이 논문은 주파수 응답 함수(Frequency Response Function, FRF) 데이터를 기반으로 유연 관절 로봇(Flexible Joint Robot, FJR)을 위한 데이터 주도 제어 최적화 프레임워크를 제시하며, 명시적 모델 식별 없이 자동화된 제어기 합성을 가능하게 한다. 정확한 파라미터 추정을 전제로 하는 기존의 모델 기반 접근과 달리, 제안 방법은 측정된 FRF 데이터를 직접 활용하고 제어기 설계를 볼록 최적화 문제로 정식화한다. 이 제어기는 다양한 구성 전반에 걸쳐 안정성을 보장하면서 제어 대역폭을 극대화한다. FJR에 대한 실험적 검증 결과, 추종 정확도, 진동 억제, 강건성 측면에서 모델 기반 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 또한 고속 드럼 연주 과제를 통해 제어기가 반복 충격과 관성 변화를 처리할 수 있음을 입증하였으며, 이는 유연 로봇 시스템의 빠르고 정밀한 동작을 위한 FRF 기반 제어의 잠재력을 강조한다.

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