外乱オブザーバと機械学習によるクローラロボット速度の一推定法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC20011,MEC20004

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御/【D】産業応用部門 メカトロニクス制御合同研究会

発行日: 2020/09/01

タイトル(英語): A Velocity Estimation Method of Tracked Vehicle based on Disturbance Observer and Machine Learning

著者名: 桑原 央明(慶應義塾大学大学院),村上 俊之(慶應義塾大学)

著者名(英語): Hiroaki Kuwahara(Graduated school of Keio University),Toshiyuki Murakami(Keio University)

キーワード: クローラロボット|速度推定|滑り|外乱オブザーバ|機械学習|ニューラルネットワーク|Tracked vehicle|velocity estimation|slippage|disturbance observer|machine learning|neural network

要約(日本語): クローラロボットの自律走行制御の課題として、クローラと路面の接触面で発生する滑りを考慮した自己位置推定や軌道追従制御がある。_x000D_ 本論文では、クローラロボットの自律走行制御の開発を視野に、滑りを含む速度情報を推定する方法を提案する。_x000D_ 提案手法では、外乱オブザーバを用いて滑りの情報を含む駆動軸への外乱を推定し、機械学習により速度を推定する。_x000D_ 提案手法による学習性能および再現性を実験により示す。_x000D_

要約(英語): This paper proposes a velocity estimation method of a tracked vehicle with slipping._x000D_ In the proposed method, disturbance to actuators including slip information is estimated with disturbance observer, _x000D_ and the velocity of the tracked vehicle is estimated based on machine learning._x000D_ Experimental evaluations of learning performance and reproducibility by the proposed method are performed.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,157 Kバイト