文献

J-GLOBAL ID：201902252265982157   整理番号：19A2920980

モデルベースの将来予測を用いないハードウェアインザループ反復最適フィードバック制御【JST・京大機械翻訳】

Hardware-in-the-Loop Iterative Optimal Feedback Control Without Model-Based Future Prediction

著者 (2件)： Chen Yuqing (Engineering Product Development Pillar, Singapore University of Technology and Design, Singapore) ,  Braun David J. (Department of Mechanical Engineering, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 35  号： 6  ページ： 1419-1434  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最適制御はロボットを制御するための系統的な手法を提供する。しかしながら,ハードウェアインザループ制御のための最適制御装置の計算は,モデリング仮定,オンライン実装における計算コスト,および実用化における時間がかかることによって敏感に影響される。これにより,現実世界の実装における利用に挑戦する最適化の理論的アピールが得られる。本論文では,上記の制約に取り組むことを目的とした新しいオンライン最適制御定式化を提示した。定式化は,近最適フィードバック制御器を効率的に見出すために,測定状態情報とモデルを結合した。実際の運動からの測定値とモデルを結合するアイデアは,モデル予測制御定式化で使用されるものと類似している。ここでモデルは将来の予測に使用されない,最適化はシステムの測定軌道に沿って実行され,オンライン計算は最小になる。それは,大規模,有限時間層,動的最適化の代わりに,小規模で,一つの時間ステップ,静的最適化を必要とする。定式化は,非線形コスト,非線形動力学,および箱制約制御入力で定義された最適制御問題を解くために使用できる。数値シミュレーションとハードウェア-イン-ループ実験は,提案したハードウェア-インザループ最適制御方式の有効性を実証した。Copyright 2020 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： 定式化 ,  最適化 ,  有効性 ,  モデリング ,  非線形力学 ,  ロボット ,  フィードバック制御 ,  *ハードウェア ,  最適制御
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  動的最適化 ,  計算コスト ,  オンライン ,  *ハードウェアインザループ ,  *モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

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 (5件)： モデルベース ,  将来予測 ,  ハードウェアインザループ ,  反復 ,  フィードバック制御