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J-GLOBAL ID：201802267369600948   整理番号：18A0650256

神経回路網フィードフォワード補償に基づく劣駆動ロボットの障害制御【JST・京大機械翻訳】

Obstacle Avoidance Control of Underactuated Robot Based on Neural Network Feedforward Compensation

著者 (5件)： Yang Zhicheng (北京聯合大学生物化学工程学院,北京,100023) ,  Feng Yutao (北京聯合大学生物化学工程学院,北京,100023) ,  Zhang Lixia (北京聯合大学生物化学工程学院,北京,100023) ,  Qi Huashan (北京聯合大学生物化学工程学院,北京,100023) ,  Ni Jingxiu (北京聯合大学生物化学工程学院,北京,100023)
資料名： Cekong Jishu  (Cekong Jishu)
巻： 36  号： 11  ページ： 89-92,97  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2879A  ISSN： 1000-8829  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のロボット制御と比較して,劣駆動ロボットのための制御システムの特性に関して,ロボットシステムの動的モデルとケーブル曲げの数学モデルは,Lagrange理論によって確立した。障害物の形状特徴に従って,障害物の特徴量を抽出する方法を提案した。障害物が大きく、通常の運動制御出力量が大きく変化しないという特徴により、ロボットの障害過程における機体平衡を保つため、動力学モデルに基づいて、ニューラルネットワーク補償に基づくフィードフォワード-フィードバック制御器を提案し、システム姿勢制御と障害制御を実現した。制御装置は,自己学習と自動補償の能力を持ち,非線形オブジェクトに対して良好な制御効果を持つ。シミュレーション結果により,本方法は,従来のPID制御および通常のファジィ制御に対して,超前調整,小さいオーバーシュートおよび強い抗外乱能力を持つことを示した。実験により,ニューラルネットワーク補償に基づくフィードフォワード-フィードバック制御装置の合理性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 数学モデル ,  *ロボット ,  制御系 ,  フィードバック制御 ,  運動制御 ,  姿勢制御 ,  制御装置 ,  ダイナミックモデル ,  *神経回路網 ,  ファジィ制御 ,  *フィードフォワード ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： PID制御 ,  ロボット制御 ,  *劣駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： inspection robot ,  underactuation ,  neural network ,  compensation control ,  system identification ,  obstacle avoidance control

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 (6件)： 神経回路網 ,  フィードフォワード ,  補償 ,  劣駆動 ,  ロボット ,  障害