東京大学工学部
1992 年 5 巻 2 号 p. 71-79
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ロボットマニピュレータのような機械系の運動制御則として, 速度信号の微分を必要としない, 忘却因子と長期記憶を利用した速度型学習制御則を提案する.そして.初期化誤差およびダイナミクスのゆらぎが存在する場合について, 提案した学習制御則のロバスト性について考察する.制御則のロバスト性と学習の収束性の本質を示すために, 線形時不変メカニカルシステムの上で議論を行うが, 時変系への拡張も可能であることを指摘する.
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