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J-GLOBAL ID：202202222466783053   整理番号：22A0483185

安定性を考慮した最適可変インピーダンス制御【JST・京大機械翻訳】

An Optimal Variable Impedance Control With Consideration of the Stability

著者 (4件)： Jin Zhehao (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Liu Andong (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Zhang Wen-an (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Yu Li (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 1737-1744  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： このレターは,最適性と安定性を考慮した可変インピーダンス制御器を開発するアプローチを示した。最初に,オリジナルの最適変数法則をデモンストレーション学習を通して設計して,それを通して,Gauss混合モデル/Gauss混合回帰(GMM/GMR)アルゴリズムを採用して,ロボットに人間のインピーダンス関数を移した。GMR結果の定式化を用いることにより,回帰タスクは,人間のインピーダンスパラメータの地上-トルース情報なしで完了できる。安定性を確保するために,最小補完入力を学習二次インピーダンスシステム用に設計した。設計問題を制約付き凸最適化問題に変換し,その制約をLyapunov関数に関連させた。Lyapunov関数を選択するための基準を提示して,この問題の実現可能性を確実にし,解析解を計算した。提案方法は,7-DOFFrankaPandaロボットに関して実施したロボット支援リハビリテーションと軌道再生実験によって検証する。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *インピーダンス ,  学習 ,  ロボット ,  Lyapunov関数 ,  解析的解法 ,  定式化
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  *インピーダンス制御 ,  凸最適化問題 ,  最適性 ,  ロボットリハビリテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 安定性 ,  可変 ,  インピーダンス制御