JP3043351B2 - 分散制御システム - Google Patents
分散制御システムInfo
- Publication number
- JP3043351B2 JP3043351B2 JP1330694A JP33069489A JP3043351B2 JP 3043351 B2 JP3043351 B2 JP 3043351B2 JP 1330694 A JP1330694 A JP 1330694A JP 33069489 A JP33069489 A JP 33069489A JP 3043351 B2 JP3043351 B2 JP 3043351B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- scale
- control
- robot
- agents
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 27
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 244000144992 flock Species 0.000 description 1
- 244000144980 herd Species 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Multi Processors (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Control By Computers (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔概要〕 独立に制御可能な複数のコンポーネント（エージェン
ト）から構成されるシステムを，全体として与えられた
ゴールを達成するように制御する分散制御システムに関
し， 集中制御による負荷の中心部への集中を回避し，シス
テム全体として統一がとれた分散制御を可能とする方式
を提供することを目的とし， 各エージェントに，それ自身に固有の情報から計算さ
れる独自尺度と，他のエージェントから受け取った情報
を用いて計算されるシステム全体のばらつきを測る全体
尺度とを組み合わせた評価尺度，またはこの評価尺度に
さらに前に比べて状況がどれだけ変化したかを示す状況
変化尺度を加えた評価尺度を設け，各エージェントを，
その各エージェントにおいて求められた評価尺度に基づ
いて独立に制御することにより，全体システムの制御を
行うように構成する。
ト）から構成されるシステムを，全体として与えられた
ゴールを達成するように制御する分散制御システムに関
し， 集中制御による負荷の中心部への集中を回避し，シス
テム全体として統一がとれた分散制御を可能とする方式
を提供することを目的とし， 各エージェントに，それ自身に固有の情報から計算さ
れる独自尺度と，他のエージェントから受け取った情報
を用いて計算されるシステム全体のばらつきを測る全体
尺度とを組み合わせた評価尺度，またはこの評価尺度に
さらに前に比べて状況がどれだけ変化したかを示す状況
変化尺度を加えた評価尺度を設け，各エージェントを，
その各エージェントにおいて求められた評価尺度に基づ
いて独立に制御することにより，全体システムの制御を
行うように構成する。
本発明は，独立に制御可能な複数のコンポーネント
（エージェント）から構成されるシステムを，全体とし
て与えられたゴールを達成するように制御する分散制御
システムに関する。
（エージェント）から構成されるシステムを，全体とし
て与えられたゴールを達成するように制御する分散制御
システムに関する。
システムの大規模化・複雑化に伴い，その自由度は膨
大になる。例えばロボット制御のような場合には，目標
が与えられても，その制御方法は一通りではない。この
ように，ゴールが与えられても（自由度の多さによ
り），その制御が一意に決まらない場合，全体のシステ
ムがその与えられたゴールを達成するように，各コンポ
ーネントを適切に制御してやらなければならない。
大になる。例えばロボット制御のような場合には，目標
が与えられても，その制御方法は一通りではない。この
ように，ゴールが与えられても（自由度の多さによ
り），その制御が一意に決まらない場合，全体のシステ
ムがその与えられたゴールを達成するように，各コンポ
ーネントを適切に制御してやらなければならない。
一般に，複数のコンポーネントを制御し，全体として
与えられたゴールを達成するような場合，集中制御方式
が多く採用されている。集中制御方式では，一箇所また
は数箇所の集中制御部からのコマンドに従って，各コン
ポーネントが動作する。
与えられたゴールを達成するような場合，集中制御方式
が多く採用されている。集中制御方式では，一箇所また
は数箇所の集中制御部からのコマンドに従って，各コン
