２軸スカラロボットにおけるパラメータ推定法の改善

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT19020

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2019/01/05

タイトル(英語): Improvement of Parameter Estimation Method of 2-Axis SCARA Robot

著者名: 谷川 豊章(香川高等専門学校),逸見 知弘(香川高等専門学校)

著者名(英語): Toyoaki Tanikawa(National Institute of Technology, Kagawa College),Tomohiro Henmi(National Institute of Technology, Kagawa College)

キーワード: ２軸スカラロボット|パラメータ推定|故障検出|最小二乗法|ロータリーエンコーダ|量子化誤差|2-axis SCARA robot|parameter estimation|fault detection|least square algorithm|rotary encoder|quantization error

要約(日本語): 2軸スカラロボットのパラメータ推定には角加速度情報が必要であり，ロータリーエンコーダにより測定した角度から角加速度を算出する際にはロータリーエンコーダの量子化誤差の影響が顕著に現れる。本発表では，量子化誤差の影響を抑えるため，任意の区間において最小二乗法により角加速度を導出し，線形モデルに当てはめて逐次パラメータ推定を行う方法を提案し，シミュレーションにより有効性の検証を行う。

要約(英語): Calculating the acceleration from a rotary encoder increases the influence of its quantization error. In this presentation, we propose a parameter estimation method of a 2-axis SCARA robot which uses an angular acceleration obtained by least square algorithm and a linear model containing the acceleration to reduce the effect of the quantization error.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,454 Kバイト