ロボットの位置と力の高精度実現のためのMotion Based Control

基于运动的高精度机器人位置和力控制

• 批准号: 07245220
• 负责人: 川村 貞夫
• 金额: $ 1.92万
• 依托单位: Ritsumeikan University
• 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: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-07245220/
• 关键词: Motion Based Control; 学習制御

ロボットの運動制御方式として、Motion Based Controlを提案した。この方式では、まずロボットが高速に目標運動を実現するためのフィードフォワード入力を学習制御により獲得する。次に、いくつかの獲得されたフィードフォワード入力から学習制御を使わずに新しいフィードフォワード入力を形成する。問題の設定としては、ロボットの運動パターンを時間と空間によって分類する。まず、空間的軌道が同一で、時間的軌道のみ異なる場合について、Motion Based Controlの定式化がなされ、4つのフィードフォワードパターンから任意の時間パターンが作り出されることが証明された。また、実験においても本研究において購入した6自由度ロボットを利用して、提案する方式の有効性を確認した。この方式を利用すれば、ロボットの時間最適問題を非常に効率的に解くことができる。即ち、従来の最適制御問題では、ロボット等のダイナミクスのパラメータ推定を行った後に、その推定されたダイナミクスについて最適入力が計算されるのが通常であった。ところが、この方法ではパラメータ推定の煩雑さ、パラメータ推定誤差、パラメータ変化などの問題があり、正確な最適制御を簡便実現することが難しかった。本研究で開発された方式を利用すれば、パラメータ推定する必要なく、簡単に時間最適問題を解くことができる。具体的な方式を提案し、実機によって最適問題を検証できる段階にある。次に、時間的パターンが同一で空間パターンが異なる場合についても検討を開始し、基本的なアイデアを形作ることができた。この方式では、厳密な入力パターンを求めず、実質的に有効な近似パターンを求めることにする。具体的なロボット作業において誤差を小さくするためには、どのような空間軌道を学習すべきかが議論された。また実際に、ベルトコンベア作業において、本方式の実用的有効性が確認された。

Motion Control Method and Motion Based Control Method This way, we can learn how to control the movement of high-speed objects. In the second place, we have to learn how to control the new situation. The problem is set in time and space. The orbit of space is the same, the orbit of time is different, and the motion based control is formulated. The orbit of space is the same. The orbit of time is different. The Motion Based Control is formulated. The orbit of space is the same. The orbit of time is different. The orbit of time is different. In this study, we confirmed the effectiveness of the 6-DOF approach. This method is used to solve the problem of time optimization in a very efficient way. That is to say, the optimal control problem is usually calculated after the estimation of the optimal input force. This method is very difficult to solve in terms of error estimation, error estimation, and optimization. This study explores ways to solve the problem of time optimization by using a simple algorithm. Specific ways to propose, implement, and optimize the problem are identified at various stages. Second, the time of change from the same space to different occasions, the beginning of the discussion, the basic form of change from the beginning to the end This is the way to go, the way to go. The error of the specific operation is small, and the space orbit is studied. The effectiveness of the implementation of this method is confirmed during the implementation of the project.

项目成果

S. Pandian, S. Kawamura: "Hybrid force/pisition control for Robot manipulators based on a D-type Learning law" Robotica. 14. 51-59 (1996)

S. Pandian、S. Kawamura：“基于 D 型学习定律的机器人操纵器的混合力/位置控制”Robotica。

S. Kawamura, N. Fukao: "A Time-Scale Interpolation for Input Torque Patlerns obtained throcgh Learning Control on Constrained Robot Motions" Proc. of the IEEE Int. Con. on Robotics and Automation. 1. 2156-2162 (1995)

S. Kawamura，N. Fukao：“通过受约束机器人运动的学习控制获得输入扭矩模式的时间尺度插值”Proc。

S. Pandian, 川村 貞夫: "複数のロボットマニピュレータによる力と位置の学習制御" システム制御情報学会. 9-3. 101-111 (1996)

S. Pandian、Sadao Kawamura：“使用多个机器人操纵器学习力和位置控制”系统、控制和信息工程师协会 9-3 (1996)。