論文

粉末計量ロボットのツール形態と制御方策を共設計、実機誤差を標準ツール比45%削減

本論文は、実験室自動化における粉末計量のために、吐出ツールの形状と強化学習制御方策を同時に最適化するバイレベル共設計フレームワークを提案した。BOHBによる形態探索と幾何学的類似度に基づく方策のウォームスタートを組み合わせ、7種類の粉体でシミュレーションと実機評価を行った。共設計ツールは標準ツールに比べて実世界の計量誤差を45%削減し、未学習の材料でも優位を示した。本論文は査読済み会議録の記載がないプレプリントである。