GA学習のニューロ制御器による海洋ロボットの運動制御
GA学習のニューロ制御器による海洋ロボットの運動制御
カテゴリ: 部門大会
論文No: MC3-2
グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム
発行日: 2019/08/28
タイトル(英語): Movement Control of Under Water Robot by Neuro-controller Trained by Genetic Algorithm
著者名: 金山 佳広(琉球大学),金城 寛(琉球大学),上里 英輔(琉球大学),中園 邦彦(琉球大学)
著者名(英語): Yoshihiro Kanayama()
キーワード: 海洋ロボット|ニューロ制御器|GA学習GA学習|Under water robot|Neuro-controller|Genetic algorithm
要約(日本語): 近年では日本海近海の水産資源,石油,天然ガスや鉱石が注目されている。しかし海洋環境での資源調査は人間にとって難しく,自律型無人潜水機(Autonomous Underwater Vehicle,以降AUV)の開発が進んでいる。本研究は小型で扱いやすく,安価な水中ロボットの制御方法を確立するのが目的である。本研究ではAUVのモデルに基づき,遺伝的アルゴリズムを用いて進化学習するニューロ制御器を構築した。構築したニューロ制御器に一点学習と多点学習を行い,その性能をシミュレーションで検証した。またより良いロバスト性のあるニューロ制御器を作成するために,対象の初期位置の一点学習と多点学習の場合において,未学習の初期位置からシミュレーションを行い,ロバスト性を向上させるには多点学習が有効であることを確認した。潮の流れのような外乱が存在する海洋環境に適するAUVの制御にはロバスト性の高い多点学習が適している。
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