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J-GLOBAL ID：202002252857947974   整理番号：20A0058269

アクチュエータ飽和を持つロボットのためのニューラル学習による力センサレスアドミタンス制御【JST・京大機械翻訳】

Force Sensorless Admittance Control With Neural Learning for Robots With Actuator Saturation

著者 (4件)： Peng Guangzhu (Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau, China) ,  Yang Chenguang (Bristol Robotics Laboratory, University of the West of England, Bristol, U.K.) ,  He Wei (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Chen C. L. Philip (Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 67  号： 4  ページ： 3138-3148  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： 本論文では,アクチュエータ飽和の存在下で未知の環境と相互作用するロボットマニピュレータのためのセンサレスアドミッタンス制御方式を提示した。外部環境は未知の動力学を持つ線形モデルとして定義される。アドミッタンス制御を用いて,ロボットマニピュレータは,環境から外部トルクに適合するように制御される。一般化運動量に基づく外乱オブザーバを用いて,エンドエフェクタ上に作用する外部トルクを推定した。動径基底ニューラルネットワーク(NN)を用いてモデル不確実性を解いた。追跡性能を保証して,アクチュエータ飽和の効果に取り組むために,補助システムを統合する適応型NN制御装置を設計して,アクチュエータ飽和を扱った。Lyapunov安定性理論を採用することによって,閉ループシステムの安定性を達成した。Baxterロボットに関する実験を実行して,提案方法の有効性を確かめた。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： 制御装置 ,  *ロボット ,  基底 ,  制御方式 ,  トルク ,  ニューラルネットワーク ,  閉ループ系 ,  運動量 ,  *学習 ,  有効性 ,  相互作用
準シソーラス用語： Lyapunov安定性 ,  *アドミタンス ,  線形モデル ,  ロボットマニピュレータ , 【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 (4件)： アクチュエータ飽和 ,  ロボット ,  学習 ,  力センサ