소프트 로보틱스에서 양압과 음압을 모두 사용하는 압력 구동 액추에이터는 높은 탑재하중-대-중량비와 넓은 작동 범위를 특징으로 하나, 별도의 전원원을 필요로 한다. 이중 압력을 생성하는 단일 펌프 시스템은 유망한 해결책이지만, 결합 동역학으로 인한 압력 변동을 해결하는 문제는 여전히 과제로 남아 있다. 본 연구에서는 넓은 범위에서 두 압력을 모두 추종할 수 있는 강화학습(RL) 기반 제어기를 제안한다. RL 학습을 용이하게 하기 위해, 공기 유동 동역학뿐만 아니라 펌프의 운동학과 공압 구성요소의 전자기적 거동을 모델링하는 시뮬레이터를 구축하였다. 제안한 제어기는 Model-Predicted Observation (MPObs)를 사용하여 입력의 향후 영향을 예측하고 비선형성을 완화하며, Conditioning for Action Policy Smoothness (CAPS) 기반 동작 평활화로 입력의 급격한 변화를 줄인다. 실험 결과, 제안된 RL 제어기는 양(+) 압력과 음(−) 압력에 대해 각각 0.6935 kPa, 0.2646 kPa의 제곱평균제곱근 오차(root-mean-square error, RMSE)를 달성하여 Disturbance Observer(DOB) 기반 접근법보다 우수함을 보였다. 제거 실험(ablation)에서는 MPObs와 CAPS의 상호 시너지 효과가 확인되어, 제어에서 이들의 중요성이 강조된다. 또한 0~20 kg의 외부 하중을 가한 강건성 시험에서 양(+) 압력과 음(−) 압력의 최대 RMSE가 각각 0.7906 kPa 및 0.1186 kPa로 나타나 강한 강건성을 시사한다. 본 연구는 제안된 RL 기반 제어기가 공압 전원원의 비선형적 문제를 극복함을 검증하며, 현장 적용을 위한 향후 단독형 시스템으로의 잠재력을 부각한다.

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