로봇 제어에서 불 안정성은 어떤게 있을까요?
안녕하세요. 로봇이라고 해서 완벽 할 순 없을거 같은데, 로봇 제어에서 불 안정성을 어떻게 해소 할 수 있을까요? 로봇도 제어가 가능 할까요?
안녕하세요. 박온 전문가입니다.
로봇 제어에서 불안정성은 여러 요인으로 발생합니다. 첫째, 센서 오차로 인해 잘못된 데이터가 수집될 수 있으며, 둘째, 모터 제어의 부정확함으로 인해 원하는 경로를 따르지 못할 수 있습니다. 셋째, 주변 환경의 변화(지형이라던가 조명 등)가 로봇의 움직임에 영향을 미칠 수 있죠.
이런 불안정성을 해소하기 위해 PID 제어기를 사용하여 목표값에 보다 정확하게 도달하도록 하고, 센서 데이터를 필터링하여 노이즈를 줄입니다. 또 로봇의 동작 모델을 기반으로 한 제어 알고리즘을 활용해 예측 가능한 행동을 유도할 수 있습니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
로봇의 성능을 최적화하는 과정에 사람을 포함시킴으로써,
인적 요소(Human factor)를 로봇의 제어 알고리즘에 충분히 반영하는 방법인
힐로(HILO, Human-in-the-loop optimization)에 대한 연구가 진행 중입니다.
로봇은 이제 우리 일상에서 쉽게 만날 수 있으며인간과 로봇이 서로 복잡하게 상호작용하는 경우가 빈번하게 발생하고 있습니다.
공장에서 협동 로봇과 사람이 함께 물건을 들어 나르기도 하고,
반자율주행 자동차의 운전자는 제어알고리즘과 동시에 차량을 운전합니다.
웨어러블 로봇의 경우에는
로봇과 사람이 함께 하나의 동작을 만들어내는 극단적인 경우입니다.
이외에도 사람과 로봇이 어우러져 협동하는 경우는 흔하게 찾아볼 수 있다.
이처럼 로봇이 사람과 복잡한 상호작용을 하게 되면, 로봇의 성능을 원하는 만큼 이끌어내기가 쉽지 않습니다.
사람마다 서로 다른 행동 특성이 로봇의 동역학적인 특성에 영향을 끼치기 때문입니다.
이 경우, 로봇이 사람과 동떨어져 동작하는 것보다는
로봇의 정밀도나 안전성을 확보하는 것이 훨씬 까다로워 집니다.
우리가 흔히 보는 바리스타 로봇이 유리장 안에 갇혀 있는 이유이기도 합니다.
이와 같은 문제를 해결하기 위하여
HILO(Human-in-the-loop optimization) 방법이 제안됐습니다.
로봇과 사람을 별개의 시스템으로 간주하는 것이 아니라,
하나의 통합된 시스템으로 간주하여 최적화를 진행하는 방식입니다.
이를 통해 HILO 방법은 로봇과 사람이 상호 작용하는 시스템을 제어함에 있어
‘개인 맞춤형 자동 최적화’라는 혁신적인 방향성과 가능성을 제시했습니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
로봇제어에서 불안정성은 센서오차,제어알고리즘의한계외부환경변화,기계적마모등으로발생할수있습니다이를해소하기위해서는다양한센서를통합해 데이터신뢰성을높이고PID제어나모형예측제어같은고급알고리즘을활용합니다 또한실시간모니터링으로이상징후를조기에발견하고 다양한환경에서 테스트와 시뮬레이션을통해 불안정성을사전에파악하여개선할수있습니다
안녕하세요. 안다람 전문가입니다.
센서나 알고리즘 및 자율 학습을 통하여 로봇의 불안정성을 해소 하고 제어 가능성을 높이 니다.