2003 Fiscal Year Annual Research Report
ファジィニューラルネットワーク制御器の進化的生成法の研究
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01F00724
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
福田 敏男 名古屋大学, 工学研究科, 教授
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
POPOVICI Vlad Ovidiu 名古屋大学, 工学研究科, 外国人特別研究員
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| Keywords | Takagi-Sugenoファジィコントローラ / ニューロファジィ構造 / 遺伝的アルゴリズム / 評価機能 / ロボット運動コントローラー / 動的モデルシミュレーション / 計算機知能 / CAE |
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| Research Abstract |
本研究では,枝渡り行動ロボットの運動用Takagi-Sugenoファジィコントローラーの進化設計手法を提案する。この手法によって、前提のパラメーターを確立することは可能である。また、改善単純遺伝的アルゴリズムの使用によりTakagi-Sugenoファジィコントローラーの必然のパラメーターを同時に確立する。
スイングアップ運動を保証するコントローラーのための一セット、および梯子運動を保証するコントローラーのための別の一セットのコントローラーパラメーターが得られた。両セットは同じ直接設計手法と評価機能を使用して得られた。二つのケースの間の違いはロボットの初期の状態にしかない。
手法の第二段階は任意である。それはTSファジィコントローラーの構造を埋め込むフィード・フォワードネットワークのパラメーターを定義するモデルの変更から成る。この段階はコントローラーのパラメーターをオンライン的に適応させる手順および並列計算構造のハードウェア・インプリメンテーションに役立つ。分析に基づいた設計方法とは対照的に、計算機知能に属する私たちの設計方法は数学的なモデルを必要としない。したがって、それは、非線形の機械的なシステムのデザインをより容易にする。
提案されたコントローラーおよび設計手法は、MATLABの下のプログラムパッケージとしてインプリメントされた。枝渡り行動ロボットの力学のモデルのシミュレーションは、スイングアップおよび梯子タイプ運動のためによいコントローラーが得られることを確認した。
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[Publications] O.Popovici Vlad, T.Fukuda: "Design Method for Neuro-fuzzy Motion Controllers"Integrated Computer-Aided Engineering. Vol.11, No.1. 37-62 (2004)
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[Publications] O.Popovici Vlad, T.Fukuda, G.Vachkov: "Neuro-Fuzzy Motion Controller Design Using Improved Simple Genetic Algorithm"Proceedings of the 2003 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation CIRA. 1469-1474 (2003)
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[Publications] O.Popovici Vlad, T.Fukuda: "Genetic Algorithm Based Design of Fuzzy Motion Controllers for the Brachiation Mobile Robot"Proceedings of the SICE Annual Conference 2003. 1634-1639 (2003)
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[Publications] O.Popovici Vlad, F.Arai, T.Fukuda: "Emotional Status Simulation for Autonomous Agents"Journal of Advanced Computational Intelligence & Intelligent Informatics(JACI^3). 発表予定. (2004)
