제어로봇시스템학교 
일정: 6월 22일(수) 09:00~11:50
소개: 제어로봇시스템학교에서는 제어로봇시스템 분야의 기초 지식을 학습하기 위한 3개의 강좌를 아래와 같이 마련하였습니다. 학술대회 등록자는 무료로 수강하실 수 있습니다.
소개: 제어로봇시스템학교에서는 제어로봇시스템 분야의 기초 지식을 학습하기 위한 3개의 강좌를 아래와 같이 마련하였습니다. 학술대회 등록자는 무료로 수강하실 수 있습니다.
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외란 관측기 기반 강인제어 기법 및 응용 사례 소개 백주훈 교수 (광운대학교) 본 강의에서는 시스템의 불확실성 및 외란을 추정하고 이를 보상하는 강인제어 기법을 다룬다. 다양한 외란관측기 기반 강인제어 기법 중 대표적인 출력 궤환 기법인 공칭 모델의 역을 이용하는 기법을 소개하며, 그 작동 원리를 개념적으로 설명한다. 특히 외란 관측기를 포함한 전체 폐루프 시스템을 상태 공간에서 표현하고 해석 및 설계하는 방법에 대해 자세히 설명한다. 외란 관측기를 비선형 시스템으로 확장하기 위해 필요한 개념 및 최신 결과를 설명한다. 로봇팔, 드론 등의 강인 경로 추종 제어, 자동차 주행 성능 향상을 위한 구동력 분배 문제 등에 적용한 결과를 소개한다. |
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시간지연추정(Time-delay estimation) 기법에 기반한 제어기 소개 김무림 박사 (한국로봇융합연구원) 본 강의에서는 로봇/메카트로닉스 시스템 제어에 실용적으로 널리 활용되고 있는 시간지연추정(TDE) 기법과 TDE에 기반한 제어기들을 소개한다. 실제 시스템에 적용할 때 고려해야할 문제(수치미분, windup)와 해결 방법도 소개한다. 또한 시간지연제어기(TDC)와 IMC, TDC와 SMC, TDC와 Adaptive Control 등이 성공적으로 결합한 사례와 로봇 모션 제어에 활용한 사례를 소개 한다. 마지막으로 TDC와 PID/DOB 등 다른 제어기법을 비교하고, 최근 TDE-based controller의 연구 동향을 소개한다. |
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Soft Actor Critic (SAC) 강화학습 알고리즘 소개 및 펜듈럼 시스템에 대한 응용 한수희 교수 (포항공과대학교) 본 강의에서는 최신 SAC 강화학습 알고리즘을 이해하기 위해 필요한 기초적인 강화학습 내용을 공부한다. 심층 강화학습의 잠재성을 보여주기 시작했던 DQN 과 연속형 제어시스템에의 적용 가능성을 보여주었던 DDPG등을 공부하고, replay buffer, reparameterization trick, network pruning 등의 실용적인 구현 방법을 소개한다. 최종적으로는 soft Q learing, 최대 엔트로피 정책 등을 이해하고, SAC를 각자의 연구에 적용할 수 있도록 한다. 제어에서 많이 사용되는 펜듈럼 시스템에 대한 몇 가지 실습예제를 통해, 실제 구현에 대한 소개도 한다. |