出力の時間微分を考慮した学習最適制御と歩行軌道生成への応用

抄録

筆者らは，ハミルトン系がもつ変分対称性という性質を利用した反復学習制御法に基づく歩行ロボットの最適歩容生成について研究を行ってきた．周期的な歩行運動の実現には，終端における脚の角度，角速度を初期状態に一致させる必要があるが，出力の時間微分である角速度は通常学習することができない．本発表では，角度の評価関数に角速度を考慮した項を含めることによって周期軌道の生成を行う手法を提案し，シミュレーションによってその有効性を示す．