글로벌 공인 전자부품 유통기업 마우저 일렉트로닉스가 엔지니어의 전자 설계 역량 강화를 지원하기 위한 온라인 모터 제어 리소스 센터를 공개했다. 마우저 일렉트로닉스는 모터의 속도와 토크, 위치를 정밀하게 제어하는 최신 모터 제어 기술 정보를 체계적으로 제공해 차세대 모빌리티와 전기차 시스템 설계를 지원한다고 29일 밝혔다. 모터 제어 기술은 전기 자전거와 드론, 로보틱스, 경량 전기차 등 다양한 애플리케이션에서 시스템 효율과 성능을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 고전압 브러시리스 DC 모터 제어가 보편화되면서 통합 게이트 드라이버와 보호 기능을 결합한 솔루션을 중심으로 설계 복잡도를 낮추는 접근이 확산되고 있다. 전기 자전거를 포함한 개인 모빌리티 분야에서는 토크 센서와 스마트 제어 시스템을 통해 라이더의 페달링 힘에 맞춰 모터 출력을 조정함으로써 주행 품질을 향상시키고 있다. 배터리 관리 시스템 역시 주행거리와 배터리 수명을 늘리는 데 중요한 역할을 담당한다. 자동차와 같은 대형 애플리케이션에서는 정교한 모터 제어가 전기차의 효율과 안전성을 동시에 끌어올리는 핵심 기술로 평가받고 있다. 엔지니어는 이러한 기술을 통합해 에너지 손실을 최소화하고 전체
DGIST 로봇및기계전자공학과 남강현 교수 연구팀이 중국 상해교통대학교, 일본 도쿄대학교와 함께 전기자동차의 주행 상태를 실시간으로 정밀하게 추정하는 ‘물리적 AI(Physical AI) 기반 차량 상태추정 기술’을 개발했다. 이번 기술은 전기차의 핵심 제어 성능을 높이고 자율주행차의 안전성을 강화할 수 있는 중요한 기반 기술로 평가된다. 전기차가 급선회하거나 미끄러운 노면을 주행할 때 차량이 옆으로 얼마나 미끄러지는지를 나타내는 ‘측방향 미끄럼각(Sideslip Angle)’은 안전 제어를 위한 필수 정보다. 그러나 이 값은 차량 내부 센서로 직접 측정하기 어려워 자동차 업계는 복잡한 물리 모델을 활용하거나 간접 계산 방식으로 추정해왔다. 이 방식은 정확도와 주행 조건 대응에서 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 물리 모델과 AI를 결합한 새로운 ‘물리적 AI 기반 추정 기술’을 마련했다. 차량 거동을 설명하는 물리 모델에 더해, 타이어에 작용하는 옆힘(횡타이어력)을 센서로 측정한 값과 AI 기반 회귀 모델(GPR)을 통합해 기존 방식보다 훨씬 높은 정밀도를 확보했다. 특히 연구팀은 물리 모델이 정확히 설명하기 어려운 비선형 타이어 거동과
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