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タイトル: 研究解説 : ニューラルネットワークを用いた自律型海中ロボットの自己診断システム
その他のタイトル: A Model Based Diagnosis System for Autonomous Underwater Vehicles Using Artificial Neural Networks
著者: 高井, 基行
藤井, 輝夫
浦, 環
著者(別言語): Takai, Motoyuki
Fujii, Teruo
Ura, Tamaki
発行日: 1995年11月
出版者: 東京大学生産技術研究所
掲載誌情報: 生産研究. 47(11), 1995.11, pp. 570-575
抄録: 本論では, 自律型海中ロボットを対象とした自己診断手法を提案する. 提案する診断システムは, ロボットに搭載されている状態量計測用のセンサ出力値と, ニューラルネットワークを用いて構成した運動モデルの出力値とを比較することにより, ロボットの運動に関わる搭載機器の故障を検出するものである. また, 診断の材料となる情報を能動的に獲得する機能により, 初期段階の診断において特定できなかった故障箇所を特定することも可能である. 本論において提案するシステムを, 自律型海中ロボット"Twin-Burger"に対して構築し, アクチュエータやセンサ自身の故障診断が実際に行えることを確認した.
URI: http://hdl.handle.net/2261/52593
ISSN: 0037105X
出現カテゴリ:生産研究
生産研究

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