研究課題
基盤研究(C)
本研究では次の2点を目的としていた。1.高次統計量による信号分離を用いた制御システムの解析手法を完成させること。統計学習の新しい手法である独立成分分析では尖度(Kurtosis)などの高次統計量に基づいて解析し、混合された信号から独立成分を分離して源信号を復元する。この手法を修正し、制御システムの解析・設計に応用する。2.ロボットアームが障害物に接触したときの検知機構(アルゴリズム)を開発すること。リアルタイム検知によりアームの動作を停止あるいは緩和する。さらに、接触物の動きに応じて柔軟に追従する機構(コンプライアンス制御)を開発する。まず1については制御システムの解析・設計の手法として完成させ、複数の論文にまとめて発表した。さらに、逆システムによって信号を分離するという発想を逆転し、前置したフィードフォワード制御器を学習により高精度化するというフィードバック誤差学習(FEL)の多変数化に取り組んだ。前者については計測自動制御学会(SICE)の論文賞を受賞し、また後者(FEL)も、口頭発表に対してSICEのシステムインテグレーション部門の優秀講演賞を受賞するなど、高い評価をいただいた。一方、これらの発展研究に専念したため、2については直接の成果を挙げるに至っていないが、FELをロボットアームの一筆書きに応用する実験に成功した。これは2から派生した成果である。本来のコンプライアンス制御については継続して取り組んでいる。
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すべて 雑誌論文 (13件) (うち査読あり 6件) 学会発表 (12件) 備考 (1件)
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