현미경 시각 분야에서 압전 구동 위치 결정 기술은 미세한 규모에서의 높은 정밀도와 유연성으로 많은 주목을 받고 있다. 그러나 위치 결정 과정에서 이미지 처리, 전송 및 제어 등의 지연으로 인해 이미지 야코비안 행렬 추정에 큰 오차가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이미지 야코비안 행렬을 예측하여 시간 지연 요소를 크게 줄이기 위한 개선된 확장 칼만 필터 알고리즘을 제안한다. 먼저, 식별된 Bouc-Wen 모델을 확장 칼만 필터 알고리즘의 상태 관측 방정식과 결합하여 상태 관측 방정식이 압전 플랫폼의 히스테리시스 비선형 특성을 보다 포괄적으로 고려하게 하여 압전 플랫폼의 속도 및 위치 예측을 효과적으로 향상시킨다. 둘째, 비선형 문제에 대해 Bouc-Wen 모델을 결합한 확장 칼만 필터 알고리즘이 테일러 급수를 사용하는데, 이는 고도의 비선형 함수에 대해 확장 칼만 필터가 적절한 근사를 제공하지 못해 야코비안 행렬 추정에 큰 근사 오차를 초래하는 문제를 가진다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 고도의 비선형 함수를 근사하고 이미지 야코비안 행렬을 추정한다. 마지막으로, 현미경 시각 압전 구동 실험 플랫폼을 구축하여 위치 추적 실험을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 사인 신호 및 삼각파 신호 입력 시 개선된 확장 칼만 필터 알고리즘의 추적 오차 평균은 각각 0.199 μm 및 0.132 μm이며, 기존 확장 칼만 필터 알고리즘은 각각 0.692 μm 및 0.513 μm로 개선된 알고리즘의 우수성과 실현 가능성을 검증하였다.

확장 칼만 필터; 고도 비선형 방정식; 이미지 야코비안 행렬; 현미경 시각; 압전 구동