$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

비스듬히 던진 물체의 공기저항을 고려한 재귀 최소 자승법 기반 실시간 포물선 운동 궤적 추정
Real-time Projectile Motion Trajectory Estimation Considering Air Resistance of Obliquely Thrown Object Using Recursive Least Squares Estimation 원문보기

전기학회논문지 = 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)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

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...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 또한, 포물체의 운동과 같이 빠른 시간 내에 추정이 끝나야 하는 시스템의 경우 비선형 재귀 최소 자승법은 연산시간 면에서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 비선형성을 갖는 부분을 테일러 전개를 사용해 다항식으로 근사한 선형 모델에 대해 재귀 최소 자승법으로 운동 방정식 파라미터를 실시간으로 추정할 수 있도록 하였다. 모션 캡처 시스템으로 포물체의 좌표를 받아 궤적이 성공적으로 추정되었으며 기존의 방법보다 우수함을 실험을 통해 검증하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
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
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

저자의 다른 논문 :

LOADING...
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로