- 著者
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泉田 啓
大桑 純恵
- 出版者
- 一般社団法人 日本機械学会
- 雑誌
- ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集
- 巻号頁・発行日
- vol.2000, 2000
本研究では, 変動を受けるロボットの適応能力の獲得を目的として, 計算トルク法のようなモデルベース制御にニューラルネットワーク(NN)を併合した適応的な制御系を提案している。制御系の基本部分をモデルベース制御で構築し, パラメトライズされない加法的変動をNNが学習する。加法的変動だけをNNによりモデル化し, 変動が加わらない部分にはノミナルモデルを用いるため, 制御モデルが正確になるうえに, 学習量を少なくきる。有効性は, ピューマ型マニピュレータに対する数値シミュレーションで示される。