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J-GLOBAL ID：201402270492701512   整理番号：14A0190673

アーム移動時の動的剛性予測のための最適フィードバック制御

Optimal Feedback Control for Predicting Dynamic Stiffness During Arm Movement

著者 (3件)： UEYAMA Yuki (Tokyo Inst. Technol., Yokohama, JPN) ,  UEYAMA Yuki (National Rehabilitation Center for Persons With Disabilities, Tokorozawa, JPN) ,  MIYASHITA Eizo (Tokyo Inst. Technol., Yokohama, JPN)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 61  号： 2  ページ： 1044-1052  発行年： 2014年02月 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,OFC(最適フィードバック制御)理論がロボット制御冗長性を最小化する尤もらしい制御モデルとして提案されている。本論文では,行動/数値シミュレーション実験による脳のモデルとしてのOFC理論の尤もらしさ試験につき報告した。本論文では,挙動および数値シミュレーション実験双方を用いた大脳のモデルとしてOFC(最適フィードバック制御)理論の尤もらしさ試験につき報告した。前者ではRANARM(正規および変化到達移動のロボットアーム操作子)を用いて,サル運動時アーム関節剛性を測定した。また近似最適化法および水平二次元空間における2関節6筋肉アームモデルを用いて生物学的アーム移動の数値シミュレーションを行った。結論として,移動時のアーム剛性を推定するためのタスク相関コスト関数の最適化による冗長性制限に成功した。

シソーラス用語： *アーム ,  移動ロボット ,  *剛性 ,  *状態推定 ,  *フィードバック制御 ,  最適制御 ,  シミュレーション ,  モデル ,  サル ,  関節【生体】 ,  数値シミュレーション ,  脳モデル ,  *動剛性 ,  *機械的性質 ,  筋骨格系
準シソーラス用語： *状態予測 ,  *動的剛性

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 (3件)： 動的剛性 ,  予測 ,  フィードバック制御