2004 Fiscal Year Annual Research Report
ネットワークインバージョンにおける不良設定逆問題の正則化に関する研究
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15700200
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| Research Institution | Takushoku University |
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Principal Investigator |
小川 毅彦 拓殖大学, 工学部, 助教授 (50297090)
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| Keywords | 逆問題 / ネットワークインバージョン / 不良設定性 / 正則化法 / ロボットアーム / 逆運動学 / 複素数 / 複素ネットワークインバージョン |
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| Research Abstract |
本年度は,ネットワークインバージョンにおける正則化法を,ロボットアーム制御等の実際の問題のシミュレーションに適用することによって,その理論の適用可能性を明らかにする研究を行った.また,ネットワークインバージョンを複素領域問題に適用するための新手法の提案の研究を行った.具体的には,
・ネットワークインバージョンを用いたロボットアームの関節角の逆推定
・複素ネットワークインバージョンを用いた複素逆問題の解法
の2つのテーマに取り組み,コンピュータシミュレーションを中心に検証を行った.
ロボットアームの関節角の逆推定においては,2自由度ロボットアームの手先座標から関節角を逆推定する逆運動学問題に,ネットワークインバージョンの方法を適用して効果を確認した.さらに,逆問題の不良設定性による問題の解決のために,正則化法を導入した場合の解の収束性を検討した.具体的には解の最大・最小化と解の傾きの最大・最小化を行う正則化法を試して効果を確認した.
複素ネットワークインバージョンの研究では,実数領域の入出力にのみ対応していた従来のネットワークインバージョンを,複素数領域の入出力に拡張するための方法を提案した.具体的には複素ニューロンおよび複素荷重からなる複素多層型ニューラルネットワークを用い,その学習済みネットワークを逆に用いて出力から入力を推定するための方法を提案した.効果を確認するために複素写像の逆推定およびフーリエ逆変換問題のシミュレーションを行い,提案法の動作を確認した.
以上,本年度はネットワークインバージョンと正則化法について,ロボットアーム制御への応用および複素ネットワークインバージョンの提案の2つのテーマで研究を行った.研究成果は,学会口頭発表を行った後,現在は雑誌論文を投稿中である.次年度以降はそれぞれのテーマについて検討を深め,成果が上がり次第研究発表を行う予定である.
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