ポーネントが動作する。
この方式では，すべてのコンポーネントの動作に関す
るプラニングを行わなければならない。このため，各コ
ンポーネントの子細な動作を制御するのに必要となる膨
大なコマンド群を生成する集中制御部の負荷が大きく，
集中制御部に通信が集中して，全体の効率も低下する。
るプラニングを行わなければならない。このため，各コ
ンポーネントの子細な動作を制御するのに必要となる膨
大なコマンド群を生成する集中制御部の負荷が大きく，
集中制御部に通信が集中して，全体の効率も低下する。
一方，集中制御部を設けない従来の分散制御方式で
は，システム全体のゴールが達成されるように各コンポ
ーネントを動作させることが難しい。各コンポーネント
が，それぞれ独自の基準により，最適に動作したとして
も，それがシステム全体として見た場合に，必ずしも最
適であるとは言えないケースが生じるからである。
は，システム全体のゴールが達成されるように各コンポ
ーネントを動作させることが難しい。各コンポーネント
が，それぞれ独自の基準により，最適に動作したとして
も，それがシステム全体として見た場合に，必ずしも最
適であるとは言えないケースが生じるからである。
本発明は上記問題点の解決を図り，集中制御による負
荷の中心部への集中を回避し，かつシステム全体として
統一をとりつつ，システム全体のゴールが達成されるよ
うに，各コンポーネントを独立の制御する分散制御方式
を提供することを目的としている。
荷の中心部への集中を回避し，かつシステム全体として
統一をとりつつ，システム全体のゴールが達成されるよ
うに，各コンポーネントを独立の制御する分散制御方式
を提供することを目的としている。
第１図は本発明の原理構成図である。
エージェント10A,10B,10C,…は，それぞれ独立に制御
可能なコンポーネントであって，これらの全体で１つの
システムが構成される。制御部11は，プロセッサまたは
演算器などを備え，これにより自エージェントの動作を
制御する部分である。動作部12は，与えられたシステム
全体のゴールに向かって，各エージェントを動作させる
部分である。通信部13は，他のエージェントとの通信を
行う部分である。
可能なコンポーネントであって，これらの全体で１つの
システムが構成される。制御部11は，プロセッサまたは
演算器などを備え，これにより自エージェントの動作を
制御する部分である。動作部12は，与えられたシステム
全体のゴールに向かって，各エージェントを動作させる
部分である。通信部13は，他のエージェントとの通信を
行う部分である。
評価尺度14は，各エージェントが自分の動作を決定す
る基準となる情報であり，独自尺度15と全体尺度16,ま
たはこれらに状況変化尺度17を組み合わせたものからな
る。各エージェントでは，制御部11が，この評価尺度14
に基づいて，それぞれ独立に動作部12を制御する。
る基準となる情報であり，独自尺度15と全体尺度16,ま
たはこれらに状況変化尺度17を組み合わせたものからな
る。各エージェントでは，制御部11が，この評価尺度14
に基づいて，それぞれ独立に動作部12を制御する。
独自尺度15は，各エージェントに固有の情報から計算
される尺度である。全体尺度16は，固有の情報のほか
に，他のエージェントから受け取った情報を用いて計算
されるシステム全体のばらつきを測る尺度である。必要
に応じて，評価尺度14に状況変化尺度17を加えるように
してもよい。状況変化尺度17は，前に比べて現在の状況
がどれだけ変化したかを示す尺度である。状況が前と変
わらないとき，状況変化尺度の値は０である。
される尺度である。全体尺度16は，固有の情報のほか
に，他のエージェントから受け取った情報を用いて計算
されるシステム全体のばらつきを測る尺度である。必要
に応じて，評価尺度14に状況変化尺度17を加えるように
してもよい。状況変化尺度17は，前に比べて現在の状況
がどれだけ変化したかを示す尺度である。状況が前と変
わらないとき，状況変化尺度の値は０である。
各エージェント10A,10B,…が独自の制御のもとに動作
する場合，ばらつきがひどくなると，全体のゴールは達
成できなくなる。本発明では，各エージェント10A,10B,
…において，独自尺度15に，システム全体のばらつきを
測る全体尺度16を加えた評価尺度14に基づいて，個々の
制御が決定されるため，エージェントがあまりばらつか
ないようにすることができる。
する場合，ばらつきがひどくなると，全体のゴールは達
成できなくなる。本発明では，各エージェント10A,10B,
…において，独自尺度15に，システム全体のばらつきを
測る全体尺度16を加えた評価尺度14に基づいて，個々の
制御が決定されるため，エージェントがあまりばらつか
ないようにすることができる。
また，評価尺度14に状況変化尺度17を加えた場合に
は，同じ状況を繰り返すループから脱出するように制御
