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J-GLOBAL ID：201702293690646318   整理番号：17A1271787

多変数PIDコントローラの自動調整のためのモデルベースポリシー探索【Powered by NICT】

Model-based policy search for automatic tuning of multivariate PID controllers

著者 (5件)： Doerr Andreas (Bosch Center for Artificial Intelligence, Renningen, Germany) ,  Nguyen-Tuong Duy (Bosch Center for Artificial Intelligence, Renningen, Germany) ,  Marco Alonso (Autonomous Motion Department at the Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tuebingen, Germany) ,  Schaal Stefan (Autonomous Motion Department at the Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tuebingen, Germany) ,  Trimpe Sebastian (Autonomous Motion Department at the Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tuebingen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 5295-5301  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： PID制御アーキテクチャは工業的応用で広く使用されている。オープンパラメータの数が少ないにもかかわらず,複数の結合したPID制御器を調整する実際には面倒になる可能性がある。本論文では,モデルベースポリシー探索フレームワーク,PILCOは未知システムの観測データに基づいた純粋な多変量PIDコントローラを自動的に調整するために,拡張した。システムの状態は,静的状態フィードバック政策としてPID政策を構成に適切に拡張した。これは,事前知識なしに有限ホライズン最適制御問題の解としての可能なPIDチューニングを与えた。フレームワークは,七自由度ロボットアーム上の倒立振子をバランスさせるタスクに適用し,高速とデータ効率的な政策学習の能力を実証し,複雑な実世界の問題でもである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロボットアーム ,  最適制御 ,  倒立振り子 ,  同調 ,  高速度 ,  自由度 ,  *自動制御 ,  学習
準シソーラス用語： 事前知識 ,  状態フィードバック ,  PID制御 ,  制御アーキテクチャ ,  *PIDコントローラ ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多変数 ,  PIDコントローラ ,  自動調整 ,  探索