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J-GLOBAL ID：201702245133345061   整理番号：17A0380517

ロボット操作の監視制御に基づく自然言語のための解析的アプローチ【Powered by NICT】

Analytic approach for natural language based supervisory control of robotic manipulations

著者 (6件)： Cheng Yu (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, 48823, USA) ,  Bao Jiatong (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, 48823, USA) ,  Jia Yunyi (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, 48823, USA) ,  Deng Zhihui (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, 48823, USA) ,  Dong Lixin (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, 48823, USA) ,  Xi Ning (Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ROBIO  ページ： 331-336  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロボットは工業および家庭分野で広く使用されてた。挙動を制御するために,ロボット制御の複雑性を低減するために提案されている複数のアプローチ。それらの中で,自然言語(NL)制御を一般ユーザの利便性と親和性により,ますます多くの注意を引き付けている。自然言語制御の現存アプローチは,言語入力を実行可能な行動計画に焦点を当て,一方モデルチェックと特性解析,実用的な応用のための重要かつ必要な値であるには少なかった。問題に対する部分的な治療を提供するためには,タスクレベルでのシステム挙動をモデル化するための状態遷移行列(STM)を用いることを提案した。マトリックスは制御の視点,システム設計のための参照を提供するからシステム特性を解析するために用いることができる。添加では,STMはワンショットオンライン対話型訓練を用いた階層的な方法における新しいスキルを学習するために支持している。本論文では,STMフレームワークを導入し,STMによるシステム特性を解析する方法について述べる,学習アルゴリズムを考案し,この手法の有用性を示す実験結果を得た。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： システム設計 ,  親和性 ,  モデリング ,  システム特性 ,  *言語 ,  状態推移行列 ,  行動計画 ,  *ロボット ,  走査型トンネル顕微鏡 ,  学習アルゴリズム ,  性能分析 ,  *自然言語 ,  複雑性 ,  ロボット制御
準シソーラス用語： 対話型 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロボット ,  言語 ,  解析