することが可能となる。
は，同じ状況を繰り返すループから脱出するように制御
することが可能となる。
第２図は本発明の実施例説明図，第３図は本発明の実
施例に係る評価尺度の説明図，第４図は本発明の一実施
例処理フローを示す。
施例に係る評価尺度の説明図，第４図は本発明の一実施
例処理フローを示す。
以下，逃げるターゲット（Ｘと呼ぶ）を，複数のロボ
ット（ここでは３台）で捕獲するロボット制御を例に，
本発明の実施例を説明する。
ット（ここでは３台）で捕獲するロボット制御を例に，
本発明の実施例を説明する。
各ロボットの内部構成は，第２図（イ）に示すように
なっている。各ロボットが個々のエージェント10に相当
する。
なっている。各ロボットが個々のエージェント10に相当
する。
第２図において，第１図と同符号のものは，第１図に
示すものに対応し,20はターゲットの位置を，赤外線や
超音波その他の手段によりセンスするセンサー部,21は
自分の位置，他のエージェントの位置およびターゲット
の位置を記憶する位置情報メモリ,22は演算器群から構
成され，ゴールに向かうための評価を行う評価器,23は
評価結果に従って動作部12を制御するコマンドを生成す
るコマンド生成部,30は追跡されるターゲットを表す。
示すものに対応し,20はターゲットの位置を，赤外線や
超音波その他の手段によりセンスするセンサー部,21は
自分の位置，他のエージェントの位置およびターゲット
の位置を記憶する位置情報メモリ,22は演算器群から構
成され，ゴールに向かうための評価を行う評価器,23は
評価結果に従って動作部12を制御するコマンドを生成す
るコマンド生成部,30は追跡されるターゲットを表す。
第２図（イ），（ロ）に示すように，各ロボット同士
は，自分の位置情報を他のロボットに送り，他のエージ
ェントの位置情報を他のロボットから受け取る。また
は，各ロボットが互いの位置を観測できるようになって
いる。ターゲット30の位置は，各ロボットがセンサーで
もって観測することができるようになっている。
は，自分の位置情報を他のロボットに送り，他のエージ
ェントの位置情報を他のロボットから受け取る。また
は，各ロボットが互いの位置を観測できるようになって
いる。ターゲット30の位置は，各ロボットがセンサーで
もって観測することができるようになっている。
動作部12は，いくつかの駆動用モータなどを持ち，ロ
ボットをコマンドによって指定された任意の方向へ移動
させる。
ボットをコマンドによって指定された任意の方向へ移動
させる。
この移動方向や速度を決定するための評価尺度14は，
本実施例では，次のように設定される。
本実施例では，次のように設定される。
（評価尺度） ＝（Ｘまでの距離） ＋α｛（全体の包囲度）-1/（Ｘまでの距離） ＋β／（相対位置変化度）｝ ただし，αとβはパラメータである。
自分の位置をA,他の２つのロボットの位置をＢおよび
C,ターゲットの位置をＸとし,AからＸへのベクトルを からＢへのベクトルを からＣへのベクトルを としたとき， を満たすl,m,nを用いて，全体の包囲度を次のように設
定する。
C,ターゲットの位置をＸとし,AからＸへのベクトルを からＢへのベクトルを からＣへのベクトルを としたとき， を満たすl,m,nを用いて，全体の包囲度を次のように設
定する。
（全体の包囲度）-1 ＝（ｌ−1/3）２＋（ｍ−1/3）２＋（ｎ−1/3）２ これが全体のばらつきを測る尺度であり,Xが３台のロ
ボットの作る三角形の重心にいるとき，最小値０を取
り，重心からずれるほど大きくなる。
ボットの作る三角形の重心にいるとき，最小値０を取
り，重心からずれるほど大きくなる。
また，次のような相対位置変化度も状況変化尺度とし
て，評価尺度に加える。
て，評価尺度に加える。
例えば，各ロボットとターゲットとの前回の位置関係
が，第３図（イ）に示すようになっており，今回の位置
関係が第３図（ロ）に示すように変化したとする。相対
位置変化度は，次式によって計算される値とする。
が，第３図（イ）に示すようになっており，今回の位置
関係が第３図（ロ）に示すように変化したとする。相対
位置変化度は，次式によって計算される値とする。
すなわち，本実施例では， （独自尺度）＝（Ｘまでの距離） （全体尺度）＝（全体の包囲度）-1 （状況変化尺度）＝（相対位置変化度） である。
上記評価尺度におけるパラメータαとβが最適値なら
（例えばα＝10,β＝0.225），次のようにターゲットＸ
をうまく囲い込んで捕獲することができる。なお，αと
βの最適値は，動作部の性能などにより，システムに応
じて異なるが，例えば試行やシミュレーションによっ
て，あらかじめ決定することができる。
（例えばα＝10,β＝0.225），次のようにターゲットＸ
をうまく囲い込んで捕獲することができる。なお，αと
βの最適値は，動作部の性能などにより，システムに応
