ニューラルネットによる移動ロボット車の遠心力を考慮した目標時間可変型走行制御アルゴリズム

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
従来,移動ロボット車の動特性が非線形性の強いものであるためにその数学モデルを導出するのが非常に難しく,車速一定等の近似手法なしではこれまでの制御理論を適用することが困難であった.本論文では,宇野,川人らのニューラルネットモデルを用いた運動制御手法を,駆動力やステアリング角に対して非線形性の強い移動ロボット車の走行制御に適応できるように拡張し,運動指令の生成と軌道計画を同時に行う方法を提案する.この場合,移動ロボット車の動特性を学習する同定器モジュールの内部の座標系を動座標とし,各離散時刻における絶対座標から動座標に変換する方式を提案し,学習パターン数の大幅な減少を可能にする.更に,生成軌道の曲率が大きくて移動ロボット車に遠心力がて働いても,それを抑制し,かつ最適運動指令およぴ最適軌道を生成するより人間らしい目標時間可変アルゴリズムを提案し,計算機シミュレーションによりその有効性を示す.
1995-09-25

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク