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進化計算を用いた三次元バイナリマニピュレータの設計 / Design of Three-Dim...

konakalab
March 16, 2023

進化計算を用いた三次元バイナリマニピュレータの設計 / Design of Three-Dimensional Binary Manipulator Using Genetic Algorithm

トラス構造の三次元バイナリマニピュレータの構造(伸縮長)の設計法を提案し,数値例により検証しました.手先到達点の集合の評価として,最大空円およびコルモゴロフ・スミルノフ統計量を利用しています.

電子情報通信学会システム数理と応用研究会(2023年3月開催)で発表しました.

konakalab

March 16, 2023
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  1. 目次 • 研究背景 • 研究目的 • 提案手法 – 評価指標 –

    最適化手法 • 数値実験 • まとめ 参考文献 2
  2. 目次 3 • 研究背景 – マニピュレータ – バイナリマニピュレータ • 研究目的

    • 提案手法 – 評価指標 – 最適化手法 • 数値実験 • まとめ 参考文献
  3. 目次 7 • 研究背景 • 研究目的 – バイナリマニピュレータの問題点 – 研究目的

    • 提案手法 – 評価指標 – 最適化手法 • 数値実験 • まとめ 参考文献
  4. 目次 11 • 研究背景 • 研究目的 • 提案手法 – 評価指標

    • 最大空円 • KS統計量 – 最適化手法 • 数値実験 • まとめ 参考文献
  5. KS統計量 𝐷 = max 𝑥 ෠ 𝐹 𝑥 − 𝐺(𝑥)

    作業領域の中心からバイナリマニピュレータの手先の到達点 までの距離𝑥に対する累積分布関数 ෠ 𝐹 𝑥 作業領域の中心から作業領域内で発生させた一様分布の各点 から得られる距離𝑥に対する累積分布関数 𝐺(𝑥) 18
  6. 評価関数 𝑤1 , 𝑤2 > 0 𝑤1 +𝑤2 = 1

    𝐽 = 𝑤1 × 𝑟𝑚𝑒𝑐 + 𝑤2 × 𝐷 最大空円の半径 KS統計量 𝐽の値が小さくなるほど、手先の到達点 の分布が作業領域内をくまなく均一に 覆うことを表している 20
  7. 目次 21 • 研究背景 • 研究目的 • 提案手法 – 評価指標

    – 最適化手法 • 進化計算 • 数値実験 • まとめ 参考文献
  8. 提案手法のアルゴリズム 26 順位 1 2 3 4 5 個体 適応度

    0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 適応度の下位40%の個体を淘汰するエリート戦略 を行う 4. ・・・個体 ・・・遺伝子
  9. 4 5 0.6 0.7 提案手法のアルゴリズム 27 順位 1 2 3

    個体 適応度 0.3 0.4 0.5 淘汰 適応度の下位40%の個体を淘汰するエリート戦略 を行う 4. ・・・個体 ・・・遺伝子
  10. 目次 33 • 研究背景 • 研究目的 • 提案手法 – 評価指標

    – 最適化手法 • 数値実験 – 実験条件 – 実験結果 • まとめ 参考文献
  11. 実験条件 𝐵 = 4のバイナリマニピュレータの伸縮長を求める 作業領域 中心(0,0,32)の半径2の球 バイナリアクチュエータの基準長を8、伸縮の範囲を(0,2) 𝐽 (= 𝑤1

    × 𝑟𝑚𝑒𝑐 + 𝑤2 × 𝐷)の重みを𝑤1 = 0.75、𝑤2 = 0.25 初期集団の個体数 𝐼 = 50 、突然変異の確率 𝑚 = 0.15 、 終了条件の世代数 𝐺 = 500 34
  12. 実験結果(比較) 𝑟𝑚𝑒𝑐 = 0.3643, 𝐷 = 0.2943, 𝐽 = 0.3468

    𝑟𝑚𝑒𝑐 = 1.1343, 𝐷 = 0.3248, 𝐽 = 0.9319 第1世代 第500世代 38
  13. 目次 40 • 研究背景 • 研究目的 • 提案手法 – 評価指標

    – 最適化手法 • 数値実験 • まとめ – まとめ – 今後の課題 参考文献