抄録
本研究では、非線形を示す2軸ロボットアームを制御対象に、2軸ロボットアームのダイナミクスとキネマティクスに対応する二つのニューラルネットワークを用いた制御について検討した。ニューラルネットワークの学習則には、誤差情報のみで荷重を更新できる同時摂動学習則を用いた。コンピュータ上でのシミュレーションおよび実機でその有用性を確認した。シミュレーションでは、実際の2軸ロボットアームのモデル化を行い、運動方程式として扱うことでシステムの動作を解析した。実機では、シミュレーションで充分に学習させた後の荷重をニューラルネットワークの初期荷重として用いて、実際のアームの動作を解析した。この結果、ニューラルネットワークによる逆ダイナミクスと逆キネマティクスを学習させることでアームの位置制御を行うことができた。
