본 논문은 제어 상황에 따라 학습률을 자동으로 조절하는 학습률 정의를 위한 새로운 의사결정 방법을 제안한다. 제안된 방법의 유효성을 입증하기 위해, BELBIC로부터 얻어진 기존 시뮬레이션 결과와 본 논문에서 제안한 BELBIC로부터 얻어진 시뮬레이션 결과를 비교한다. 본 논문은 햅틱 장치 제어에 대한 BELBIC의 잠재적 적용 가능성을 파악하기 위해 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션에는 2개의 능동 관절과 2자유도를 갖는 5바 링크 로봇(바이브) 기반 햅틱 장치를 사용한다. 잠재적 적용 가능성은 BELBIC의 시뮬레이션 결과와 비례-적분(proportional-integral) 제어기의 결과를 비교함으로써 연구한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.