空気圧マニピュレータの特性を考慮した運動学習システムの提案

DOI Web Site Web Site 参考文献7件
  • 池本 周平
    科学技術振興機構ERATO浅田共創知能システムプロジェクト 大阪大学大学院工学研究科
  • 港 隆史
    科学技術振興機構ERATO浅田共創知能システムプロジェクト
  • 石黒 浩
    科学技術振興機構ERATO浅田共創知能システムプロジェクト 大阪大学大学院工学研究科

書誌事項

タイトル別名
  • Motor Learning System Compensating the Characteristics of Pneumatic Manipulators
  • クウキアツ マニピュレータ ノ トクセイ オ コウリョシタ ウンドウ ガクシュウ システム ノ テイアン

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抄録

Pneumatic actuators are suitable for humanoid robots interacting with persons in terms of size and safety since they have high flexibility and high power to weight ratio. However, it is known that it is difficult to control them stably by a feedback control because of their large dead time and high-order delay. Therefore, when we apply the feedback error learning to learn an inverse model of a system includes such actuators, the strong non-linearity makes the learning unstable. This paper focuses on an android which adopts pneumatic actuators with strong non-linearity and proposes a method to learn the inverse model of the android by compensating the characteristics of the actuators.

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