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J-GLOBAL ID：202202259480760011   整理番号：22A1037720

改良PSOベースCPGを用いた伸びた波状フィンロボットの力最適化【JST・京大機械翻訳】

Force Optimization of Elongated Undulating Fin Robot Using Improved PSO-Based CPG

著者 (7件)： Nguyen Van Dong (National Key Laboratory of Digital Control and System Engineering (DCSELab), Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), 268 Ly Thuong Kiet Street, District 10, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Tran Quang Duy (National Key Laboratory of Digital Control and System Engineering (DCSELab), Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), 268 Ly Thuong Kiet Street, District 10, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Vu Quoc Tuan (National Key Laboratory of Digital Control and System Engineering (DCSELab), Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), 268 Ly Thuong Kiet Street, District 10, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Duong Van Tu (National Key Laboratory of Digital Control and System Engineering (DCSELab), Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), 268 Ly Thuong Kiet Street, District 10, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Nguyen Huy Hung (Faculty of Electronics and Telecommunication, Saigon University, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Hoang Thi Thom (Department of Electronic & Electrical Engineering, NhaTrang University, Nha Trang, Vietnam) ,  Nguyen Tan Tien (National Key Laboratory of Digital Control and System Engineering (DCSELab), Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), 268 Ly Thuong Kiet Street, District 10, Ho Chi Minh City, Vietnam)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生体ロボット魚は,速い遊泳速度と大きな操縦性の両方のため,水中装置の開発に大きな影響を持つ。本論文では,黒ナイフ魚に触発された伸長した波状フィンロボットの移動制御のために,強化CPGモデルを検討した。提案したCPGネットワークは,魚様遊泳を模倣するための歩行生成のための16の結合Hopf発振器を含む。さらに,改良CPGネットワークの最適パラメータのセットを見つけるために,微分粒子群最適化(D-PSO)と呼ばれる強化粒子群最適化(PSO)を導入した。提案したD-PSOベースのCPGネットワークは,より速い遊泳速度を作るために,推力力を増加させるだけでなく,また,アンジュレーションフィンロボットの強化推進性能のための局所最大を避けることができる。さらに,従来のPSOと遺伝的アルゴリズム(GA)とのD-PSOの比較を,導入した方法の優位性を証明するために,CPGモデルのパラメトリック値の調整において実行した。D-PSOベースの最適化技術を,16のフィン線を有する実際のアンジュレーションフィンロボットに関してテストした。得られた結果は,未試験材料の平均推進力が,直線CPGモデルと比較して,5.92%上昇することを示した。Copyright 2022 Van Dong Nguyen et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  発振器 ,  ネットワーク ,  *フィン ,  推力 ,  魚類 ,  微分 ,  歩行 ,  推進性能 ,  遊泳 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  遊泳速度 ,  魚ロボット ,  最適パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (24件)：

• K. H. Low, "Maneuvering of biomimetic fish by integrating a bouyancy body with modular undulating fins," International Journal of Humanoid Robotics, vol. 4, no. 4, pp. 671-695, 2007.
• C. Ren, fnm au, X. Zhi, Y. Pu, F. Zhang, "A multi-scale UAV image matching method applied to large-scale landslide reconstruction," Mathematical Biosciences and Engineering, vol. 18, no. 3, pp. 2274-2287, 2021.
• C. I. Sprague, O. Ozkahraman, A. Munafo, R. Marlow, A. Phillips, P. Ogren, "Improving the modularity of AUV control systems using behaviour trees," Proceedings of the AUV 2018-2018 IEEE/OES Auton 2018, Underw. Veh. Work. Proc, pp. 8729810, Porto, Portugal, 6-9 Nov. 2018.
• X. Zheng, C. Wang, R. Fan, R. Xie, "Artificial lateral line based local sensing between two adjacent robotic fish," Bioinspiration & Biomimetics, vol. 13, no. 1, 2018.
• X. Zheng, W. Wang, M. Xiong, G. Xie, "Online state estimation of a fin-actuated underwater robot using artificial lateral line system," IEEE Transactions on Robotics, vol. 36, no. 2, pp. 472-487, 2020.

タイトルに関連する用語 (7件)： PSO ,  CpG ,  波状 ,  フィン ,  ロボット ,  力 ,  最適化