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J-GLOBAL ID：201802229025729966   整理番号：18A0243315

軌道追跡のためのインテリジェント便器ロボットの適応ニューラルネットワークコントローラ【Powered by NICT】

Adaptive neural network controller of an intelligent commode robot for trajectory tracking

著者 (4件)： Ma Jia (Beijing Advanced Innovation Center for Intelligent Robots and Systems, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Liu Huaxin (Beijing Advanced Innovation Center for Intelligent Robots and Systems, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Wang Shuoyu (School of Systems Engineering, Kochi University of Technology, Kami, Kochi, Japan) ,  Huang Qiang (Beijing Advanced Innovation Center for Intelligent Robots and Systems, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CBS  ページ： 304-309  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： 全方向移動度を持つインテリジェントcommodeロボットは,生活の質を改善するために高齢者と障害のために開発した。負荷変化と異なるユーザに起因する重心のシフトを考慮して,動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)に基づく適応コントローラはcommodeロボットシステムの目標軌道を追跡するために設計した。システムの動力学における未知パラメータは,RBFNNによるオンラインで推定した。e1-修正アルゴリズムは,動径基底関数ニューラルネットワークの重みを調整するために使用し,時間に依存する学習率はニューラルネットワークの訓練速度を加速するために重みを更新するために設計した。さらに,スライディングモード制御項は動的機能と未知有界外乱の推定誤差を補償するために選択した。有界所定の軌道のために,追跡誤差とニューラルネットワーク重み誤差の一様究極有界安定性はLyapunov理論に基づいて実証した。シミュレーション結果は,提案した制御器は負荷変動と重力の中心運動におけるcommodeロボットの信頼性と安全性を大きく改善するのシフトと所望の軌道を追跡できることを示した。Copyright 2018 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： 学習 ,  安全性 ,  シミュレーション ,  制御装置 ,  重心 ,  *ニューラルネットワーク ,  老人 ,  *ロボット ,  アルゴリズム ,  スライディングモード制御 ,  信頼性
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  有界 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  *軌道追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 軌道追跡 ,  便器 ,  ロボット ,  適応ニューラルネットワーク ,  コントローラ