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【24h】

ニューラルネットによる腱駆動ロボットアームの制御-ランダムな運動データからの内部モデルの学習

机译:通过神经网络从随机运动数据进行神经网络学习内部模型控制肌腱驱动机器人手臂

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摘要

実機ロボットを用いて,このモデルによる運動スキルの能動的な探索学習を行う場合,探索行動時の環境との衝突などによって,ハードウェアが破損しないことが求められる.そこで,本研究では機械的な柔らかさを導入するため,バネ要素を用いたワイヤ拮抗駆動式のロボットアームの開発を行っている.このロボットアームは,ワイヤの伸びや取り回し経路における摩擦などの影響により非線形な特性を持っており,また,姿勢によってワイヤ張力と関節角度の関係も大きく変化してしまう.そこで本研究では,ランダムなワイヤ張力を加えたときのロボットアームの運動軌道をニューラルネットに学習させることで,目標値からワイヤ張力を計算する逆モデルを作り,これを用いてロボットアームを制御する手法を提案する.
机译:在通过该模型执行运动技能的主动搜索学习时,使用实际机器人在搜索行为时与环境发生碰撞,硬件不会破坏。因此,在本研究中,为了引入机械柔软性,我们正在使用弹簧元件开发导线抗动驱动机器人臂。由于导线延伸和转动路径上的摩擦的影响,机器人具有非线性特性,并且线张力与关节角之间的关系也取决于姿势的显着变化。因此,在本研究中,我们将创建一个反向模型,通过学习机器人臂的移动轨道,当随机线张力添加到神经网络时,通过学习机器人臂的运动轨道来计算来自目标值的线张力,并使用此提出控制机器人手臂一个方法。

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