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Neural Network Training for Feedback Error Learning Using Space State Controller - Approaches for Paper-folding Robots
분야 공학 > 기계공학
저자 J.A. Romero L.A. Diago I. Hagiware
발행기관 대한기계학회
간행물정보 대한기계학회 춘추학술대회 2015년, Proceedings of the 4th Korea-Japan Joint Symposium on Dynamics and Control, 198page~201page(총4page)
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목차
부제 :
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. RESULTS AND DISCUSSIONS
4. CONCLUSIONS AND FUTURE WORKS
REFERENCES
 
 
영문초록
In robotics, one of the most difficult task is to perform a precisely and fast movement of a robotic arm. For paper-folding robots, it is still extremely difficult to execute the required manipulations of the paper mainly because the difficulties in modeling and control of the paper. In this paper two control models are proposed to resolve this problem. One of the closest approaches to solve this problem comes from Neuroscience, where using a human’s brain inspired control system known as Cerebellar control model, precisely and fast movements of a robotic arm can be performed. In this paper a Feedback controller motor command is used as a target signal to train an Artificial Neural Network (ANN), in order to use the output of the ANN as a Feed-forward signal.
 
 
Robot Control, Cerebellar Control Model, Feed-forward Control, Feedback error Learning, Adaptive Neural Networks
 
 
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