| 研究課題/領域番号 |
15K20850
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能機械学・機械システム
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 岩手大学 |
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研究代表者 |
金 天海 岩手大学, 理工学部, 准教授 (30424815)
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| 研究協力者 |
佐々木 義久
冨澤 武弥
中嶋 久吉
船砥 秀市
小山 博国
明石 卓也
三好 扶
小笠原 敏記
松林 由里子
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2015年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 知能ロボット / 定点制御 / 船体制御 / 学習アルゴリズム / 動力学 / ブラックボックスモデル / 逐次学習 / 外乱 / 水上ロボット / 力学系学習木 / 水底画像処理 / 安定化制御 / 予測制御 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，水上ロボットを2台構成するとともに，水上ロボット用位置推定法として，オプティカルフローを用いた画像処理を構成した．また，力学系学習木の耐ノイズ性を向上させ，これをFAD学習と併用してロボットの加速度予測器を構成した．これらのロボットを用いた制御実験の結果，無波環境においてロボットが目標位置付近へと戻ることができること，有波環境において波の影響をキャンセルできること，有波環境においても目標位置・方位付近へと戻ることができることなどが分かった．本研究で開発した学習手法および制御手法はヒト型ロボットや自動車の制御などにも有効であることが分かった．
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