研究課題
基盤研究(B)
研究代表者は機械システムが持つ固有の力学的特徴を活かした制御が重要であり、制御対象が非線形で無限次元のような複雑なシステムであってもその物理的本質を突いた制御系設計を行えば、ロバストで簡便な制御則が導出できること示してきた。その概念をダイナミクスベースト制御として提唱してきた。本研究では、超冗長機械システムに対して一般的なモデル化手法を確立し、ダイナミクスベースト制御を導出するとともに、ダイナミクスベースト制御を前提とした運動知能獲得手法として、冗長性をうまく拘束して膨大な全探索空間を限定し探索空間を動的に生成する学習アルゴリズムを開発し、物理法則にかなった運動知能である「ダイナミクスベースト・インテリジェンス」について考察することを目的としている。本研究では対象システムを非ホロノミックな拘束条件をもつ超冗長機械システムにまで拡張し、システム固有の力学的特徴を活かしたダイナミックベースト制御則を導出し、さらに物理法則にかなった運動知能の獲得アルゴリズムを構築することに特色がある。本研究での成果をまとめると、以下のようになる。1.非ホロノミックな速度拘束をもつ超冗長機械システムの動力学モデルの導出2.非ホロノミック拘束をもつ超冗長機械システムのモデルベースト制御則の導出と実験的検証3.無限次元システムのダイナミクスベースト制御則の導出と実験的検証4.冗長システムの運動知能の獲得のための物理法則にかなった学習アルゴリズムの構築5.冗長ヘビ型ロボットの学習によるタスク実現のための戦略獲得と実験的検証
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