ニューラルネットを用いた移動ロボット車の障害物回避走行制御
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概要
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本論文はニューラルネットワークモデルを用いた移動ロボット車の知的な走行制御アルゴリズムについて述べ, 経路計画と運動指令を同時に生成する一つの方法を提案している. 滑らかな移動軌跡は, 駆動力とステアリング角に対して非線形なダイナミックスをもつ移動ロボット車の入出力特性を学習したニューラルネットワークを用いた縦続接続型同定器モジュールの出力によって制御される. 同定器モジュール内部の座標系は絶対座標と動座標を相互に変換する方式を採用して動位置成分を零とし, 学習パターン数の大幅な減少を実現すると共に人間と同様の運動環境を形成している. 障害物を回避した滑らかな経路を移動することのできる走行制御システムは, 未知環境における静的あるいは動的な障害物の表現として定義された危険度関数をニューラルネットのエネルギー関数に導入することによって実現される. 最後に, 提案された方法が移動ロボット車の走行制御に対して有効であることを計算機シミュレーションによって確かめている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-25
著者
-
田中 敦
山形大学工学部電子情報工学科
-
大友 照彦
山形大学工学部
-
大友 照彦
山形大学 工学部
-
小平 実
米沢日本電気(株)
-
大内 隆夫
日本大学 工学部
-
岩月 正見
法政大学 工学部 情報電気電子工学科
-
岩月 正見
法政大学工学部システムデザイン学科
-
小平 実
山形大学工学部
-
大内 隆夫
日本大学工学部
-
田中 敦
山形大学工学部
-
岩月 正見
法政大学工学部
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