2007 Fiscal Year Annual Research Report
高次統計量による信号分離を用いたロボットアームの接触検出とコンプライアンス制御
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18560436
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
杉本 謙二 Nara Institute of Science and Technology, 情報科学研究科, 教授 (20179154)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平田 健太郎 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (00293902)
小木曽 公尚 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (30379549)
橘 拓至 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (20415847)
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| Keywords | 信号分離 / ロボットアーム / 独立成分分析 / 制御 / 接触検出 |
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| Research Abstract |
本研究では次の2点を目的としている。
1.高次統計量による信号分離を用いた制御システムの解析手法を完成させること。統計学習の新しい手法である独立成分分析では尖度(Kurtosis)などの高次統計量に基づいて解析し、混合された信号から独立成分を分離して源信号を復元する。この手法を修正し、制御システムの解析・設計に応用する。
2.ロボットアームが障害物に接触したときの検知機構(アルゴリズム)を開発すること。リアルタイム検知によりアームの動作を停止あるいは緩和する。さらに、接触物の動きに応じて柔軟に追従する機構(コンプライアンス制御)を開発する。
今年度(2年目)は研究の集大成に取り組んだ。まず1については制御システムの解析・設計の手法として完成させ、複数の論文にまとめて発表した。さらに、逆システムによって信号を分離するという発想を逆転し、前置したフィードフォワード制御器を学習により高精度化するというフィードバック誤差学習(FEL)の多変数化に取り組んだ。前者については昨年度に発表した論文が本年、計測自動制御学会(SICE)の論文賞を受賞し、また後者(FEL)の研究も口頭発表がSICEのシステムインテグレーション部門の優秀講演賞を受賞するなど、高い評価をいただいた。
一方、上記の発展研究に専念したため、2については直接の成果を挙げるに至っていない。しかし、FELをロボットアームの一筆書きに応用する実験には成功したので、これは2から派生した成果であると考えている。本来のコンプライアンス制御については継続して取り組んでいる。
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Research Products
(8 results)
