油圧ショベルシミュレータにおける学習係数の決定機構を有した感性フィードバック制御系の一設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT22001

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2022/01/05

タイトル(英語): Design of a Database-Driven Kansei Feedback Control System with Determination Mechanism of Learning Rate using a Hydraulic Excavators Simulator

著者名: 谷 潤平(広島大学),木下 拓矢(広島大学),関 哲(広島大学),山本 透(広島大学),洪水 雅俊(コベルコ建機株式会社),小岩井 一茂(コベルコ建機株式会社),山下 耕治(コベルコ建機株式会社)

著者名(英語): Junpei Tani(Hiroshima University),Takuya Kinoshita(Hiroshima University),Zhe Guan(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University),Masatoshi Kozui(Kobelco Construction Machinery Co., Ltd.),Kazushige Koiwai(Kobelco Construction Machinery Co., Ltd.

キーワード: データベース駆動型制御|非線形システム|慣性モーメント|感性|リアプノフ関数|Database-driven approach|Nonlinear system|Moment of inertia|Kansei|Lyapunov function

要約(日本語): 近年，感性の可視化技術が研究され，その研究の一つとしてデータベース駆動型感性フィードバック制御法が提案されている．この手法でより良い制御性能を得るには，データベース駆動型制御法に含まれる学習係数を適切に決定する必要がある．そこで本稿では，学習係数の決定機構を備えたデータベース駆動型感性フィードバック制御法を提案する．また、提案法の有効性を油圧ショベルを模したシミュレータを用いて検証する．

要約(英語): In recent years, the visualization technology of Kansei has been studied, and the database-driven Kansei feedback control scheme has been proposed. In this scheme, it is necessary to appropriately determine the learning rate included in the database-driven control scheme to achieve better control performance. Therefore, this paper proposes a database-driven Kansei feedback control scheme with a determination mechanism of learning rate. In addition, the effectiveness of the proposed scheme is verified by using a simulator that imitates a hydraulic excavator.

本誌: 2022年1月8日-2022年1月9日制御研究会-1

本誌掲載ページ: 1-4 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,025 Kバイト