空気圧ゴム人工筋モデルの拡張とゲーム理論的学習を用いたパラメータ推定
内藤 諒 (1251071)
軽量・柔軟で安全な空気圧ゴム人工筋は，
福祉機器のアクチュエータとして期待される．
一方で，人工筋が複雑な非線形性を持つため，
近似を用いた制御系設計用モデルでは，
全圧力帯域で変位などの制御仕様を満たさないおそれがある．
全圧力帯域での制御を実現するためには，
非線形性を可能な限り考慮した数理モデルを構築し，
適切に制御系設計することが重要である．
非線形性を考慮した先行研究の人工筋モデルは，高圧域で精度が悪く，
精度改善が必要である．
また，適切なパラメータ推定でモデル精度が向上すると考えられるが，
人工筋モデルのパラメータ推定は，複雑な非線形性のため容易でなく，
試行錯誤的な既存手法では，推定に時間を要する．
そこで，本研究では，つぎの二点を目的と定める．
一つ目は，負荷依存のパラメータおよび圧力依存のクーロン摩擦力を用いた，
人工筋モデルの拡張である．
この拡張により，非線形特性を全圧力帯域で表現可能な精度の良いモデルが得られる．
二つ目は，ゲーム理論的学習を用いたパラメータ推定法の提案である．
提案法は，実験および数値結果のずれを評価するパラメータ推定法であり，
パラメータの探索範囲を格子上に制限するため，推定時間の短縮が可能となる．
最後に，実際の人工筋システムに適用し，
拡張モデルの妥当性および提案法の有用性を考察する．