著者
沼倉 彬雄 加藤 成将 佐藤 和幸 富沢 武弥 三好 扶 明石 卓也 金 天海
雑誌
第77回全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2015, no.1, pp.993-994, 2015-03-17 (Released:2016-06-20)

本稿では,木構造を用いた階層型学習器である力学系学習木を提案する.力学系学習木は力学系の挙動の階層的な関数近似を行う.水面上での船体の運動など,力学的挙動の数式表現が困難な場合には,実機データの関数近似が有効である.力学系学習木は実機データを階層的に整理して学習することで,データ密度に合わせた適応的な汎化(A)を実現できる.また,データのノイズ除去(B)やオンライン学習(C)も同時に実現できる.振り子の運動や船体運動の学習で力学系学習木を評価した結果,機能A,B,Cが確認できた他,船体運動の外乱推定にも応用できることが分かった.力学系学習木は任意の連続力学系に適用できるため,今後は様々な力学系への応用を試みたい.
著者
菅原 康滉 三浦 勇気 栗林 倫 沼倉 彬雄 加藤 成将 佐藤 和幸 冨澤 武弥 三好 扶 明石 卓也 金 天海
雑誌
第79回全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2017, no.1, pp.615-616, 2017-03-16

力学系学習木は船体,車体,ヒト型ロボットなどに応用されている.従来,力学系学習木の各ノードは平均出力値を保持・更新している.また,出力計算時のノード選択では入力値と最も近いノードを選択している.しかしながら,選択されるノードの平均出力値と更新されるべき真値の間の誤差が大きい場合がある.そこで本研究では,この誤差値を利用した適応的なノード選択を導入することで誤差低減を行う.提案法を小型船舶の軌道データに適用し,従来法よりも真値に近い軌道予測が行えることが分かった.
著者
沼倉 彬雄 加藤 成将 佐藤 和幸 富沢 武弥 三好 扶 明石 卓也 金 天海
雑誌
第77回全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2015, no.1, pp.993-994, 2015-03-17

本稿では,木構造を用いた階層型学習器である力学系学習木を提案する.力学系学習木は力学系の挙動の階層的な関数近似を行う.水面上での船体の運動など,力学的挙動の数式表現が困難な場合には,実機データの関数近似が有効である.力学系学習木は実機データを階層的に整理して学習することで,データ密度に合わせた適応的な汎化(A)を実現できる.また,データのノイズ除去(B)やオンライン学習(C)も同時に実現できる.振り子の運動や船体運動の学習で力学系学習木を評価した結果,機能A,B,Cが確認できた他,船体運動の外乱推定にも応用できることが分かった.力学系学習木は任意の連続力学系に適用できるため,今後は様々な力学系への応用を試みたい.
著者
沼倉 彬雄 加藤 成将 佐藤 和幸 富沢 武弥 三好 扶 明石 卓也 金 天海
雑誌
第77回全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2015, no.1, pp.269-270, 2015-03-17

力学系学習木を用いた小型船舶の外乱推定法を提案する.小型船舶を海上の任意の地点に自律的に留めるためには,波などの外乱の影響を考慮した制御が必要となる.提案法では,実際の船舶の挙動を力学系学習木に学習させ,船舶の挙動を推定することで小型船舶への外乱を求める.小型船舶の実機データに対し提案法を適用した結果,外乱推定が可能であることが分かった.