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궤적 설계를 통한 로봇의 파라미터 추정 방법에 있어서,상기 로봇의 위치 데이터 또는 토크 데이터를 수집하는 단계(S110); 상기 수집된 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 상기 수집된 데이터의 노이즈를 감소시키는 신호 처리 단계(S120);상기 로봇의 동역학 추정 모델링을 하는 단계(S130);상기 동역학 추정 모델링으로부터 얻어진 결과에 최소 자승 파라미터 추정기를 사용하여 상기 로봇의 동역학 파라미터 추정을 위해 사용되는 궤적을 최적화하는 단계(S140);를 포함하고,상기 신호 처리 단계(S120)에서, 위치들은 영위상 저역 필터에 의해 계산되고, 속도는 중심 차분법에 의해 계산되며, 가속도는 중심 차분법에 의한 계산되고 Robust LOcal polynomial regrESSion(RLOESS) smoother에 의해 수행되는 평활화(smoothing) 처리되며, 토크는 Robust LOcal polynomial regrESSion(RLOESS) smoother에 의해 수행되는 평활화(smoothing) 처리에 의하여, 노이즈가 제거되는, 파라미터 추정 방법
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궤적 설계를 통한 로봇의 파라미터 추정 방법에 있어서,상기 로봇의 위치 데이터 또는 토크 데이터를 수집하는 단계(S110); 상기 수집된 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 상기 수집된 데이터의 노이즈를 감소시키는 신호 처리 단계(S120);상기 로봇의 동역학 추정 모델링을 하는 단계(S130);상기 동역학 추정 모델링으로부터 얻어진 결과에 최소 자승 파라미터 추정기를 사용하여 상기 로봇의 동역학 파라미터 추정을 위해 사용되는 궤적을 최적화하는 단계(S140);를 포함하고,상기 동역학 추정 모델링으로부터 얻어진 결과에 최소 자승 파라미터 추정기를 사용하여 상기 로봇의 동역학 파라미터 추정을 위해 사용되는 궤적을 최적화하는 단계(S140)에서, 상기 궤적을 정의하는 조건수를 줄이고, 하다마드(Hadamard) 부등식을 적용하여 정부호행렬의 행렬식을 그것의 대각선 성분의 프로덕트(product)와 같거나 작게 할 수 있는, 파라미터 추정 방법
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궤적 설계를 통한 로봇의 파라미터 추정 방법에 있어서,상기 로봇의 위치 데이터 또는 토크 데이터를 수집하는 단계(S110); 상기 수집된 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 상기 수집된 데이터의 노이즈를 감소시키는 신호 처리 단계(S120);상기 로봇의 동역학 추정 모델링을 하는 단계(S130);상기 동역학 추정 모델링으로부터 얻어진 결과에 최소 자승 파라미터 추정기를 사용하여 상기 로봇의 동역학 파라미터 추정을 위해 사용되는 궤적을 최적화하는 단계(S140);를 포함하고,상기 동역학 추정 모델링으로부터 얻어진 결과에 최소 자승 파라미터 추정기를 사용하여 상기 로봇의 동역학 파라미터 추정을 위해 사용되는 궤적을 최적화하는 단계(S140)에서, 상기 로봇이 추종하는 가진궤적q*(t)은 다음과 같이 나타낼 수 있고,조건 식은 다음과 같으며, 상기 는 순차적으로 결정되는 목적함수이고,상기 조건 식의 와 는 각각 관절의 위치, 속도 그리고 가속도의 한계를 나타내는, 파라미터 추정 방법
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제4항에 있어서,상기 목적함수 는 이고, 하다마드(Hadamard) 부등식을 적용하여 상기 파라미터 추정 방법에 의하여 측정된 상기 관절의 위치와 추정된 속도 및 추정된 가속도 샘플들로 구성된 관측행렬(W)은 다음과 같으며, 상기 관측행렬(W)로부터 식 을 얻고,상기 Wkg는 회귀행렬 W의 g번째 열, k번째 원소이며,상기 W2kg합을 Wsg로 정의하여 식으로부터 를 최대화하여 의 상한을 극대화 할 수 있는, 파라미터 추정 방법
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궤적 설계를 통한 로봇의 파라미터 추정 방법에 있어서,상기 로봇의 위치 데이터 또는 토크 데이터를 수집하는 단계(S110); 상기 수집된 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 상기 수집된 데이터의 노이즈를 감소시키는 신호 처리 단계(S120);상기 로봇의 동역학 추정 모델링을 하는 단계(S130);상기 동역학 추정 모델링으로부터 얻어진 결과에 최소 자승 파라미터 추정기를 사용하여 상기 로봇의 동역학 파라미터 추정을 위해 사용되는 궤적을 최적화하는 단계(S140);를 포함하고, 상기 동역학 추정 모델링으로부터 얻어진 결과에 최소 자승 파라미터 추정기를 사용하여 상기 로봇의 동역학 파라미터 추정을 위해 사용되는 궤적을 최적화하는 단계(S140)에서, 상기 최소 자승 파라미터 추정기는 상기 동역학 추정 모델링을 하는 단계(S130)에서 얻어진 과결정(over-determined)메트릭스를 해결하기 위한 것으로, 행렬 표기법은 이고, 여기서, 와 는 추정된 기본 파라미터들이고,의 추정 에러 공분산 행렬은 이며,는 에러의 분산이며,상기 의 추정치 식은 이며,추정 에러의 공분산 행렬은 이며,의 j번째 원소 의 상대표준편차(RSD)는 식인, 파라미터 추정 방법
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