@inproceedings{oai:jaxa.repo.nii.ac.jp:00007548,
 author = {小松, 満仁 and 中須賀, 真一 and Komatsu, Mitsuhito and Nakasuka, Shinichi},
 book = {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, Proceedings of 16th Workshop on JAXA Astrodynamics and Flight Mechanics},
 month = {Mar},
 note = {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。, 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: AA0063481047},
 pages = {273--278},
 publisher = {宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究本部, Institute of Space and Astronautical Science, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA/ISAS)},
 title = {Bi-directional system modelling technology and its application for controlling robot manipulators},
 year = {2007}
}