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J-GLOBAL ID：201802286446163843   整理番号：18A0519536

未知の動力学を伴うロボットマニピュレータのための神経刺激による報酬に基づく追跡制御【Powered by NICT】

Neuro-inspired reward-based tracking control for robotic manipulators with unknown dynamics

著者 (3件)： Klecker Sophie (Faculty of Science, Technology and Communication, University of Luxembourg, Luxembourg, Luxembourg) ,  Hichri Bassem (Faculty of Science, Technology and Communication, University of Luxembourg, Luxembourg, Luxembourg) ,  Plapper Peter (Faculty of Science, Technology and Communication, University of Luxembourg, Luxembourg, Luxembourg)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRAE  ページ： 21-25  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： ロボットマニピュレータのための追従制御は製造工学における多数の自動化タスクのために必要である。この目的のために,モデルフリーPDコントローラが市販されているロボットアームにおけるデフォルトにより実装された大きくと応用に続く簡単な経路のための十分な性能を提供する。より複雑な自動化タスクは新しいインテリジェントと適応追跡制御戦略を求めている。表面処理プロセスでは,ロボットエンドエフェクタとその周辺環境との間の不連続な自由形状経路だけでなく変化する制約は,安定したシステム性能を弱体化することにより,トラッキング制御に影響する。工業用ロボットの動的パラメータの知識は追従制御アルゴリズムのための付加的な課題を提示する。本論文では未知の動力学や変動制約を伴うロボットマニプレータの制御問題を検討した。非線形ロボットダイナミックス関数を近似し,ロバストで適応トラッキング性能を達成するためにRBF(動径基底関数)ニューラルネットワーク推定器と知的な生体模倣BELBIC(脳の感情学習ベースの知的制御)項と結合されているロバストなスライディングモードコントローラ。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： アルゴリズム ,  ロボットアーム ,  不連続性 ,  自動化 ,  学習 ,  表面処理 ,  ニューラルネットワーク ,  ロバスト性 ,  動径基底関数 ,  *追従制御 ,  産業用ロボット
準シソーラス用語： インテリジェント制御 ,  生体模倣 ,  ロボット動力学 ,  *ロボットマニピュレータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 動力学 ,  ロボット ,  マニピュレータ ,  神経刺激 ,  報酬 ,  追跡制御