| 研究概要 |
本研究は,脳の運動制御から生まれたモデル摂動適応制御とよばれる新しい適応制御の方式を制御論的に定式化し,制御系設計論として確立することを目的としている.この制御方式では,制御器は制御対象のパラメータに依存しないフィードバック制御器とパラメータに依存するフィードフォワード制御器からなる.この制御器の未知のパラメータをフィードバック信号の誤差を教師信号として修正することにより,実際の制御対象に適合するフィードフォワード制御系を適応的に構成していく方法である.
本年度では,次年度の研究の基盤となる,モデル摂動適応制御の方式の制御論的な定式化を行い,制御系設計論として確立することを目的とした.具体的には,1.モデル摂動適応制御の方式の制御論的な定式化.2.適応パラメータの収束性の証明.3.非線形ダイレクトドライブアームへの適用を行った.
1.では,逆システムの位相的研究を通して得られた知見,すなわち,フィードフォワード/フィードバックの2自由度制御アーキテクチュアが学習・適応制御にもっとも適していることを考慮して,モデルにもとづく適応学習としてのモデル摂動適応制御の方式が,木村によって定式化された.2.では,(1)で提案された制御系が実際の制御器として実装可能かどうか,さらに適応機構として望ましい機能を有するかという問題に対して,制御論的な安定理論の観点からアプローチを行った.特に,モデル摂動適応制御系では,むだ時間を含む制御対象に対してロバスト性な系となっていることが示された.さらに,本手法を実際の2軸2関節のロボットアームに適用し,理論的に未知パラメータ収束性が示された.これが3.である.
|
