ロボットアームのニューラル制御 : 書字動作による検証
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概要
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現在, 産業用ロボットの制御では静的な制御方式としてシーケンス制御が, また, 動的な制御方式として逆運動学によるトルク制御などが採用されている. しかしながら, これらの制御方式では高次機能ロボットでは無力といえる. そこで, 異種センサ情報の整合に優れ, 各センサ座標系間のマッヒング技法に適しているとみなされているニューラル制御を取り上げる. すなわち, 汎用ミュレータ・ソフト (NL-SIM : XANALOG社製) を用いて, 3層ニューラルネットワークを構築し, 学習則にはバックプロパゲーションを用いた. また, ロボットアームの手先座標を与えて, 関節座標を出力させる逆変換式をニューラルネットワークに学習させ, その有効性を書字動作により検証した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-10-20