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NTIS 바로가기전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.67 no.3, 2018년, pp.427 - 432
정상윤 (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Ajou University) , 좌동경 (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Ajou University)
This paper uses a recursive least squares method to estimate the projectile motion trajectory of an object in real time. The equations of motion of the object are obtained considering the air resistance which occurs in the actual experiment environment. Because these equations consider air resistanc...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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선형 재귀 최소 자승법의 장점과 한계는? | 환경에 따라 파라미터가 계속해서 바뀌는 동역학 시스템의 모델링과 제어를 위해 파라미터를 실시간으로 추정하는 연구들이 진행되고 있다[1]-[3]. 기존에 연구된 기법들 중에서 선형 재귀 최소 자승법[4]의 경우 빠른 시간 내에 파라미터를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 비선형 시스템에 바로 적용할 수 없다는 한계가 있다. 비선형 시스템의 파라미터를 추정하기 위해서 비선형 재귀 최소 자승법[5], 확장 칼만 필터[6] 등 비선형 시스템의 파라미터를 추정할 수 있는 기법들이 진행되고 있으며, 인공 신경망[7]과 유전 알고리즘[8]과 같이 인공지능 학습을 사용하여 파라미터를 추정하는 연구들도 시도되고 있다. | |
비선형 최소 자승법을 사용했을 때 추정을 위한 연산 과정에 많은 시간이 소요되는 점을 극복하기 위해 본 연구에서 사용한 방법은? | 그러나 추정을 위한 연산 과정에 시간이 많이 소요되기 때문에 포물체의 운동궤적 예측과 같은 실시간 추정에 사용하기에는 부적합하다. 이를 해결하기 위해 운동 방정식 내의 비선형성을 갖는 부분을 다항식으로 근사한다. 동작점이 \(x_0\)인 함수 \(f(x) \)에 대한 테일러 전개는다음과 같다. | |
비선형 시스템의 파라미터를 추정하기 위한 연구 사례는 어떤 것들이 있나요? | 기존에 연구된 기법들 중에서 선형 재귀 최소 자승법[4]의 경우 빠른 시간 내에 파라미터를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 비선형 시스템에 바로 적용할 수 없다는 한계가 있다. 비선형 시스템의 파라미터를 추정하기 위해서 비선형 재귀 최소 자승법[5], 확장 칼만 필터[6] 등 비선형 시스템의 파라미터를 추정할 수 있는 기법들이 진행되고 있으며, 인공 신경망[7]과 유전 알고리즘[8]과 같이 인공지능 학습을 사용하여 파라미터를 추정하는 연구들도 시도되고 있다. |
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