2019 Fiscal Year Annual Research Report
A Basis Generation for Nonlinear Visual Feedback without Geometric features
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17K06227
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
酒井 悟 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (90400811)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 視覚 / モデリング / 制御 / 油圧ロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
過去の研究代表者が提案した視覚制御系は，視覚対象に依存する幾何的特徴を定義する必要が無いため汎用性が高く，かつ①動的な対象に対して②オクル―ジョン効果が有る場合③安定性（既存のシステム同定・線形補償器設計ツールの適用可）を達成する．しかし従来の基底を用いると，入出力線形性が低くなり，既存のシステム同定・線形補償器設計ツールが適用不可という問題が生じ得る．
そこで動画像である出力ではなく入出力関係を評価し，高い入出力線形性を達成する新しい基底の生成法を提案して，視覚制御系全体のシステマティックな設計法を確立することを目的として，次の[S1]，[S2]，[S3]を実施した．
[S1]：従来の基底を用いると入出力線形性が低い対象について，高い入出力線形性を達成する新しい基底生成法を拡張して，生成した基底を前提とするシステム同定法を含んだモデリング法を提案した．提案した目的関数自体について相関性（相互相関性）と因果性（入出力因果性）の双方から解析した．従来の基底との比較をしつつ提案した基底の有効性をモデリング実験，制御実験において示した．
[S2]：新しいBus規格のリアルタイム視覚制御装置に関する市販技術の調査と並行しつつ，幾何的特徴を用いないリアルタイム視覚制御装置の一部を開発して，マルチレート性能を検証した．
[S3]：Walsh基底を応用する立場から，油圧ロボットのオンライン圧力推定について高精度化する手法を提案して，有効性を実験的に示した．
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