| 研究概要 |
本研究では,取得した画像データの軌跡より動特性モデルをリアルタイムに構築することにより運動の認識や予測を行い,適切な制御を達成する制御系設計法の構築を目的としている.このために,主に2つの方法について研究している.1つは,動画像データの認識のための時系列データを用いた非線形系の適応同定アルゴリズムの開発であり,もう1つは同定したモデルを用いて対象をロバスト制御するコントローラの開発である.
本年度は,次のような成果を得た.
1.制御対象のパラメータが未知の場合に,制御対象の非線形性を同定するためにファジィ基底関数を用いた適応同定法を提案し,電気学会論文誌に発表した.
2.スパイラルベクトルを用いた非線形系の適応制御系設計法を提案し,モータ制御のためのコントローラ設計を行い,IEEE IECON,Nagoyaにて発表した.
3.制御用システムとして,PID+Qコントローラをリフターの振れ止め制御に適用し,ロープの長さに対してロバストなコントローラを実験により確認した.その結果は第8回計測自動制御学会制御技術シンポジウムにて発表した.
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