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J-GLOBAL ID：202202287306951863   整理番号：22A0457675

不確実な動力学を持つ劣駆動車両のためのオンライン学習ベース軌道追跡【JST・京大機械翻訳】

Online Learning-Based Trajectory Tracking for Underactuated Vehicles With Uncertain Dynamics

著者 (4件)： Beckers Thomas (Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Colombo Leonardo J. (Centre for Automation and Robotics (CSIC-UPM), Madrid, Spain) ,  Hirche Sandra (Chair of Information-Oriented Control, Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Pappas George J. (Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA)
資料名： IEEE Control Systems Letters  (IEEE Control Systems Letters)
巻： 6  ページ： 2090-2095  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： 劣駆動車両は,ナノ衛星と同様に,空中および水中車両の量の増加により,近年多くの注目を集めている。これらの車両の軌道追跡制御は,応用領域の増加範囲のための実質的な側面である。しかし,内部動力学の外部擾乱と部分は,しばしば未知であるか,または非常に時間がかかる。この問題を克服するために,未知動力学の予測のためにオンライン学習ベースオラクルを用いた劣駆動剛体動力学のための追跡制御則を提示した。Gaussプロセスモデルがオラクルの役割に対して特に興味深いことを示した。提示した手法は,境界が明示的に与えられる高い確率で有界追跡誤差を保証する。数値例は提案した制御則の有効性を強調する。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： 剛体 ,  *不確実性 ,  Gauss過程 ,  追従制御 ,  有効性 ,  制御則
準シソーラス用語： *オンライン学習 ,  オラクル ,  ナノ衛星 ,  劣駆動 ,  *軌道追跡 ,  有界 ,  外部擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 動力学 ,  劣駆動 ,  オンライン学習 ,  軌道追跡