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J-GLOBAL ID:202002237640879322   整理番号:20A1333187

摩擦を考慮した動的解析結果の強化学習に基づくコンピュータビジョンを用いたキャスタ付き機器の地震応答制御

SEISMIC RESPONSE CONTROL OF AN INSTRUMENT WITH CASTERS USING COMPUTER VISION BASED ON REINFORCED LEARNING OF DYNAMIC ANALYSIS RESULTS CONSIDERING FRICTION
著者 (5件):
資料名:
巻: 66  ページ: 305-314  発行年: 2020年03月25日 
JST資料番号: F0751C  ISSN: 0910-8033  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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・キャスタ付き機器の地震時姿勢制御システムの開発をめざし,コンピュータービジョン撮影と無線通信,強化学習による命令,キャスタ制御装置切り替えの各手順を検討。
・キャスタ付き機器の地震応答は剛体解析用物理エンジン(ODE)を用いて解析し,ニューラルネットワークにより強化学習。
・電磁石を用いた摩擦力を利用して,キャスタの固定/非固定を切替え制御。
・キャスタ引張試験と振動台試験を実施し摩擦係数などモデルパラメーターを把握。
・キャスタ付き機器の振動台試験により,動画撮影,計算機の判断と命令,無線通信など提案制御手法の有効性を検証。
・実験結果では,本提案手法は3m/s2程度の加速度まで制御可能であることを確認。
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