学習制御のロバスト性における忘却ファクタ-の役割の解明

阐明遗忘因素在学习控制鲁棒性中的作用

• 批准号: 02255204
• 负责人: 有本 卓
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1990
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1990 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-02255204/
• 关键词: マニピュレ-タ; ロボットア-ム; 学習制御; 忘却係数; 長期記憶; 短期記憶; ロバスト性; 受動性

本研究では、ロボットの運動に少しのゆらぎや、運動初期化の誤差,および測定誤差を許したとき、制御入力が繰返し学習によって理想の入力の近傍の収束していくための力学的メカニズムを明らかにした。すなわち、測定値として各関節の速度を用い、学習則に微分を取らないP型学習制御について考察するとき、忘却ファクタ-の導入によって、学習のロバスト性と収束性が成立することを理論的かつ実験的に明らかにした。また、数回から十数回の繰返し練習を1セットとするインタ-バル練習法を提案した。この方法では、各セット終了後、長期記憶に貯えた制御入力を短期記憶のそれで更新することにより、学習の速度が著しく加速されることをシミュレ-ションと実験によって確認した。また、誤差ベクトルに関するある2乗誤差積分(誤差のエネルギ-量に相当)の意味で最適である制御入力をテンポラリ-メモリ-に常に貯え、各セットの終了後に、長期入力をこの最適入力で更新する方法を提案し、これを選択的学習制御法と名づけた。そして、この方法により、学習制御の収束性を理論的に証明した。これは、人間の場合にエネルギ-レセプタ-の存在を仮定することに対応しており、こうして、テンポラリ-と短期および長期の三種の異るメモリ-と忘却因子の果す役割が理論的に解明された。また、ロバスト性や収束性の証明にはロボットのダイナミクスの受動性と誤差ダイナミクスに関する指数関数的受動動性が本質的に効いていることが示された。人間の場合にも、力学系にこのような受動性が想定できるなら、運動の学習の本質には受動性が重要な働きをしていることが示唆される。

In this study, the results of this study show that there are a lot of problems in the field of training and initial training, and that the system is used to determine the accuracy of the system, and to control the ideal input force of the system. You need to know how to use your speed, how to use your speed, and how to use your differential equation. You need to learn how to make a study of your speed, forget about your knowledge, and learn to learn how to use your speed to learn how to use speed. The number of times, the number of times. After the method has been completed, long-term records have been completed, short-term records have been updated, the speed of learning has been improved, and the speed of learning has been improved. The difference between the two groups means that the input force of the system is the most important, and the name of the academic system is the name of the proposed method and the name of the method. To learn from the theory of sex, to learn from the theory of sex. There is an understanding of the theory of long-term labor and forgetfulness in the short-term, long-term, long-term and long-term periods of time. The number of people who are affected by the number of activities in the index of the number of activities in this book is shown in this paper. The department of mechanics, the department of mechanics and the department of mechanics.

项目成果

S.Arimoto: "Learning for skill refinement in robotic systems" IEICE Trans on Communications,Electronics,Information and Systems. E74. 235-243 (1991)

S.Arimoto：“机器人系统技能精炼的学习”IEICE Trans on Communications、Electronics、Information and Systems。

S.Arimoto,T.Naniwa and H.Suzuki: "Rohustness of Pーtype learning Control with a for getting factor for robotic motions" Proceedings of the 29th IEEE Conference on Decision and Control. 5. 2640-2645 (1990)

S.Arimoto、T.Naniwa 和​​ H.Suzuki：“Ptype 学习控制的 Rohustness 和获取机器人运动的因子”第 29 届 IEEE 决策与控制会议论文集 5. 2640-2645 (1990)。

S.Arimoto,T.Naniwa and H.Suzuki: "Selective learning with a forgetting factor for robotic motion control" Proceedings of the 1991 IEEE International Conference on Robotics and Automation. (1991)

S.Arimoto、T.Naniwa 和​​ H.Suzuki：“机器人运动控制的选择性学习与遗忘因子”1991 年 IEEE 国际机器人与自动化会议论文集。

S.Arimoto: "Learning Control the ory for robotic motion" International Journal of Adaptive control and Signal Proussing. 4. 543-564 (1990)

S.Arimoto：“学习控制机器人运动的理论”国际自适应控制和信号处理杂志。

有本 卓,鈴木 寿: "学習制御のロバスト性問題の解明" 東京大学工学部紀要. Aー28. 26-27 (1990)

Taku Arimoto，Hisashi Suzuki：“学习控制的鲁棒性问题的阐明”东京大学工程学院公告 A-28（1990）。