기계적 부정확성과 조립 공차는 다양한 공학 시스템에서 불가피하며, 종종 상대 위치와 자세의 오차를 초래하는데, 이를 “자세(posture)”라고 한다. 이러한 자세 오차는 제어 정밀도와 시스템 전반의 성능을 저하시킬 수 있다. 이 문제를 완화하기 위해, 투사와 감지를 하나의 소형 구조에 통합하는 구조광 모듈(SLM)의 6자유도 자세를 추정하는 모델 기반 방법을 개발하였다. 이 접근에서는 세 개의 레이저 장치가 광선을 방출하고, 그로부터 생성된 점이 영상 장치에 의해 포착된다. 글로벌 좌표계에서의 이 점들의 공간적 배치는 SLM의 자세를 결정하는 데 활용된다. 1단계에서는 야코비안 기반 반복 추정 알고리즘이 초기 추정으로부터 예측된 레이저 점과 측정을 통해 얻어진 레이저 점 간의 불일치를 최소화함으로써 자세를 갱신한다. 2단계에서는 레이저 축들 사이의 기하학적 편차를 특성화하는 정렬 불일치 파라미터를 도입하고, 비선형 최적화를 통해 이를 정제한다. 이러한 2단계 과정은 견고한 수렴을 가능하게 하며, 레이저 축의 불일치가 존재하는 경우에도 추정 정확도를 유지한다. 본 방법은 시뮬레이션과 맞춤 설계된 테스트베드에서의 물리 실험을 통해, 공칭 및 교란 조건 하에서 검증되었다. 시뮬레이션 결과는 레이저 축 편차와 테스트베드의 불완전성이 있더라도 안정적인 추정 성능을 보였다. 반면 물리 실험에서는 추정 오차가 증가하였는데, 이는 주로 영상 시스템에서 레이저 점 위치를 서브픽셀 수준에서 정확히 파악하는 데 발생한 부정확성 때문이었다. 본 방법은 조작기, 산업 자동화 시스템 및 동적 환경 또는 센서 제약 환경에서 자세 추정을 지원하는 기타 공학적 플랫폼에 적용될 수 있다.

로봇의 토크 제어 알고리즘은 역동역학 방정식을 사용하여 관절 토크 명령을 계산함으로써, 로봇이 기준 궤적을 높은 정밀도로 추종할 수 있게 한다. 전신 동역학 정보를 활용하는 모델 기반 제어는 로봇이 협업 작업에서 우수한 성능을 발휘하고, 예측된 동작으로 인해 발생하는 교란에 대해서도 강인함을 유지하도록 한다. 본 논문은 알고리즘 구현 및 서보 컨트롤러 보상과 같은 실무적 요인을 고려하여 모델 기반 제어기를 구축하는 전 과정을 기술한다. 모델 기반 제어 알고리즘을 구현하기 위해 3D CAD 설계로부터 운동학 파라미터를 추출한다. 역동역학 계산을 위한 다양한 인터페이스는 서로 다른 좌표계를 사용하므로, 각 상황에 맞게 좌표계를 적절히 조정해야 한다. 다음으로 관성 텐서와 같은 파라미터를 해당 좌표계로 변환한다. 이어서 강체 동역학을 정식화하고, 제어 알고리즘을 도출한다. 보다 정밀한 피드백 제어를 달성하기 위해, 각 관절 토크 센서를 토크 제어에 맞게 캘리브레이션한다. 최종 단계로 상용 매니퓰레이터 로봇에 모델 기반 제어기를 구현하고, 독립적인 관절 제어와의 비교를 통해 구현의 타당성을 입증한다.