연구논문
학습 기반 NMPC · 비포장 지형의 경로·위치 제약 유지
현장에서 학습한 비모수 모델과 불확실성을 이용해 비선형 MPC의 선속도·각속도를 계산합니다. 저자들은 경로·위치 추정 제약을 유지하는 900 kg 지상 로봇의 5 km 이상 주행 실험을 보고합니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
원출처의 서지정보와 자료 개요를 확인했습니다. 원문 접근 조건과 판본은 출처에 표시되어 있습니다.
- 원문 제목
- Robust Constrained Learning-based NMPC enabling reliable mobile robot path tracking
- 발행처
- SAGE Publications
- 저자
- Chris J. Ostafew, Angela P. Schoellig, Timothy D. Barfoot
- DOI
- 10.1177/0278364916645661
- 최초 온라인 발행일
- 2016-07-11
- 원문 언어
- en
- 판본
- The International Journal of Robotics Research; 2016; DOI 10.1177/0278364916645661
- 접근 조건
- 발행처 초록 · 전문 접근 제한
- 출판 상태
- 발행된 자료
관련 자료와 기술 해설
자료 개요
현장에서 학습한 비모수 모델과 불확실성을 이용해 비선형 MPC의 선속도·각속도를 계산합니다. 저자들은 경로·위치 추정 제약을 유지하는 900 kg 지상 로봇의 5 km 이상 주행 실험을 보고합니다.
이용 및 검토
발행처가 등록한 초록과 서지정보만 확인했습니다. 현장 주행 결과는 해당 지형·위치 추정·모델 갱신 조건에 한정되며 모든 장애물이나 환경에서의 안전성을 입증하지 않습니다.
출처와 판본
Robust Constrained Learning-based NMPC enabling reliable mobile robot path tracking ↗
SAGE Publications · The International Journal of Robotics Research; 2016; DOI 10.1177/0278364916645661
IJRR publisher-deposited abstract and online-date registration, DOI 10.1177/0278364916645661.