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저자정보
신승천 (강릉원주대학교) 강민석 (공주대학교) 백재민 (강릉원주대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제47권 제12호(통권 제459호)
발행연도
2023.12
수록면
945 - 957 (13page)
DOI
10.3795/KSME-A.2023.47.12.945

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본 논문은 다층 퍼셉트론 신경망 알고리즘을 사용하여 다관절 로봇 매니퓰레이터의 전체 동적 모델을 학습하고 폐루프 제어 시뮬레이션을 구현하는 방법을 제안한다. 제안된 학습 방법은 시스템의 내부 요소를 반영하고자 로봇 매니퓰레이터가 목표 궤적을 추종할 때 측정된 관절 각도, 관절 각속도 그리고 입력 토크를 이용하여 학습을 진행하였다. 이때, 다층 퍼셉트론 신경망 알고리즘의 층과 노드 수를 조절함으로써 최적의 하이퍼 파라미터를 설정하였고, 이 신경망 알고리즘을 모든 관절에 대해 축 번호 순서대로 적용하여 전체 학습을 진행하였다. 학습된 로봇 매니퓰레이터의 동적 모델에 대한 정확도는 실제 로봇 매니퓰레이터에서 새로운 추적 궤도를 통해 얻어진 기준 관절 각도와 학습된 모델에서의 관절 각도와의 차이를 통해 분석하였고, 추가적으로 학습된 로봇 매니퓰레이터의 동적 모델과 비례-미분 제어기에 근간을 둔 폐루프 제어 시스템을 구성하여 학습된 동적 모델에 대한 실용성 및 범용성을 판별하였다.
#Machine-learning(기계학습) #Dynamic Model Learning(동적 모델 학습) #Robot Manipulator(로봇 매니퓰레이터)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 로봇 매니퓰레이터 동적 모델 학습
3. 실험
4. 토론
5. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
Yu, X., Li, B., He, W., Feng, Y., Cheng, L. and Silvestre, C., 2021, “Adaptive-Constrained Impedance Control for Human-Robot Co-Transportation,” IEEE Transactions on Cybernetics, Vol. 52, No. 12, pp. 13237~ 13249. google schola Park, H., Park, J., Lee, D., Park, J., Baeg, M. and Bae, J., 2017, “Compliance-Based Robotic Peg-in-Hole Assembly Strategy without Force Feedback,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 64, No. 8, pp. 6299~6309. google schola Qin, J., Léonard, F. and Abba, G., 2016, “Real-Time Trajectory Compensation in Robotic Friction Stir Welding using State Estimators,” IEEE Transactions on Control Systems Technology, Vol. 24, No. 6, pp. 2207~ 2214. google schola Baek, J., Jin, M. and Han, S., 2016, “A New Adaptive Sliding-mode Control Scheme for Application to Robot Manipulators,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 63, No. 6, pp. 3628~3637. google schola Baek, J., Cho, S. and Han, S., 2017, “Practical Timedelay Control with Adaptive Gains for Trajectory Tracking of Robot Manipulators,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 65, No. 7, pp. 5682~ 5692. google schola

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