抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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最近のロボットシステムは,複雑な環境で精巧なタスクを行い,人間と密接なインタラクションを持つ。それ故,安全で信頼できる操作を保証するため,欠陥の検出と分離(FDI)の計画が(ロボットシステム上に)注意深く設計され,実行されねばならない。本稿では,ロボットマニピュレータのためにアクチュエータの欠陥の検出と分離を行う階層的マルチプルモデルFDI(HMM-FDI)計画を提案した。提案されたアルゴリズムは全ステージでFDIを実行し,各ステージで関連するモデルセットを改善する。その結果として,突然の欠陥,初期の欠陥,および同時に起こる欠陥を含んだ種々の予期しないアクチュエータの欠陥の検出と分離のために,少数のモデルのみが必要となる。さらに計算負荷が,サイズを減らしたモデルセットにより軽減される。HMM-FDI計画の欠陥検出のステージと尤度比検定の間の関係を明きらにし,欠陥の警告の理論的な上限と見逃された検出の確率を評価した。次に,HMM-FDI計画の能力を示す実験を行い,アクチュエータの欠陥を首尾よく速やかに検出し分離することを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.