神経回路モデルによるマニピュレ-タの位置と力の制御に関する研究

1990 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 02650313
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 小川原 陽一 九州大学, 工学部, 教授 (20214033)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岩本 才次 九州大学, 工学部, 助手 (80091338)
• Keywords: 海洋ロボット用マニピュレ-タ / 位置制御 / 神経回路モデル / 小脳適応フィルタモデル / 高速学習方法

Research Abstract

1.小脳適応フィルタモデルを応用したマニピュレ-タの位置制御システムの案画
マニピュレ-タのような運動の制御には、神経回路モデルの中の学習型小脳適応フィルタモデルが好ましいと考えられるため、目標値への追従性の保証と応答速度の向上を狙って、従来のフィ-ドバック制御系と、小脳適応フィルタモデルによる学習型フィ-ドフォワ-ド制御系とからなる制御システムを案画した。
2.計算機シミュレ-ションによる神経回路モデルの学習効果の確認
海底石油生産支援ロボット用マニピュレ-タを想定して、それを冗長度のないマニピュレ-タに近似したものを制御対象として設定した。これに上記の制御システムを付加して神経回路モデルの学習効果を調べた。学習を行った神経回路モデルは、制御対象の非線形性・マニピュレ-タの特性の変化などによく適応するとともに、フィ-ドフォワ-ド制御による高速応答性も有することが確かめられた。
3.高速学習方法の考案
神経回路モデルでは、学習に時間のかかることが実用上のネックになっているが、今回それを大幅に短縮する学習方法を得ることができた。
4.今後の研究の展開
マニピュレ-タの「位置制御」に関する制御システムの構成指針が得られたので、これらの結果をふまえて「力制御」、「位置・力ハイブリッド制御」の研究に進むこととする。
なお、計算機シミュレ-ションには本研究費で購入した各種のツ-ル(計算機プログラム)を十分に活用した。