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학술저널
저자정보
이찬규 (KAIST) 장준우 (KAIST) 김진환 (KAIST)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제5호
발행연도
2020.5
수록면
373 - 378 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.19.0196

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Most dynamic system operate under uncertainties such as external disturbances, measurement noise and modeling uncertainties. Failure to account for these uncertainties in the controller design may lead to performance degradation in real-world applications. As a result, SMPC (Stochastic Model Predictive Control), which provides a probabilistic framework for the nonlinear model predictive control of systems with stochastic uncertainty, has attracted much attention. The main challenge of SMPC is the efficient propagation of probabilistic uncertainty through system dynamics. In this paper, unscented transformation was used to efficiently estimate the distribution of states under uncertainties, and it is applied to trajectory tracking and obstacle avoidance of an unmanned underwater vehicle. The performance of the proposed algorithm was demonstrated through numerical simulations.

목차

Abstract
I. 서론
II. 무인잠수정 모델
III. 확률 모델예측제어
IV. 시뮬레이션
V. 결론
REFERENCES

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