로보트 특강

미지의 시스템 매개변수를 알아내기 위하여 시스템 동정화법을 다루고 이를 이용한 간접 적응제어기 설계 및 시스템 동정화 없이 직접 적응제어기 설계를 연속시간 및 이산시간대에서 한다. 시스템의 비모델 동특성과 불확실성을 고려한 강인 적응제어 및 비선형 시스템에 대한 적응제어기법을 다룬다.

물리적인 시스템의 모델링은 실제 시스템의 근사화를 통하여 이루어지고 또한 프랜트는 모델 피라미터의 변화와 외란의 영향을 받게 된다. 이러한 모델링 오차, 파라미터의 변화 및 외란의 영향에도 강인한 다변수 제어 시스템을 설계하고 해석하는 방법론을 연구하는 것이 본 과목의 목적이다.

로보트 인지는 다른 AI와는 달리 실시간 처리가 요구되는 상황에 적용되기 때문에 입력센서의 해석 및 판단 그리고 시간에 따라 변하는 정보처리 방법이 중요하다. 이를 위해 higher level program solving 방법을 다루며 응용으로서 task planning, scheduling 및 navigation planning을 다룬다.

전력 컨버터 분야에서 DC/DC 컨버터, 고주파 변압기, 인덕터, Magnetic Amplifier, Snubber, Resonant Converters, Feedback Stabilization 및 역률개선회로에 동작원리, 해석, 모델링 및 설계에 대한 기본 기술을 습득한다.