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NTIS 바로가기제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.19 no.11, 2013년, pp.998 - 1003
신종호 (국방과학연구소) , 허진욱 (국방과학연구소) , 최덕선 (국방과학연구소) , 김종희 (국방과학연구소) , 주상현 (국방과학연구소)
This study proposes an adaptive control algorithm for lateral motion of a UGV (Unmanned Ground Vehicle) using an NN (Neural Networks). The lateral motion of the UGV can be corrupted with various uncertainties such as side slip. In order to compensate the performance degradation of the UGV under vari...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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주어진 시스템을 affine 시스템으로 가정할 때, 문제점은? | 한편, 주어진 시스템을 affine 시스템으로 가정할 때, 시스템의 불확실성은 시스템의 drift 요소뿐만 아니라 입력 이득요소(input gain element)에도 존재한다. 따라서 시스템의 drift 요소에 존재하는 불확실성뿐만 아니라, 입력 이득요소에 포함되는 불확실성을 모두 고려한 적응제어기법이 요구된다. | |
신경망 기반 적응제어기법은 기존의 적응제어와 달리 어떤 능력을 갖는가? | 신경망 기반 적응제어기법의 가장 큰 장점은 실제 시스템과 모델링 되는 동역학 시스템의 차이, 즉, 시스템의 불확실성을 정확하고 효과적으로 보상한다는 것이다. 특히 구조가 있는(structured) 불확실성만을 보상할 수 있는 기존의 적응제어와는 달리 구조가 없는(unstructured) 불확실성까지 추정할 수 있는 신경망은 다양한 형태의 모델 오차를 추정 및 보상 할 수 있는 능력을 갖는다. | |
신경망 기반 적응제어기법의 가장 큰 장점은? | 신경망 기반 적응제어기법의 가장 큰 장점은 실제 시스템과 모델링 되는 동역학 시스템의 차이, 즉, 시스템의 불확실성을 정확하고 효과적으로 보상한다는 것이다. 특히 구조가 있는(structured) 불확실성만을 보상할 수 있는 기존의 적응제어와는 달리 구조가 없는(unstructured) 불확실성까지 추정할 수 있는 신경망은 다양한 형태의 모델 오차를 추정 및 보상 할 수 있는 능력을 갖는다. |
"Special issue on the DARPA Grand Challenge, Part I," Journal of Field Robotics, vol. 23, pp. 461-652, 2006.
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