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아군 충돌 회피를 위한 강화학습 기반 지대공 유도 미사일 제어 방안
한동윤(DongYoon Han),이동현(DongHyeon Lee),백민석(MinSeok Baek),반재필(Jaepil Ban) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
본 논문은 강화학습 제어를 적용한 지대공 유도 미사일에 관한 연구이다. 목표물과 유도미사일 사이에 아군 비행체가 통과하는 경우 강화학습을 통해 제어기를 학습하여 아군을 회피함과 동시에 표적을 타격하도록 하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 강화학습을 통해 학습된 제어기가 적용된 미사일이 효과적으로 목적을 수행하는 것을 확인 하였다. This study proposes a reinforcement learning-based control method for surface-to-air guided missiles. In the proposed method, reinforcement learning is used to learn a control algorithm that hit a target and simultaneously avoids an ally in case the ally passes between the target and missile. Simulation results show the proposed reinforcement learning-based control method achieves the given objective effectively.
정영호(Yeongho Jeong),한동윤(DongYoon Han),이동현(DongHyun Lee),백민석(MinSeok Baek),반재필(Jaepil Ban) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
본 논문에서는 짐벌 트레이를 가진 서비스 로봇를 개발하고, 짐벌 트레이의 최적 자세 제어 방안을 제안한다. 먼저, 서비스 로봇의 서빙 쟁반에 짐벌 기능을 추가하기 위해 쟁반 아랫면에 2개의 모터를 부착하여 쟁반이 2축 자유도를 가지도록 설계하였다. 설계한 서비스 로봇과 짐벌 트레이를 MSC Adams 프로그램으로 3D모델을 구축하여 동역학 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 서빙 로봇의 각 축에 대한 각도와 각속도를 측정한다고 가정하였고, 측정 값을 이용하여 각 모터의 토크를 LQR 최적 제어 기법을 통해 제어하였다. 두 가지의 충돌 상황에 대해 동역학 시뮬레이션을 진행하였으며, 제안한 짐벌 트레이 및 트레이 자세 제어방법이 트레이 위의 음식물을 안정적으로 보존함을 확인하였다. In this paper, we development a service robot with a gimbal tray, and propose an attitude control method of the gimbal tray. First, we use two electric motors under the tray to implement the gimbal function for the serving tray, enabling the tray has two degrees of freedom. We use MSC Adams program to implement 3D dynamic model of the service robot and gimbal tray. Then, we develop a linear quadratic regulator for controlling tray attitude using motor torque, assuming that the angle and angular velocity are measured. Dynamic simulations for two collision cases are performed and the results show the proposed system and control method effectively preserve the food on the gimbal tray.