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J-GLOBAL ID：202202246537034881   整理番号：22A0772576

ロボット工学および応用物理におけるシステムの制御と共設計のための確率的時空間最適化【JST・京大機械翻訳】

Stochastic spatio-temporal optimization for control and co-design of systems in robotics and applied physics

著者 (3件)： Evans Ethan N. (Department of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA) ,  Kendall Andrew P. (Department of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA) ,  Theodorou Evangelos A. (Department of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA)
資料名： Autonomous Robots  (Autonomous Robots)
巻： 46  号： 1  ページ： 283-306  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2012A  ISSN： 0929-5593  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロボットシステムにおける自由度の増加の傾向は,ロボット工学と制御コミュニティ間の偏微分方程式(PDE)によって記述される時空間システムにおける関心上昇の類似傾向である。これらのシステムは,しばしば,劇的な過小評価,高次元,分岐,および多モード不安定性を示す。それらの制御はロボット工学と自動化コミュニティに直面した今日の課題の多くを代表する。制御に挑戦するこれらのシステムだけでなく,それらの作動の設計はそれ自身のNP困難問題である。最近の方法は,最適化の前に空間を離散化するか,あるいは制御解に到達するために制限的線形仮定の下で線形システム理論からツールを適用する。この原稿は,ロボット工学と応用物理学における多くのシステムを記述する半線形SPDEの一般クラスに適したHilbert空間に完全に基づいた新しいサンプリングベース確率的最適化フレームワークを提供する。このフレームワークを,同時政策最適化とアクチュエータ共設計最適化に利用した。得られたアルゴリズムは変分最適化に基づいており,フィードバック制御則の関節偶発最適化とエピソードの作動設計を実行する。1次と2次システムを研究し,そうして,2次SPDEsの事例にいくつかの結果を拡張した。最後に,ロボット工学および無限自由度ソフトロボットマニピュレータを含む応用物理学における様々なSPDEに関するいくつかの模擬実験で,提案した方法の有効性を実証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Hilbert空間 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  線形系 ,  偏微分方程式 ,  変分法 ,  自動化 ,  多モード ,  自由度 ,  高次元
準シソーラス用語： *ロボット工学 ,  離散化 ,  設計最適化 ,  ロボットシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的最適制御 ,  ソフトロボット ,  無限次元システム ,  空間-時間動力学 ,  最適化

分類 (2件)： ロボット工学一般  (IC04011S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット工学 ,  応用物理 ,  設計 ,  確率 ,  空間最適化