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○体積弾性係数、流量係数などが未知である鉛直多関節油圧マニピュレータのパラメータ同定法

整理番号 2546 特許状況 特許公開
概要 体積弾性率(体積弾性係数)、流量係数などを未知とする鉛直多関節油圧マニピュレータのパラメータ同定法、その方法を用いた同定装置およびその同定法をコンピュータに実行させるための同定用プログラムを提供します。建設、レスキュー、地雷除去、農業などの分野における作業機として幅広く普及している油圧マニピュレータは、近年は作業条件(作業環境、作業対象、作業者、作業機自身の手先形状などの条件)に対する依存度を低減させるために、モデルベースト制御による高度自動化が強く期待されています。しかしながら、油圧マニピュレータを高度に自動化するには、パラメータ同定が前提になり、電動マニピュレータの場合に比べて、未知パラメータの個数が多く、かつ、流量係数のように公称値が与えられないなどの理由から、パラメータ同定が困難です。
本技術によるパラメータ同定法は、GAやPSOなどの探索法に基づく同定法を適用せず、逐次同定法を修正することで、体積弾性率、流量係数などを未知とする鉛直多関節油圧マニピュレータの全てのパラメータを一意に同定することができます。
キーワード:油圧マニピュレータ、鉛直多関節油圧マニピュレータ、パラメータ同定法、未知パラメータ、逐次同定法
注)
1)モデルベースト制御:制御対象の数学モデルに基づく制御系設計法のことです。
2)GA(Genetic Algorithm):遺伝的アルゴリズムはデータ(解の候補)を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉(組み換え)・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する手法です。
3)PSO(Particle Swarm Optimization):粒子群最適化とは、群知能の一種で、昆虫の大群や魚群において、一匹がよさそうな経路を発見すると(すなわち、食料を発見したとか安全であるという場合)、群れの残りはどこにいても素早くそれに倣うことができます。群れのメンバーは良い位置について情報交換し、それに基づいて自身の位置と速度を調整します。
目的 共同研究、ライセンス契約を希望します。
分野 ロボット、機械・プラント・生産ライン





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