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J-GLOBAL ID：202102243583849786   整理番号：21A1872982

Riemann運動ポリシーによる適応ロバスト制御ポリシー合成【JST・京大機械翻訳】

Adaptively Robust Control Policy Synthesis Through Riemannian Motion Policies

著者 (4件)： Wingo Bruce (Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Murtaza Muhammad (Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Azimi Vahid (Department of Energy Resources Engineering, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Hutchinson Seth (Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： IEEE Control Systems Letters  (IEEE Control Systems Letters)
巻： 6  ページ： 31-36  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3481A  ISSN： 2475-1456  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： ロボットタスク空間で定義された二次運動ポリシーを設計するオンライン動き計画と政策合成フレームワークとして,Riemann運動ポリシー(RMP)が最近導入され,それらを様々な運動目的間の1つのグローバルな政策取引に組み合わせる。現在まで,RMPは,システムダイナミックスの完全な知識を仮定して,直接関節空間加速制御または逆動力学制御のいずれかを通して適用された。RMPが動力学モデリングの不確実性と外部擾乱の存在下でどのように実装できるかは不明である。著者らは,新しいロバスト制御Lyapunov関数(RCLF)ベースの逆動力学制御装置によって,既存のRMPフレームワークを強化することによって,これに対処した。この組合せは,システムダイナミックスパラメータの不確実性と外部擾乱に対してロバストである高速,反応性,オンライン運動計画と制御フレームワークを生成する。また,パラメータの不確実性と外部擾乱を自動的に補償できるロバストな利得適応則を提案した。利得適応則を有する提案したRCLF制御器に対する安定性保証を提供した。さらに,組合せRMP-RCLFシステムの性能を,シミュレーションにおける7自由度(DoF)ロボットマニピュレータアーム上で実証した。Copyright 2021 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 ,  不確実性 ,  システムダイナミックス ,  利得 ,  自由度 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 運動計画 ,  逆動力学 ,  加速度制御 ,  オンライン ,  動力学モデリング ,  外部擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 運動 ,  適応ロバスト制御