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J-GLOBAL ID：201802288088757610   整理番号：18A1677855

未知の感覚ヤコビアン行列によるロボットマニピュレータの視覚ベース神経回路網制御【JST・京大機械翻訳】

Vision based Neural Network Control of Robot Manipulators with Unknown Sensory Jacobian Matrix

著者 (2件)： Lyu Shangke (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore) ,  Cheah Chien Chern (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： AIM  ページ： 1222-1227  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： ロボットマニピュレータのタスク空間感覚フィードバック制御に関するこれまでの多くの研究は,運動学またはJacobi行列の構造が知られていると仮定している。ほとんどの産業用マニピュレータは,閉じたアーキテクチャ制御システムを持ち,カメラのような外部センサではないので,センサは異なる要求と応用に応じてロボットに追加され,統合されなければならない。センサの異なる構成とタイプは異なる感覚変換またはJacobi行列をもたらし,従って異なるモデルに導くので,一般的には,工場のオペレータやユーザが感覚システムをモデル化し,様々なアプリケーションに従ってロボットを展開することが困難である。さらに,産業用ロボットの内部結合サーボループに加えて外部制御ループとして感覚的または視覚的フィードバックを実装するので,内部制御ループとの相互作用は全体システムの安定性を確保するために注意深く考慮されなければならない。本論文は,ロボットマニピュレータのための視覚ベースのニューラルネットワークJacobi追跡制御装置を提案した。提案した制御装置は,カメラとマニピュレータをモデル化することなく,閉じたか開かれたアーキテクチャを持つロボットに実装できる。内部制御ループの効果を考慮して,全体システムの安定性を確保した。Lyapunovのような方法を用いて安定性を示し,提案した制御器の性能を説明する実験結果を示した。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： *視覚 ,  *ロボット ,  カメラ ,  *神経回路網 ,  計算機アーキテクチャ ,  応用プログラム ,  *マニピュレータ ,  センサ ,  オペレータ ,  モデリング ,  制御装置 ,  *Jacobi行列 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 制御ループ ,  *ロボットマニピュレータ , 【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 (5件)： 感覚 ,  ヤコビアン行列 ,  ロボットマニピュレータ ,  視覚 ,  神経回路網