じて異なるが，例えば試行やシミュレーションによっ
て，あらかじめ決定することができる。
ターゲットＸを囲い込んでいない間は，評価尺度の第
１項よりも第２項の寄与が大きいため，まずターゲット
Ｘを囲い込もうとする。このとき，第２項の分母に（Ｘ
までの距離）を持つため，ターゲットＸの向こう側に回
り込む際にも，ターゲットＸに近づき過ぎることが防げ
る。一旦，囲い込むと，（全体の包囲度）-1が小さくな
るため，今度は第１項が主要項となり，ターゲットＸを
追い詰めるようになる。同一相対位置関係に対しては，
最後の項が効いてこれを回避できる。
１項よりも第２項の寄与が大きいため，まずターゲット
Ｘを囲い込もうとする。このとき，第２項の分母に（Ｘ
までの距離）を持つため，ターゲットＸの向こう側に回
り込む際にも，ターゲットＸに近づき過ぎることが防げ
る。一旦，囲い込むと，（全体の包囲度）-1が小さくな
るため，今度は第１項が主要項となり，ターゲットＸを
追い詰めるようになる。同一相対位置関係に対しては，
最後の項が効いてこれを回避できる。
このように各ロボットを，それぞれ個別に評価尺度に
基づいて制御しつつ，システム全体のゴール，すなわち
ターゲットの捕獲を達成することができる。
基づいて制御しつつ，システム全体のゴール，すなわち
ターゲットの捕獲を達成することができる。
第４図は，各ロボットにおける制御を示す処理フロー
である。以下，第４図に示す〜に従って説明する。
である。以下，第４図に示す〜に従って説明する。
赤外線，超音波その他の手段により，ターゲットの
位置情報をセンスする。
位置情報をセンスする。
捕獲したかどうかを判定する。ターゲットを捕獲し
た場合，ゴールに到達したことになるので，処理を終了
する。
た場合，ゴールに到達したことになるので，処理を終了
する。
自分の位置情報を，他のロボットに送信する。これ
は無線でも有線でもどちらでもよい。
は無線でも有線でもどちらでもよい。
他のロボット（エージェント）の位置情報を受信す
る。
る。
ターゲットや自ロボットを含む各ロボットの位置情
報を，位置情報メモリに書き込むとともに，上記評価尺
度に基づく評価を行う。この評価尺度の計算は，ハード
ウェアロジックで実現しても，またソフトウェアで実現
してもどちらでもよく，設計的事項であるのでここでの
詳細な説明は省略する。
報を，位置情報メモリに書き込むとともに，上記評価尺
度に基づく評価を行う。この評価尺度の計算は，ハード
ウェアロジックで実現しても，またソフトウェアで実現
してもどちらでもよく，設計的事項であるのでここでの
詳細な説明は省略する。
評価結果に従って，上記評価尺度の値が小さくなる
ように，駆動するモータの種類，時間，パワーなどを決
定し，それらを制御するコマンドを生成する。
ように，駆動するモータの種類，時間，パワーなどを決
定し，それらを制御するコマンドを生成する。
動作部では，受け取ったコマンドに従って，モータ
を回転させ，ロボットを移動させる。その後，処理へ
移り，同様に処理を繰り返す。
を回転させ，ロボットを移動させる。その後，処理へ
移り，同様に処理を繰り返す。
以上，複数のロボットを制御する例について説明した
が，これに限らず，独立に制御可能な複数のコンポーネ
ントから構成され，全体として与えられたゴールを達成
することが求められているシステムに，同様に本発明を
適用することが可能である。
が，これに限らず，独立に制御可能な複数のコンポーネ
ントから構成され，全体として与えられたゴールを達成
することが求められているシステムに，同様に本発明を
適用することが可能である。
以上説明したように，本発明によれば，各エージェン
トが分散して独立に自エージェントの制御を行うので，
集中制御による中心部の処理の負荷増大や通信の集中に
よる効率の低下をなくすことができるとともに，全体の
システムがゴールを達成するように制御することが可能
となる。
トが分散して独立に自エージェントの制御を行うので，
集中制御による中心部の処理の負荷増大や通信の集中に
よる効率の低下をなくすことができるとともに，全体の
システムがゴールを達成するように制御することが可能
となる。
第１図は本発明の原理構成図， 第２図は本発明の実施例説明図， 第３図は本発明の実施例に係る評価尺度の説明図， 第４図は本発明の一実施例処理フローを示す。 図中,10A,10B,10Cはエージェント,11は制御部,12は動作
部,13は通信部,14は評価尺度,15は独自尺度,16は全体尺
度,17は状況変化尺度を表す。
部,13は通信部,14は評価尺度,15は独自尺度,16は全体尺
度,17は状況変化尺度を表す。
