クーロン摩擦を考慮した制御対象の逆モデル獲得のための誤差順伝播学習

摘要

フィードフォワード制御器として，多層神経回路内に制御対象の逆モデルを獲得するためにForward-propagation学習則がある．これは学習の速い収束という利点がある一方で，予め近似逆モデルが存在していることを前提としている．そこで我々はフィードバックコントローラを学習スキームに組み込むことで，速い収束という特徴を残しつつ，任意の初期荷重からでも学習可能とした．本報告ではフィードバックコントローラを組み込んだForward-propagation学習則を用いて逆モデルを獲得する際に，クーロン摩擦を考慮する．そして計算機シミュレーションにより，クーロン摩擦が含まれる2リンクアームの逆モデルの獲得が少ない学習回数で可能であること確認した．