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시뮬레이션
LQR 제어 + 상태관측기
발 위치(φ) 획득 방식
완벽한 센싱: φ를 오류 없이 정확하게 측정한다고 가정합니다.
R↑ → 게인↓ → 느린 응답 but 강건. 로그 스케일 (0.1 ~ 1000)
Q↑ → 모델을 덜 신뢰 → 강건. 로그 스케일 (0.1 ~ 10000)
🔍 시스템 식별 (PEM)
단계: 편차 설정 → 제어 OFF + 식별 시작 → 교란 → 추정값 적용 → 제어 ON
제어 OFF 상태에서 교란을 주면 자유 운동 데이터로 식별됩니다.
제어 OFF 상태에서 교란을 주면 자유 운동 데이터로 식별됩니다.
대기 중...
🔧 모델 불확실성 (Plant ≠ Model)
플랜트(실제) 파라미터를 공칭(설계) 값에서 편차 적용.
제어기/옵저버는 공칭값을 그대로 사용합니다.
제어기/옵저버는 공칭값을 그대로 사용합니다.
📡 센서 노이즈 (IMU)
α/θ 측정 → 가우시안 백색 노이즈
α̇/θ̇ 측정 → 백색 노이즈 + 자이로 바이어스 드리프트
α̇/θ̇ 측정 → 백색 노이즈 + 자이로 바이어스 드리프트
ideal 모드에서는 노이즈가 적용되지 않습니다.
🎯 3D 파라미터
물리 파라미터 (공칭값)
범례
원호 트랙
발 (줄 접촉점)
하체 직육면체 (α 자유)
상체 직육면체 (θ 자유)
힙 관절 (LQR 토크 τ)
V자 슬랙라인 줄
지지 기둥
전체 CoM