研究内容
現在行っている研究の紹介です．
リンクをクリックすると各研究テーマの詳細を下に表示します．
パワーアシストシステム
RoboCat
ロバスト制御理論（BMIアプローチによる統合化制御系設計)
RoboCar
パラレルリンクロボット
跳躍ロボットの開発と制御
モバイルマニュピュレータ
凸最適化を考慮した多項式システムの制御系設計への応用
ロバスト制御理論（Stability Feelerの提案とその応用）
仮想参照入力を用いた入出力データに基づく補償器の直接設計法
抑制機構付き受動歩行機の解析
強化学習とフィードバック制御の切り替え制御系の構成
強化学習とフィードバック制御の切り替え制御系の構成
制御対象にはモデル化可能が容易な部分と困難な部分が存在します．このモデル化が困難な部分を学習により 制御するのが本研究となっています．本研究では学習方法として，教師なし学習の一つである強化学習を用います． 強化学習には不確かさが常に存在するため，パラメータの調整が非常に大きな荷重を占めています． 現象を把握しパラメータを設定することで適切な制御方法を見出します．
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