研究課題
1.非ホロノミック拘束をもつ超冗長機械システムのモデリングとダイナミクスベースト制御則の導出a)非ホロノミック拘束をもつ超冗長機械システムのダイナミクスベースト制御則の導出受動関節をもつヘビ型ロボットのダイナミクスは2階の非ホロノミックな拘束条件をもつ2階の非線形常微分方程式として表現される。ヘビ型ロボットを目標軌道に正確に追従させ、推進効率を上げるために、ダイナミクスの特徴を活かしたダイナミクスベースト制御則を導出した。b)1階非ホロノミック拘束をもつ超冗長機械システムのモデリングとダイナミクスベースト制御則の導出ねじ推進機構を搭載したヘビ型ロボットはブレード部に配置された受動車輪の横滑りをしないという1階の非ホロノミックな速度拘束を満足している。この新しい推進機構の運動学モデルを導き制御則を導出した。c)1階の非ホロノミック拘束と幾何学的拘束をもつ超冗長機械システムのモデリングとダイナミクスベースト制御則の導出2台の受動車輪型ヘビロボットによる把持物体の協調運搬作業における運動は、1階の非ホロノミックな速度拘束と2台のヘビ型ロボットの先頭の間の距離が変化しないという幾何学的拘束に従う。このシステムに関して動力学モデルを導出し、シミュレーションによりその有効性を検証した。2.可変拘束機能をもつ超冗長機械システムのダイナミクスの特徴を活かした学習アルゴリズムの開発a)学習アルゴリズムの構築ダイナミクスベースト制御を前提として、全探索空間に対して拘束条件を変化させ、GAを用いて閉じたサイズの小さな探索空間を生成し、強化学習によりその閉じた部分空間(探索空間)に対して学習を行い、その結果を評価し、探索空間を再生成し学習を繰り返すようなアルゴリズムを構築した。b)提案アルゴリズムのシミュレーションによる検証ヘビ型ロボットの推進行動に対して「GAにより探索空間の動的生成を行う強化学習」を拡張したアルゴリズムを適用し、シミュレーションにより評価を行なった。
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すべて 雑誌論文 (15件)
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