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J-GLOBAL ID:202202259152749986   整理番号:22A0500566

外乱オブザーバを持つ不確実なロボットマニピュレータのための適応ニューラルネットワークコマンドフィルタバックステッピングインピーダンス制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive neural network command filtered backstepping impedance control for uncertain robotic manipulators with disturbance observer
著者 (9件):
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巻: 44  号:ページ: 799-808  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0581B  ISSN: 0142-3312  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)
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本論文では,外乱オブザーバを有する不確実なロボットマニピュレータのために,適応ニューラルネットワークコマンドフィルタバックステッピングインピーダンス制御法を開発した。最初に,適応ニューラルネットワークアルゴリズムを用いて,ロボットシステムにおける不確実動力学を推定した。第二に,インピーダンス制御を導入して,物理的人間-ロボット相互作用(pHRI)における力および位置関係を調整した。第3に,外乱オブザーバを用いて,環境における未知の外部擾乱を推定し,pHRIの安全性を改善するために制御システムを補償した。次に,コマンドフィルタリング技術は,従来のバックステッピング設計のΔΨ計算複雑性とΔΣ特異点の問題を克服できる。最後に,シミュレーション結果を提供して,pHRIにおける提案制御法の有効性を例示した。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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