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Bi-directional system modelling technology and its application for controlling robot manipulators
https://jaxa.repo.nii.ac.jp/records/7548
https://jaxa.repo.nii.ac.jp/records/7548750d4f3c-2237-492c-a618-241a618de1e6
| Item type | 会議発表論文 / Conference Paper(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2015-03-26 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Bi-directional system modelling technology and its application for controlling robot manipulators | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | ロボット制御 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | マニピュレータ | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | ニューラルネット | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 制御理論 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 不適切問題 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 逆運動学 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 逆問題 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 双方向ニューラルネットワーク | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | ランダム補正法 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 積分補正法 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 機械学習 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 学習曲線 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 効率 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 精度 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | robot control | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | manipulator | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | neural net | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | control theory | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | ill-posed problem | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | inverse kinematics | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | inverse problem | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | bi-directional neural network | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | random correction factor method | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | integrated correction factor method | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | machine learning | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | learning curve | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | efficiency | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | accuracy | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||||||||||
| その他のタイトル | ||||||||||||||
| その他のタイトル | システムの双方向モデル化技術とそのマニピュレータ制御への応用に関する研究 | |||||||||||||
| 著者 |
小松, 満仁
× 小松, 満仁
× 中須賀, 真一
× Komatsu, Mitsuhito
× Nakasuka, Shinichi
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| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東京大学 大学院工学系研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東京大学 大学院工学系研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| University of Tokyo School of Engineering | ||||||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| University of Tokyo School of Engineering | ||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||
| 出版者 | 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究本部 | |||||||||||||
| 出版者（英） | ||||||||||||||
| 出版者 | Institute of Space and Astronautical Science, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA/ISAS) | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第16回アストロダイナミクスシンポジウム講演後刷り集 2006 en : Proceedings of 16th Workshop on JAXA Astrodynamics and Flight Mechanics p. 273-278, 発行日 2007-03 |
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| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | 工学上重要な多くの問題において、我々はしばしば複雑困難な逆問題に遭遇する。本論ではまず対象となるプラントの順モデルおよび逆モデルを同時に獲得することができるようなニューラルネットワークの新しいフレームワークを提案し、これを用いることによって逆モデル学習の効率および精度が既存手法よりも改善されることを示す。また、ロボットマニピュレータの逆キネマティクス問題への適用可能性について検討する。 | |||||||||||||
| 抄録（英） | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | In many situations controlling some robot manipulators or other plants, we have to struggle with the 'inverse problem'. This paper propose a new framework of neural network system witch can obtain both the direct model and the inverse model of the plant simultaneously, and shows that using this framework, both of the efficiency and accuracy of inverse models, are improved. We are now investigating the possibility of the application of this framework for solving inverse kinematics of robot manipulators. | |||||||||||||
| 資料番号 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 資料番号: AA0063481047 | |||||||||||||
