産業グレードの6D磁気浮上システムに対するエンドツーエンド低レベルニューラル制御

アブストラクト: 磁気浮上は、柔軟なインマシン製品搬送とシームレスな操作を統合することで、産業オートメーションに革命をもたらすことが期待されている。自動製造における標準的な駆動技術になると見込まれている。しかし、そのようなシステムの制御は、複雑で不安定なダイナミクスにより、本質的に困難である。手作りの制御工学に依拠する従来の制御手法は、一般に堅牢ではあるが保守的な解を生み出し、その性能はエンジニアリングチームの専門性に密接に結びつく。一方で、学習ベースのニューラル制御は有望な代替手段である。本論文は、6D磁気浮上のための最初のニューラル制御器を提示する。専有コントローラから得られた相互作用データに対してエンドツーエンドで学習させることで、生のセンサデータと6Dの参照姿勢から、コイル電流指令を直接に写像する。ニューラル制御器は、正確で堅牢な制御を維持しながら、これまでに見たことのない状況へも効果的に一般化できる。これらの結果は、複雑な物理システムにおける学習ベースのニューラル制御の実用的な実現可能性を強調しており、さらに、こうしたパラダイムが、要求の厳しい現実のアプリケーションにおいて、従来の工学的アプローチを強化し、あるいは置き換える将来があり得ることを示唆している。学習済みニューラル制御器、ソースコード、デモ動画は https://sites.google.com/view/neural-maglev で公開されている。