본 기술은 퍼지 Q-러닝 알고리즘을 활용하여 착용형 로봇의 어드미턴스 매개변수를 적응적으로 조절하며, 저역과 고역 통과 필터로 인간-로봇 협업 상태를 실시간 관측하고 이를 상호작용 힘 및 부하 무게와 함께 퍼지 제어 모델의 입력으로 사용하여 최적의 제어값을 산출하는 기술입니다.
고정된 어드미턴스 게인을 설정하면 민감도와 안전성 사이에 상충 관계가 발생했고, 기존 DFT 기반 주파수 분석 기법은 관측 지연으로 인해 0.5초 이내의 협업 상태 인식과 충격 대응이 어려운 문제점이 있었습니다.
본 기술은 IIR 2차 버터워스 필터로 저지연 협업 상태 인식을 수행하고 전문가 지식 기반의 퍼지 규칙 초기값에 퍼지 Q-러닝을 적용하여 매개변수를 실시간 최적화합니다. 근력 보조 슈트와 물류 작업용 착용 로봇에 적용될 수 있어 상황에 따라 민감도와 안전성을 자동으로 조율하는 혁신적인 해결책이 됩니다.
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