비선형 제어이론은 전통적인 선형 제어로는 다루기 어려운 복잡한 동적 시스템을 효과적으로 제어하기 위한 이론적 기반을 제공합니다. 본 연구실에서는 적응제어(adaptive control), 가변 구조 제어(sliding mode control) 등 다양한 비선형 제어 기법을 개발하고, 이들을 실제 시스템에 적용하는 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 이러한 제어기법은 시스템의 불확실성, 외란, 시간 지연 등 다양한 현실적 문제를 극복할 수 있도록 설계됩니다. 특히, 본 연구실은 신경망(Neural Networks) 기반의 지능형 제어기법을 적극적으로 도입하여, 기존의 제어이론이 가지는 한계를 극복하고 있습니다. 신경망은 비선형성, 불확실성, 복잡한 상호작용이 존재하는 시스템에서 뛰어난 근사 능력을 발휘할 수 있기 때문에, 다양한 비선형 시스템의 제어에 효과적으로 활용되고 있습니다. 이를 통해 이동 로봇, 비행 시스템, 대규모 네트워크 시스템 등 다양한 응용 분야에서 우수한 성능을 입증하고 있습니다. 이러한 연구는 이론적 발전뿐만 아니라 실제 산업 현장 및 첨단 기술 분야에도 직접적으로 기여하고 있습니다. 예를 들어, 이동 로봇의 경로 추종, 비행체의 자세 제어, 에너지 시스템의 안정적 운용 등 다양한 실제 시스템에 비선형 제어이론을 적용하여, 시스템의 신뢰성, 효율성, 안전성을 크게 향상시키고 있습니다.

다중 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems)은 여러 개의 독립적인 에이전트가 상호작용하며 협력적으로 목표를 달성하는 시스템을 의미합니다. 본 연구실에서는 다수의 이동 로봇, 무인 비행체, 자율주행 차량 등 다양한 에이전트가 네트워크를 통해 정보를 교환하고, 분산적으로 제어되는 환경에서의 제어 이론 및 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, 분산 제어(Decentralized Control)와 분산 군집 제어(Distributed Formation Control)에 대한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 각 에이전트가 제한된 정보와 통신 환경에서도 전체 시스템의 안정성과 성능을 보장할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 통신 지연, 장애물 회피, 에이전트 간의 연결성 유지, 고장 허용 제어 등 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하기 위한 이론적 및 실용적 접근법을 제시하고 있습니다. 최근에는 신경망 기반의 지능형 분산 제어, 이벤트 기반 제어, 양자화된 통신 환경에서의 제어 등 첨단 기술을 접목한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 다중 에이전트 및 분산 제어 연구는 스마트 팩토리, 자율주행 시스템, 에너지 네트워크, 해양 및 항공 로봇 등 다양한 첨단 산업 분야에 적용될 수 있습니다. 본 연구실의 연구 성과는 실제 시스템에서의 적용 가능성을 높이고, 미래 지능형 시스템의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.

지능형 제어는 기존의 제어이론에 인공지능, 신경망, 퍼지 논리 등 첨단 알고리즘을 융합하여, 복잡하고 예측 불가능한 환경에서도 높은 제어 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다. 본 연구실에서는 신경망 기반의 적응 제어, 퍼지 제어, 동적 표면 제어(Dynamic Surface Control) 등 다양한 지능형 제어기법을 개발하고, 이를 실제 시스템에 적용하는 연구를 수행하고 있습니다. 신경망 기반 제어는 시스템의 비선형성, 불확실성, 외란 등에 강인한 특성을 가지며, 시스템의 동작 특성을 실시간으로 학습하고 보정할 수 있습니다. 본 연구실은 이러한 신경망 기반 제어기법을 이동 로봇, 비행 시스템, 해양 및 수중 로봇, 에너지 시스템 등 다양한 응용 분야에 적용하여, 기존 제어기법 대비 우수한 성능을 입증하고 있습니다. 또한, 최근에는 딥러닝, 강화학습 등 최신 인공지능 기술을 접목한 제어기법 개발에도 힘쓰고 있습니다. 이러한 지능형 제어 연구는 미래의 자율 시스템, 스마트 로봇, 지능형 에너지 관리 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 본 연구실은 이론적 연구와 실용적 응용을 동시에 추구하며, 차세대 지능형 제어기술의 선도적 연구를 이어가고 있습니다.