反復学習制御によるロボットマニピュレータの軌跡追従性能の改善

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MEC19008

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: 2019/09/18

タイトル(英語): Improvement of Trajectory Tracking Performance of a Robot Manipulator using Iterative Learning Control

著者名: 小松 昂輝(名古屋工業大学),伊藤 和晃(岐阜大学),岩崎 誠(名古屋工業大学)

著者名(英語): Koki Komatsu(Nagoya Institute of Technology),Kazuaki Ito(Gifu University),Makoto Iwasaki(Nagoya Institute of Technology)

キーワード: ロボットマニピュレータ|反復学習制御|軌跡追従制御|高精度|Robot manipulator|Iterative learning control|Trajectory tracking control|High precision

要約(日本語): 多関節ロボットでは，生産性の向上や作業の高精度化を実現するために，アーム先端の軌跡追従精度の向上が求められる。一般的には，2自由度制御系を用いたフィードフォワード補償などが用いられる。しかし，多関節ロボットには非線形摩擦や多軸からの外乱などが存在するため，実機の高精度なモデル化が困難である。そこで，モデル化誤差を補償するトルクを反復学習アルゴリズムによって生成し，軌跡追従誤差の低減を目指す。

要約(英語): This paper presents an improvement of trajectory tracking control performance of a robot manipulator using iterative learning control. Robot manipulator is expected to use for various tasks instead of a human labor to overcome labor reduction problem in industry. High precision trajectory tracking control for applied motion path is important to achieve high skilled tasks, however disturbance and modeling error deteriorate tracking performance at each axis. In this paper, in order to overcome those problem, the iterative learning control is applied to each axis.The effectiveness of the proposed control method has been verified by experiments using the actual robot manipulator.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 4,737 Kバイト