2自由度球面アクチュエータの深層強化学習によるトルクマップレス制御

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-002

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): 2-DOF Control of Spherical Actuators Using Deep Reinforcement Learning

著者名: 辻本壮大（大阪大学）,平田勝弘（大阪大学）,新口昇（大阪大学）

著者名(英語): Sota Tsujimoto (Osaka University),Katsuhiro Hirata (Osaka University),Noboru Niguchi (Osaka University)

キーワード: 球面アクチュエータ|深層強化学習|spherical actuator|deep reinforcement learning

要約(日本語): 近年，製造工程の複雑化に伴い，1台で多自由度駆動が可能である球面アクチュエータは，モータ数削減による小型化や高エネルギー化，位置決め制御の高精度化につながると期待されている。球面アクチュエータの制御では，各姿勢におけるトルク定数をテーブルデータ化したトルクマップを取得する必要がある。しかし，球面アクチュエータは時変かつ非線形なシステムであるため，磁場解析によるトルクマップと実機でのトルクマップとで誤差が生じ，高精度化が難しい。そこで，新たな制御手法としてトルクマップを利用しない強化学習を用いた制御手法を提案する。本研究では，6相2自由度球面アクチュエータを用いて学習制御を行い,その有効性を確認する。

本誌掲載ページ: 3-5 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 523 Kバイト