1A1-29-035 加法的変動を受けるロボットに対するニューラルネットワークを用いた適応的制御

抄録

本研究では, 変動を受けるロボットの適応能力の獲得を目的として, 計算トルク法のようなモデルベース制御にニューラルネットワーク(NN)を併合した適応的な制御系を提案している。制御系の基本部分をモデルベース制御で構築し, パラメトライズされない加法的変動をNNが学習する。加法的変動だけをNNによりモデル化し, 変動が加わらない部分にはノミナルモデルを用いるため, 制御モデルが正確になるうえに, 学習量を少なくきる。有効性は, ピューマ型マニピュレータに対する数値シミュレーションで示される。