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J-GLOBAL ID：201802225282756623   整理番号：18A1897337

移動マニピュレータのRBFニューラルネットワーク適応制御【JST・京大機械翻訳】

RBF-neural network adaptive control of mobile manipulator

著者 (4件)： Qian Yang (The 802 Institute of Shanghai Academy of Space Flight Technology, The Eighth Academy of China Aerospace Science and Technology Corporation) ,  Wu Xiongjun (National Defense Key Laboratory of Science and Technology on Electromagnetic Scattering, The 802 Institute of Shanghai Academy of Space Flight Technology, The Eighth Academy of China Aerospace Science and Technology Corporation, Shanghai, 200090, China) ,  Wu Shengtong (The 802 Institute of Shanghai Academy of Space Flight Technology, The Eighth Academy of China Aerospace Science and Technology Corporation) ,  Han Fei (The 802 Institute of Shanghai Academy of Space Flight Technology, The Eighth Academy of China Aerospace Science and Technology Corporation)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 5639-5646  発行年： 2018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： 移動マニピュレータは,過去数十年に多くの興味を引き付けてきた。それらの正確で信頼できる制御は,多くの通信,センシングおよび制御応用のための必須で重要な要求事項であると思われる。しかし,応用を制限するいくつかの重要な問題が存在する:外部擾乱の存在とモデルの動的不確実性は,移動マニピュレータのための制御装置の設計を実行するとき,困難さを大きく増加させる。本論文では,実際に制御装置を設計することを容易にし,ロボット性能を改善することを目的として,本論文では,移動マニピュレータの協調制御のために,ニューラルネットワークに基づく知的ロバスト制御装置を提案した。この方法はロボットの正確なモデルを必要としない。移動プラットフォームとマニピュレータの未知の動的パラメータを同定し,RBF(動径基底関数)ニューラルネットワークを用いて閉ループ制御で補償した。外乱による出力誤差はこの方法で完全に除去できる。提案方法におけるRBF構造の重み行列,中心および幅をオンラインで更新することができた。シミュレーションを提示して,提示した方法の有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 協調制御 ,  不確実性 ,  動径基底関数 ,  *適応制御 ,  ロバスト制御 ,  制御装置 ,  ロボット ,  *マニピュレータ ,  フィードバック制御 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： オンライン ,  動的パラメータ ,  外部擾乱 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク ,  *移動マニピュレータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 移動マニピュレータ ,  RBFニューラルネットワーク ,  適応制御