온라인 강화학습 기반 서보 시스템의 최적 각도 추종 제어

Q: 이 논문에서 정의한 온라인 강화학습이란 무엇인가?

온라인 강화학습은 출력 피드백 서보 시스템의 각도 추종 제어를 위해 실시간으로 최적 제어 정책을 학습하는 기법이다. 이는 시스템의 불확실한 비선형 동역학을 온라인 필터로 추정하고, 액터-크리틱 신경망 구조를 통해 최적 가치함수와 최적 제어 입력을 근사하여 제어에 활용한다.

Q: 온라인 강화학습 기반 서보 시스템 제어는 어떤 강점을 가지는가?

연구 결과, 온라인 강화학습 기반 제어는 별도의 모델 식별이나 오프라인 학습 없이 시스템의 불확실한 비선형 동역학을 온라인으로 추정하며 최적 제어 입력을 근사한다. 이는 불확실한 시변 외란 환경에서도 안정적인 제어 성능을 제공하는 강점을 가진다.

이효찬; 최경환

학술대회자료

온라인 강화학습 기반 서보 시스템의 최적 각도 추종 제어 Online Reinforcement Learning for Optimal Tracking in Servo Positioning Systems

저자정보: 이효찬 (한국과학기술원) 최경환 (한국과학기술원)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2025 제40회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2025.6

수록면: 727 - 728 (2page)

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온라인 강화학습 기반 서보 시스템의 최적 각도 추종 제어

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This paper proposes an online reinforcement learning-based optimal tracking control method for output feedback servo systems under unknown disturbances. The system is reformulated in a control-affine form with uncertainties represented as a lumped nonlinear function. An online identifying filter estimates unknown dynamics in ... 전체 초록 보기

#Optimal control #Learning based control #Reinforcement learning #Servo positioning

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