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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

水中ロボットにおける自己組織的行動獲得システム (第一報:自己組織化マップを用いた運動制御システムの提案)

http://hdl.handle.net/10228/2587
http://hdl.handle.net/10228/2587
f8bfe03b-3c8b-482c-8218-da53073732d2
名前 / ファイル ライセンス アクション
3_205.pdf 3_205.pdf (2.2 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2009-11-20
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル 水中ロボットにおける自己組織的行動獲得システム (第一報:自己組織化マップを用いた運動制御システムの提案)
言語 ja
タイトル
タイトル A Self-Organizing Decision Making System for AUVs (First report: A Control System using Self-Organizing Map)
言語 en
言語
言語 jpn
著者 西田, 周平

× 西田, 周平

WEKO 6867

ja 西田, 周平

en Nishida, Shuhei

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石井, 和男

× 石井, 和男

WEKO 3456
e-Rad 10291527
Scopus著者ID 7403966003
九工大研究者情報 353

en Ishii, Kazuo

ja 石井, 和男

ja-Kana イシイ, カズオ


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古川, 徹生

× 古川, 徹生

WEKO 661
e-Rad 50219101
Scopus著者ID 56237975100
ORCiD 0000-0002-4469-7749
九工大研究者情報 343

en Furukawa, Tetsuo

ja 古川, 徹生

ja-Kana フルカワ, テツオ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) are attractive tools for maintenance of underwater structures and oceanography, however, there are a lot of problems to be solved such as motion control, acquisition of sensor data, decision-making, navigation without collision, self-localization and so on. In order to realize useful and practical robots,underwater vehicles should take their action by judging the changing condition from their own sensors and actuators, and are desirable to make their behavior, to adapt to the working environment. We have been investigated the application of brain-inspired technologies such as Neural Networks (NNs), Self-Organizing Map (SOM), etc, into AUVs.The motion of AUV is represented by complicated non-linear dynamics in six degrees of freedom with added-massand hydrodynamic forces, and control systems should be adaptive and robust. In our previous adaptive control method using NNs, a time series of state variables and control signals should be fed into the control system in order to adapt the change of dynamic property and environment, therefore, the obtained information in the previous adaptation is getting less gradually. If the environment of the robot is rapidly changed, the previous control system takes time to adapt new environment and former environmental information does not remain correctly. Therefore, a new method, which keeps the information of initial state or previous environment and adapts to new environment, should be developed to improve the efficiency of the learning and reduce the learning cost with the use of the former environmental information which the robot had already learned. A new self-organizing decision making system for AUVs using modular network Self-Organizing Map (mnSOM) proposed by Tokunaga et. al. is discussed in this paper. The proposed decision making system is developed using recurrentNN type mnSOM. The efficiency of the system is investigated through the simulations.
言語 en
書誌情報 ja : 日本船舶海洋工学会論文集

巻 3, p. 205-213, 発行日 2006-06-01
出版社
出版者 日本船舶海洋工学会
言語 ja
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.2534/jjasnaoe.3.205
CRID
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ URI
関連識別子 https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001205254355968
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12057769
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1881-1760
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1880-3717
著作権関連情報
権利情報 社団法人 日本船舶海洋工学会
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
業績ID
値 CFD047CD2011F56249257592002CCC64
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Ver.1 2023-05-15 13:30:32.943257
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