본 연구는 로봇 매니퓰레이터를 위한 적응형 슬라이딩 모드 제어 전략을 제시하며, 준-볼록 함수 기반 제어 이득과 신경망으로 향상된 시간지연추정(time-delay estimation, TDE)을 특징으로 한다. TDE 오차를 보상하기 위해 제안된 방법은 이전 TDE 오차와 함께 방사기저함수(radial basis function, RBF) 신경망을 사용하며, 발산을 방지하기 위한 감쇠 항을 포함하는 가중치 갱신 법칙을 활용한다. 또한 전통적인 스위칭 제어 이득을 대체하기 위해 슬라이딩 변수의 크기에 의존하는 준-볼록 함수 기반 연속 이득을 제안한다. 이 준-볼록 함수 기반 연속 이득은 채터링 현상을 억제하는 데 효과적일 뿐 아니라, 균일한 최종유계성(uniform ultimate boundedness) 관점에서 로봇 매니퓰레이터의 안정성을 보장한다. 이러한 내용은 시뮬레이션과 실험 결과를 통해 입증된다.

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