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J-GLOBAL ID：201202217539245160   整理番号：12A1547780

柔軟性のあるロボットアームのためのリザーバコンピューティングを用いる挙動切換えに

Behavior Switching Using Reservoir Computing for a Soft Robotic Arm

著者 (5件)： LI Tao (Univ. Zurich, Zurich, CHE) ,  NAKAJIMA Kohei (Univ. Zurich, Zurich, CHE) ,  CIANCHETTI Matteo (Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, ITA) ,  LASCHI Cecilia (Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, ITA) ,  PFEIFER Rolf (Univ. Zurich, Zurich, CHE)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation  (Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation)
巻： 2012 Vol.7  ページ： 4918-4924  発行年： 2012年 
JST資料番号： T0044A  ISSN： 1050-4729  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： 著者らのタコにヒントを得たソフトロボットのコントロール技法に関する研究は,タイミング,最初の動きまでの時間がソフトロボットの制御において重要な因子であることを報告した。ロボットコントローラーにおけるタイミングを実行するために,再帰型ニューラルネットワーク(RNN)が通常用いられるが,RNNに対する従来の教師付き訓練は極小値,遅い収束不安定および他の制限を免れない。リザーバーコンピューティングはRNNを構築し訓練するための新しい方法である。この研究の主な仕事は,種々のタイプのセンサーを用いてリザーバーコンピューティングアプローチを評価すること,物理的に軟らかいロボットプラットフォームに埋め込み,そして複数の連続的挙動の間の切換えに用いることができることを実証すること,およびセンサーノイズに対する知識の安定性を分析することである。

シソーラス用語： 柔軟性 ,  *ロボットアーム ,  *挙動 ,  ニューラルネットワーク ,  情報処理 ,  人工知能 ,  タコ ,  計算
準シソーラス用語： コンピューティング ,  *リザーバーコンピューティング ,  再帰型ニューラルネットワーク ,  知識処理

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 (4件)： ロボットアーム ,  リザーバコンピューティング ,  挙動 ,  切換え