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J-GLOBAL ID：201002262366285030   整理番号：10A1007896

冗長保存学習ネットワークを用いた7自由度冗長マニプレータの視覚運動制御

Visual motor control of a 7DOF redundant manipulator using redundancy preserving learning network

著者 (5件)： KUMAR Swagat (Indian Inst. Technol. Kanpur, Kanpur, IND) ,  PREMKUMAR P. (Indian Inst. Technol. Kanpur, Kanpur, IND) ,  DUTTA Ashish (Indian Inst. Technol. Kanpur, Kanpur, IND) ,  BEHERA Laxmidhar (Indian Inst. Technol. Kanpur, Kanpur, IND) ,  BEHERA Laxmidhar (Univ. Ulster, Magee, GBR)
資料名： Robotica  (Robotica)
巻： 28  号： 6  ページ： 795-810  発行年： 2010年10月 
JST資料番号： H0875A  ISSN： 0263-5747  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マニプレータをその作業空間内の目標位置に導くために,自己組織化マップ(SOM)ベース冗長保存ネットワークを用いた新しい視覚運動制御方式を提案した。ステレオカメラ,7自由度を持つ冗長マニプレータおよび計算機により視覚フィードバックシステムを構成し,計算機上でニューラルネットワークアルゴリズムと画像処理を実行した。アルゴリズムからジョイント角ベクトルを得,サーボユニットを介してマニプレータを駆動した。SOMネットワークは三つの判定基準,すなわち動きの遅い腕の移動,最小角ノルムおよび画像Jacobi行列の最小条件数,を用いて冗長性を解決した。提案した方式は物理的関節角制限を越えることなく,1mm以内の位置決め精度で目標に向けてマニプレータエンドエフェクタを案内することができた。提案した方式を用いた冗長マニプレータの位置決め精度は現在のSOMベースアルゴリズムを凌いだ。

シソーラス用語： 保存 ,  *冗長性 ,  学習アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  *マニピュレータ ,  *運動制御 ,  自己組織化特徴マップ ,  バイオフィードバック ,  位置決め ,  クラスタ化 ,  運動学
準シソーラス用語： 視覚フィードバック ,  逆運動学

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 冗長 ,  保存 ,  学習 ,  自由度 ,  冗長マニプレータ ,  視覚運動