フロントページの続き (56)参考文献 Ｃｒａｉｇ Ｗ．Ｒｅｙｎｏｌｄｓ, “Ｆｌｏｃｋｓ，Ｈｅｒｄｓ，ａｎｄ Ｓｃｈｏｏｌｓ：Ａ Ｄｉｓｔｒｉｂｕ ｔｅｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ Ｍｏｄ ｅｌ”，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈ ｉｃｓ，Ｖｏｌ．21，Ｎｏ．４，ｐ．25 −ｐ．34（1987) 浅間、松元、石田、尾崎、北村、遠 藤、「自律分散型ロボットシステムＡＣ ＴＲＥＳＳの開発研究（第２報） −複 数のマイクロマウスによる作業実験 −」、1989年度精密工学会秋季大会学術 講演会論文集、ｐ．301−ｐ．302 （1989．10) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G05B 13/00 - 15/02 G05D 1/02 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (1)
- 【請求項１】それぞれ独立に制御可能な複数のエージェ
ントから構成される分散制御システムであって， 前記各エージェントは， 他のエージェントとの通信を行う通信部と， プロセッサまたは演算器から構成される制御部と， 前記制御部による制御によってエージェントを動作させ
る動作部とを備えるとともに， 前記制御部は， そのエージェント自身に固有の情報から計算される独自
尺度と，他のエージェントから受け取った情報を用いて
計算されるシステム全体のばらつきを測る全体尺度とを
組み合わせた評価尺度，またはこの評価尺度にさらに前
に比べて状況がどれだけ変化したかを示す状況変化尺度
を加えた評価尺度を計算する手段と， 計算された評価尺度に基づいて前記動作部を制御する手
段とを備える ことを特徴とする分散制御システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1330694A JP3043351B2 (ja) | 1989-12-20 | 1989-12-20 | 分散制御システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1330694A JP3043351B2 (ja) | 1989-12-20 | 1989-12-20 | 分散制御システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03189855A JPH03189855A (ja) | 1991-08-19 |
| JP3043351B2 true JP3043351B2 (ja) | 2000-05-22 |
Family
ID=18235526
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1330694A Expired - Fee Related JP3043351B2 (ja) | 1989-12-20 | 1989-12-20 | 分散制御システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3043351B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2506244B2 (ja) * | 1991-08-23 | 1996-06-12 | ジューキ株式会社 | 生産・処理制御システム |
| JPH10304696A (ja) * | 1997-04-21 | 1998-11-13 | Toshiba Corp | 電動機制御システム |
| US8656392B2 (en) * | 2009-06-10 | 2014-02-18 | The Boeing Company | Consensus based distributed task execution |
-
1989
- 1989-12-20 JP JP1330694A patent/JP3043351B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Ｃｒａｉｇ Ｗ．Ｒｅｙｎｏｌｄｓ，"Ｆｌｏｃｋｓ，Ｈｅｒｄｓ，ａｎｄ Ｓｃｈｏｏｌｓ：Ａ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ Ｍｏｄｅｌ"，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ，Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．４，ｐ．２５−ｐ．３４（１９８７） |
