深層強化学習による球面アクチュエータのトルクマップパラメータ同定と姿勢制御

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-001

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Spherical Actuator Control by Torque Map Parameter Identification with Deep Reinforcement Learning

著者名: 澤拓真（大阪大学）

著者名(英語): Takuma Sawa (Osaka University)

要約(日本語): 昨今，製品生産の場面にて活躍している多自由度駆動システムの小型軽量化へ多自由度球面アクチュエータの適用が期待されている。球面アクチュエータは制御のために，トルクマップと呼ばれる全姿勢でのトルク特性のデータが必要となる。しかし，実機トルクマップは磁石特性のばらつきや摩擦などから精確な測定が難しいため，制御精度の低下を招く。そこで本研究では，実機での深層強化学習を用いたパラメータ同定により，実機環境での諸因子を内包したトルクマップを作成する手法の提案を目的とする。これを踏まえ，本報告では球面アクチュエータの数

本誌掲載ページ: 1-3 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 902 Kバイト