Learning control for robots based on linear approximation of inverse system.

摘要

ロボットの反復操作に基づいた学習制御法は, ロボットの高速・高精度制御を実現する1つの有用な方法である.学習制御は前回の操作データを使って, ロボットの次回の操作を良くする.実用化の観点からは, 学習の試行回数は少なくすべきである.しかし, これまでのほとんどの研究は, 学習の収束性の証明に着目しており, 学習制御の収束速度については, ほとんど考慮されていなかった.本論文では, 収束速度の速い学習制御法を提案する.提案した制御法は, ロボットの動特性における線形近似逆システムを利用している.つまり, 本アルゴリズムでは, それぞれ, 位置サーボゲイン, 速度サーボゲイン, モータ慣性を乗算した位置, 速度, 加速度誤差で制御入力の修正を行う.本方式は, ロボットの物理パラメータを同定する必要がないので, 非常に実用的である.種々の産業用ロボットへの本方式の適用可能性を調べるため, いくつかのシミュレーション結果が示される.