산업용 로봇 매니퓰레이터는 정밀하고 복잡한 작업을 수행하기 위해 엔드 이펙터의 높은 절대 위치 정확도를 요구한다. 그러나 제조 오차로 인해 명목 파라미터와 실제 파라미터 간에 차이가 발생하며, 엔드 이펙터의 예상 위치와 실제 위치 간의 오차로 이어져 원치 않는 절대 위치 정확도 저하를 초래한다. 따라서 엔드 이펙터의 절대 위치 정확도를 향상시키기 위해서는 명목 파라미터를 실제 파라미터에 가깝게 보정할 수 있도록 기구학 캘리브레이션이 필요하다. 하지만 본 연구에서는 인접 프레임에서 파라미터의 중첩 자유도(overlapping degrees of freedom)로 인해 파라미터의 중복성이 발생할 수 있으며, 이로 인해 최적화 과정에서 불필요하게 많은 파라미터를 보정하는 문제가 발생한다. 이에 본 논문은 이러한 문제를 해결하고 필요한 파라미터만 활용하기 위해, 중복 파라미터의 선형 관계에 초점을 맞추고 Pearson Correlation Analysis를 통해 이를 자동으로 판별하고 제거하는 방법을 제안한다. 또한 두 가지 매니퓰레이터 모델에 대한 시뮬레이션을 통해 제안된 방법으로 결정된 파라미터 중복성의 정확도를 검증하고, 중복성 제거 전후의 결과를 비교하여 일관성과 효율성을 입증한다.

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