| 浅間、松元、石田、尾崎、北村、遠藤、「自律分散型ロボットシステムＡＣＴＲＥＳＳの開発研究（第２報） −複数のマイクロマウスによる作業実験−」、１９８９年度精密工学会秋季大会学術講演会論文集、ｐ．３０１−ｐ．３０２（１９８９．１０） |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03189855A (ja) | 1991-08-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Nigam et al. | A multiprocessor-based controller for the control of mechanical manipulators | |
| KR101942167B1 (ko) | 전방향 휠을 가지고 선형 예측 위치 및 속도 제어기를 기초한 휴머노이드 로봇 | |
| US8924021B2 (en) | Control of robots from human motion descriptors | |
| Tomei et al. | Approximate modeling of robots having elastic links | |
| He et al. | Cloud based real-time multi-robot collision avoidance for swarm robotics | |
| Su et al. | Hybrid adaptive/robust motion control of rigid-link electrically-driven robot manipulators | |
| Lim et al. | Internet-based teleoperation of a mobile robot with force-reflection | |
| JP3043351B2 (ja) | 分散制御システム | |
| JP3115147B2 (ja) | ロボット制御装置及びコントローラ | |
| Hayward et al. | Introduction to RCCL: A robot control &C& library | |
| JPH05329784A (ja) | マスタ・スレーブロボットの制御方式 | |
| Khosla | Some experimental results on model-based control schemes | |
| JPH03289385A (ja) | モータ制御のゲイン調整方法 | |
| US6266578B1 (en) | Computer based control system | |
| Cui et al. | Intelligent coordination of multiple systems with neural networks | |
| Saidi et al. | Sliding Mode Control of a 2DOF Robot Manipulator: A Simulation Study Using Artificial Neural Networks with Minimum Parameter Learning | |
| Murao et al. | Stabilizing predictive visual feedback control for fixed camera systems | |
| Hu et al. | Position control of robots by nonlinearity estimation and compensation: Theory and experiments | |
| Miller et al. | Real time experiments in neural network based learning control during high speed nonrepetitive robotic operations | |
| Lee | Constraints identification in time-varying obstacle avoidance for mechanical manipulators | |
| Liu et al. | Research on intelligent control system of manipulator based on multi degree of freedom | |
| Oda et al. | Mobile Agents for Robot Control based on PSO. | |
| JP2920888B2 (ja) | マニピュレータの協調制御装置 | |
| Flash et al. | Communication: Discrete trajectory planning | |
| Ahmad | Real-time multi-processor-based robot control |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |