ロボットの反復操作に基づいた学習制御法は, ロボットの高速・高精度制御を実現する1つの有用な方法である.学習制御は前回の操作データを使って, ロボットの次回の操作を良くする.実用化の観点からは, 学習の試行回数は少なくすべきである.しかし, これまでのほとんどの研究は, 学習の収束性の証明に着目しており, 学習制御の収束速度については, ほとんど考慮されていなかった.
本論文では, 収束速度の速い学習制御法を提案する.提案した制御法は, ロボットの動特性における線形近似逆システムを利用している.つまり, 本アルゴリズムでは, それぞれ, 位置サーボゲイン, 速度サーボゲイン, モータ慣性を乗算した位置, 速度, 加速度誤差で制御入力の修正を行う.本方式は, ロボットの物理パラメータを同定する必要がないので, 非常に実用的である.種々の産業用ロボットへの本方式の適用可能性を調べるため, いくつかのシミュレーション結果が示される.
