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J-GLOBAL ID：201702235899261286   整理番号：17A0056030

一般化可能なロボット運動のための実証に基づく軌道最適化【Powered by NICT】

Demonstration based trajectory optimization for generalizable robot motions

著者 (5件)： Koert Dorothea (Intelligent Autonomous Systems, Technische Universitaet Darmstadt, Hochschulstr. 10, 64289 Darmstadt, Germany) ,  Maeda Guilherme (Intelligent Autonomous Systems, Technische Universitaet Darmstadt, Hochschulstr. 10, 64289 Darmstadt, Germany) ,  Lioutikov Rudolf (Intelligent Autonomous Systems, Technische Universitaet Darmstadt, Hochschulstr. 10, 64289 Darmstadt, Germany) ,  Neumann Gerhard (Intelligent Autonomous Systems, Technische Universitaet Darmstadt, Hochschulstr. 10, 64289 Darmstadt, Germany) ,  Peters Jan (Intelligent Autonomous Systems, Technische Universitaet Darmstadt, Hochschulstr. 10, 64289 Darmstadt, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Humanoids  ページ： 515-522  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： 人間の実演からの学習運動をロボットにタスクを教えるための非専門家ユーザのための直感的な方法を提供する。特に,知能ロボット共同研究者は人間の実演を模倣するだけでなく,様々なアプリケーションシナリオに適応できなければならない。そのようなものとして,ロボットは異なる作業空間,例えばに運動を一般化した元の実証中に存在しない障害物を回避する能力を持たなければならない。このゴールに向けて著者らの研究は,(1)異なる作業空間ロボット運動を一般化し,人間の実演を陽関数表示で組み入れた軌道最適化の新しい定式化を用いて,(2)の軌道分布の形で最適化解を適応し,再利用局所的に用いるための統一的な手法を提案した。この最適化分布は,オンライン,特定タスクの経由点と目標を満足するのに用いられる。元ヒト実証中に存在しない障害物を回避しながら,ボール異なる箱を把握し,配置7自由度(DoF)軽量アームを用いた方法を検証した。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： 作業空間 ,  ヒト ,  *最適化 ,  定式化 ,  自由度 ,  学習 ,  再利用 ,  アーム ,  知能ロボット ,  *ロボット
準シソーラス用語： 軽量 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 一般化 ,  ロボット ,  運動 ,  実証 ,  軌道 ,  最適化