ベクトル場の自己組織化理論とロボットのハイブリッド制御への応用

矢量场自组织理论及其在机器人混合控制中的应用

基本信息

  • 批准号:
    06750454
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.77万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
  • 财政年份:
    1994
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1994 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

現在の生産現場で活用されているロボットは教示された動作しかできず,不確実で複雑な作業環境や作業条件の変更には適切に対処できない.一方,生体は複雑な環境においても,神経系の自己組織化によって環境認識から運動制御までの機能を自律的に獲得し,環境に適応した行動を実現できる.Mussa-Ivaldらの生体実験によれば,蛙の神経筋による骨格系の運動制御が幾つかの平衡点を持つ基底場の線形結合で構成されるベクトル場によって行われている.このような生体の高度な運動機能を解明し,人工的に実現するすることを目指して,本研究は,ベクトル場の近似理論を解析し,接触作業ロボットへの応用を試みた.その結果、以下のような成果を得た.1)基底場の線形結合でサンプルベクトルからベクトル場の近似理論を考察し、接触作業ロボットによる環境モデルのベクトル場表現とその推定問題に拡張した.2)ロボットの手先に力センサを装備し,未知な環境の何点で接触を行い,得られた接触力ベクトル情報と関節角度情報を統合し,全作業空間の環境に関する接触力のベクトル場を自己組織的に形成する実験を行い、未知環境のモデルを獲得できることを確認した.3)以上で得られた環境の法線ベクトル場モデルをロボットの位置/力ハイブリッド制御に利用し、未知な剛体環境におけるロボットの接触作業を有効に実行できた.
Now the production site is used to teach the action, not exactly the operating environment and operating conditions of the change in the appropriate place. On the one hand, organisms respond to complex environmental conditions, and the nervous system organizes itself to recognize the environment, to control the movement, to acquire self-discipline, and to act appropriately in the environment.Mussa-Ivald biological conditions, the nervous system, the skeletal system, control the movement, to balance points, to maintain linear combinations of basic fields. This study aims to clarify the function of high motion of living organisms and to provide guidance for the realization of artificial motion. The results are as follows: 1) Linear combination of substrate field, investigation of approximate theory of substrate field, estimation of field performance in contact operation, environment, etc. 2) Manual force, equipment, unknown environment, contact point, integration of contact force, joint angle information, etc. The contact force of the environment in the whole working space is related to the formation of its own organization. The contact force of the environment is related to the formation of its own organization.

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
須山郁夫: "非線形マッピングの自律分散学習と冗長マニピュレータの逆運動学問題への応用" 第六回自律分散システム シンポジウム資料. 155-158 (1995)
Ikuo Suyama:“非线性映射的自主分布式学习以及冗余操纵器在逆运动学问题中的应用”第六届自主分布式系统研讨会材料 155-158 (1995)。
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    0
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