2004 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
15760317
|
|---|
| Research Institution | Nagoya University |
|---|
Principal Investigator |
藤本 健治 名古屋大学, 大学院・工学研究科, 助教授 (10293903)
|
|---|
| Keywords | 反復学習制御 / ハミルトン系 / メカトロニクス系 |
|---|
| Research Abstract |
本研究では、ハミルトン系で記述される物理系の反復学習に関する研究を行った。筆者らのグループでは、これまでに導いたハミルトン系の変分系の対称性を用いて、軌道追従制御問題および終端状態固定のある種の最適制御問題を、実験の繰り返しにより学習的に求める方法を導いた。また従来の理論では扱うことのできなかった非ホロノミックな拘束を有する系に対しても、近似的に本手法が拡張できることを示し、これらの系のための反復学習の枠組も提案している。この手法は、従来法のように観測信号の時間微分などのノイズを増幅するような処理を行う必要がなく数値的に安定であり、また入力飽和なども簡単に扱えるなど汎用性の高いものになっている。さらにこれらの理論的な結果の有効性を確かめるため、シミュレーションおよびロボットアームの実機を用いた実験によって検証を行い、一定の成果を得ている。
上記の結果は、計測自動制御学会の制御理論シンポジウム・制御部門大会・年次大会、システム制御情報学会のシステム制御情報学術講演会、IEEEのInternational Conference on Decision and Control, International Symposium on Mathematical Theory and Network Systems、IFAC World Congressなどの著名な学会で発表済み、もしくは発表を予定しており、内外の研究者からも比較的良い評価を頂いている。
|
