多関節腕の繰返し制御と逆ダイナミクスモデルの学習
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概要
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神経回路モデルに運動制御の学習をさせるとき,一般に,実現したい運動パターンを生成する運動指令があらかじめわからなので,神経回路の出力に関する教師信号を直接与えられないという問題が生じる.これを解決するために,さまざまな学習スキームがこれまでに考案されてきたが,本論文では,繰返し制御と神経回路の学習とを組み合わせた計算スキームを新しく提案する.この計算スキームにおいては,目標とする運動軌道が指定されたとき,まず,繰返し制御の過程で,制御対象(腕)が実現する運動軌道を何回か修正することによって,目標軌道に対応する運動指令を求める.次に,求めた運動指令を教師信号として神経回路の学習を行って,制御対象のダイナミクスの逆変換を実行するための逆ダイナミクスモデルを改良・獲得する.本論文で提案する繰返し御制には,広義ニュートン法が用いられるが,特に,逆ダイナミクスモデルに基づいて運動軌道の誤差を運動指令の修正量へと変換する方法が新しく導かれる.なお,2関節マニピュレータの軌道制御にこの計算スキームを応用した場合の計算機シミュレーションの結果も示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-01-25
著者
-
鈴木 良次
金沢工業大学人間情報システム研究所
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学情報工学系
-
川西 康之
東京大学工学部計数工学科
-
宇野 洋二
(株)ATR人間情報通信研究所
-
菅田 誠
東京大学工学部計数工学科
-
鈴木 良次
東京大学工学部計数工学科
-
鈴木 良次
東京大学工学部
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