ハミルトン系の学習制御に関する研究
哈密顿系统学习控制研究
基本信息
- 批准号:15760317
- 负责人:
- 金额:$ 1.92万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
- 财政年份:2003
- 资助国家:日本
- 起止时间:2003 至 2005
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究では,ハミルトン系モデルで表現されるメカトロニクス系の学習制御に関する研究を行った.とくに最適制御型の評価関数を反復学習に類似した繰り返し実験によって解く手法を開発している.本年度得られた成果は以下のとおりである.1.従来の研究では反復学習制御と呼ばれる,有限時間の挙動を学習する手法を提案していた.本年度は,この手法を一般化し,無限時間区間の周期運動を学習できるように修正した方法を提案した.これによりずっと運動し続ける機械の学習が行えることになる.数値例によりその有効性を検証している.2.また提案している学習制御手法を1本足のホッピングロボットの軌道生成に適用し,制御対象の一部の情報だけを用いてもっともエネルギー効率の良い走行軌道を学習的に生成した.足先の質量を零にすることで,入力零で走行し続ける軌道が得られるが,数値シミュレーションによる学習を行ったところ,入力零の軌道が生成されたため,本手法の有効性を確認できたと考えている.またこの手法は,より複雑な歩行機械にも応用できると期待されている.3.ハミルトン系の構造を理解するために,ハミルトン系のモデル低次元化に関する研究も行った.研究代表者は,平衡実現に基づく非線形系のモデル低次元化の方法について研究を行っているが,これまでの手法で低次元モデルを導くと,一般にもとの制御対象の力学系としての特性は保存されない.本研究では,これを保存するような低次元化手法に関する研究を行ない,数値例により有効性を確認した.これらは本研究の目的であるハミルトン系の学習制御に関する重要な結果であると考えている.
This study で は, ハ ミ ル ト ン department モ デ ル で performance さ れ る メ カ ト ロ ニ ク ス is の learning suppression に masato す る を line っ た. と く the optimal system type imperial の に review 価 masato number を repeatedly learning に similar し た Qiao り return し be 験 に よ っ て く gimmick を untie 発 し て い る. This year have ら れ た results under は の と お り で あ る. 1. 従 research で の は repeatedly study suppression と shout ば れ る, finite time の 挙 dynamic を learning す る technique proposed を し て い た. This year は こ の を generalization し, infinite time interval の periodic motion study を で き る よ う に correction し た method proposed を し た. こ れ に よ り ず っ と movement し 続 け る mechanical の line learning が え る こ と に な る. The numerical example に よ り そ の have sharper sex を 検 card し て い る. 2. ま た proposal し て い る learn equestrian method を this foot の ホ ッ ピ ン グ ロ ボ ッ ト の generate に applicable し orbit, making the royal elephant の a seaborne の intelligence だ け を with い て も っ と も エ ネ ル ギ ー sharper rate の を learning good い walk line trajectory に generated し た. Foot の quality first を zero に す る こ と で, zero で went into force line し 続 け る orbit が must ら れ る が, the numerical シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ る line learning を っ た と こ ろ, zero の orbit が into force generated さ れ た た め, this technique の is sharper availability を で き た と exam え て い る. ま た こ の は, よ り complex 雑 な step line machinery に も 応 with で き る と expect さ れ て い る. 3. ハ ミ ル ト ン is の tectonic を understand す る た め に, ハ ミ ル ト ン is の モ デ ル low dimensional change に masato す る も line っ た. Research representatives は, balance be presently に づ く nonlinear is の モ デ ル low dimensional change の way に つ い を line っ て research て い る が, こ れ ま で の gimmick で low dimensional モ デ ル を guide く と, general に も と の suppression like の force department of seaborne と し て の features は save さ れ な い. This study で は, こ れ を save す る よ う な low dimensional change gimmick に masato す る を line な い, the numerical example に よ り have sharper sex を confirm し た. こ れ ら は の purpose this study で あ る ハ ミ ル ト ン is の learning suppression に masato す る important な results で あ る と exam え て い る.
项目成果
期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Dynamic output feedback stabilization of a class of nonholonomic Hamiltonian systems
一类非完整哈密顿系统的动态输出反馈镇定
- DOI:
- 发表时间:2005
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S.Sakai;K.Fujimoto
- 通讯作者:K.Fujimoto
Iterative learning control of Hamiltonian systems: I/O based optimal control approach
- DOI:10.1109/tac.2003.817908
- 发表时间:2003-10
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:K. Fujimoto;T. Sugie
- 通讯作者:K. Fujimoto;T. Sugie
Iterative learning control of nonholonomic Hamiltonian systems : Appilcation to a vehicle system
非完整哈密顿系统的迭代学习控制:在车辆系统中的应用
- DOI:
- 发表时间:2005
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Y.Kiyasu;K.Fujimoto;T.Sugie
- 通讯作者:T.Sugie
K.Fujimoto, T.Horiuchi, T.Sugie: "Optimal control of Hamiltonian systems with input constraints"Proc.of the 42^<nd> IEEE Conference on Decision and Control. 4387-4392 (2003)
K.Fujimoto、T.Horiuchi、T.Sugie:“具有输入约束的哈密顿系统的最优控制”Proc.of the 42^<nd> IEEE 决策与控制会议。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
Iterative learning control of nonholonomic Hamiltonian systems : Application to a vehicle system
非完整哈密顿系统的迭代学习控制:在车辆系统中的应用
- DOI:
- 发表时间:2005
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Y.Kiyasu;K.Fujimoto;T.Sugie
- 通讯作者:T.Sugie
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