自動研磨加工のための強化学習に基づく力指令生成法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MEC22019

グループ名: 【D】産業応用部門 メカトロニクス制御研究会

発行日: 2022/11/30

タイトル(英語): Force Command Generation Method Based on Reinforcement Learning for Automatic Polishing Process

著者名: 田中 雄輝(慶應義塾大学),桂 誠一郎(慶應義塾大学)

著者名(英語): Yuki Tanaka(Keio University),Seiichiro Katsura(Keio University)

キーワード: 力制御|強化学習|研磨加工|Force Control|Reinforcement Learning|Polishing Process

要約(日本語): 人手不足が深刻な日本では、加工作業の担い手が減少しており、ロボットを用いて作業を自動化する研究が多くなされている。特に研磨加工においてはワークの種類・状態に応じて研磨力を適応的に調整する必要がある。そこで強化学習を用いてワークの状態と適切な研磨力の関係を学習させることを目指し、強化学習用プログラムを構築した。プログラム上で複数の環境を設定して研磨作業への強化学習の適用可否を確認した。

要約(英語): In Japan, a lot of research on automatic machining has been conducted to deal with a labor shortage. In particular, polishing processes need to adjust the polishing force adaptively depending on the material and state of the workpieces. However, the existing method could not generate adaptive motion without training data. Therefore, we created an algorithm using reinforcement learning in order to train the relationship between the state and the appropriate polishing force. We evaluated the applicability of reinforcement learning in the polishing process in a virtual environment.

本誌: 2022年12月3日メカトロニクス制御研究会

本誌掲載ページ: 7-12 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,206 Kバイト