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J-GLOBAL ID：201202229485370263   整理番号：12A1500050

実ロボットを用いた到達タスク中の障害物回避のためのバイオにヒントを得た運動学コントローラ

A bio-inspired kinematic controller for obstacle avoidance during reaching tasks with real robots

著者 (5件)： SRINIVASA Narayan (Center for Neural and Emergent Systems, Dep. of Information and Systems Sciences, HRL Laboratories LLC, 3011, Malibu ...) ,  BHATTACHARYYA Rajan (Center for Neural and Emergent Systems, Dep. of Information and Systems Sciences, HRL Laboratories LLC, 3011, Malibu ...) ,  SUNDARESWARA Rashmi (Center for Neural and Emergent Systems, Dep. of Information and Systems Sciences, HRL Laboratories LLC, 3011, Malibu ...) ,  LEE Craig (Center for Neural and Emergent Systems, Dep. of Information and Systems Sciences, HRL Laboratories LLC, 3011, Malibu ...) ,  GROSSBERG Stephen (Center for Adaptive Systems, Graduate Program in Cognitive and Neural Systems, Dep. of Mathematics, Boston Univ. ...)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 35  ページ： 54-69  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,障害物を回避しながら自己組織化的に空間の中のターゲットに向けての到達のための学習が可能な冗長ロボットアームを提案した。相関型視覚的,空間的,運動的情報を活性化させる自己生成運動コマンドを用いて,方向から回転に向けての変換(DIRECT)を用いて障害物の無い空間の中で移動しながら,前方および逆方向運動学的制御モデルを学習する。以前のDIRECTモデルとは異なり,本研究におけるこの学習プロセスは,オンラインファジィARTMAP学習アルゴリズムを用いて実現された。このDIRECTベースの運動学的コントローラはフォールトトレラントであり,学習中には経験していないにも拘わらず,結合ロッキングやツールの利用といったような高範囲の摂動を取り扱うことが可能である。このDIRECTモデルは新しい反応型障害物回避方向(DIRECT-ROAD)モデルに基づいて拡張されており,シンプルな障害物構成を持つ環境の中で障害物の回避を冗長ロボットが行うことを可能にした。しかしながら,その環境の中の障害物のある種の構成により,ロボットが,純粋反応型障害物回避を用いてターゲットに到達することが妨げられた。この複雑性を回避するために,運動に関するメンタルリハーサルの自己組織化プロセスをモデル化した。このことは,到達に関する人間や動物の実験によりヒントを得たものであり,複雑な環境におけるDIRECT-ROADを用いた運動実施のための計画を生成する。これらのメンタルリハーサルまたは計画は,ファジィARTMAPアルゴリズムを用いて自己生成されており,その環境の中のすべての障害物を説明するとともに,それぞれのターゲット到達に向けての複数の解を検索する。ここではまずシンプルな例を用いてここで提案した新しいコントローラの主要な側面を例示した。次に実ロボットプラットフォーム上での実験を遂行し,実世界環境の中での到達タスク中の障害物回避が成功することを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ロボット ,  *タスクパフォーマンス ,  *障害物回避 ,  *ニューラルネットワーク ,  ロボットアーム ,  冗長性 ,  運動学 ,  準備作業 ,  プランニング【AI】 ,  制御装置 ,  評価試験
準シソーラス用語： コントローラ ,  メンタルリハーサル

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロボット ,  タスク ,  障害物回避 ,  ヒント ,  運動学 ,  コントローラ