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J-GLOBAL ID：201802251019615002   整理番号：18A0708419

モデルベースのポリシー探索を用いた柔軟な付属物による宇宙ロボット制御の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning to control space robots with flexible appendages using model-based policy search

著者 (5件)： Zhang Qiyuan (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Meng Deshan (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Wang Xueqian (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Liang Bin (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Lu Weining (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 1395-1400  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： 宇宙ロボットは宇宙作業を実行する有望な手法の一つである。宇宙ロボットのモデリングと制御は,マニピュレータとターゲット宇宙船の間の高い動力学結合によって引き起こされる。それを超えると,宇宙ロボットの基礎に搭載された柔軟な付属物の振動が励起され,それは正確な制御のために期待されない。ターゲット衛星を捕捉した後に,マニピュレータを制御して,捕捉構成から,目標を都合良くサービスするberもの構成に移動させた。本論文では,観測された軌道から直接宇宙ロボットの制御方針を学習することを提案した。観測された軌跡に適合したGauss回帰モデルを用いて,制御政策が学習される空間ロボットシステムの動力学を近似した。平面宇宙ロボットシステムを用いて,提示した手法の有効性を検証した。シミュレーション結果は,提案方法がマニピュレータとベースの結合制御をよく達成できることを示した。さらに,宇宙ロボットは,構造の振動を抑制しながら,目標をうまくberることができた。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： 結合制御 ,  マニピュレータ ,  軌跡 ,  *宇宙ロボット ,  モデリング ,  シミュレーション ,  捕獲 ,  *宇宙空間 ,  回帰モデル ,  宇宙飛行体
準シソーラス用語： ロボットシステム ,  *ロボット制御 ,  モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 飛しょう体ぎ装  (QK04030D) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデルベース ,  探索 ,  付属物 ,  宇宙 ,  ロボット制御 ,  学習