본 논문은 분산 기반 제어를 통해 최소 평균 제곱 오차(minimum mean square error)를 적용하는 로봇 팔의 역기구학(inverse kinematics) 문제를 고려한다. 제안된 알고리즘은 분산 계산을 고려하더라도 평균 오차를 최소화함으로써 최적의 결과를 달성한다. 그 성능은 최적으로 조정된 특이값 분해(singular value decomposition, SVD)를 활용하는 알고리즘과 비교할 만하다. 계산된 분산 값은 역행렬 연산에서 댐핑된 최소자승(damped least squares) 방법에서와 같이 행렬의 대각 성분에 추가된다. 이는 SVD 대신 무어-펜로즈(Moore-Penrose) 유사역행렬(pseudo-inverse) 행렬을 사용하더라도 최적 성능을 달성할 수 있음을 시사한다. 제안 방법의 유효성은 7자유도(7-DoF)(1 레일 + 6-DoF 팔) 및 6자유도(6-DoF) 로봇에서 검증된다. 본 논문은 실용적인 오차 제어 방법을 도입함으로써 오차 관련 알고리즘에 대한 전반적 이해를 향상시키는 데 기여한다.

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