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J-GLOBAL ID：201302294637920942   整理番号：13A0287733

動的動き基関数:モーターの振舞いのためのアトラクタモデル学習

Dynamical Movement Primitives: Learning Attractor Models for Motor Behaviors

著者 (7件)： IJSPEERT Auke Jan (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Lausanne, CHE) ,  NAKANISHI Jun (Univ. Edinburgh, Edinburgh, GBR) ,  HOFFMANN Heiko (Univ. Southern California, CA, USA) ,  PASTOR Peter (Univ. Southern California, CA, USA) ,  SCHAAL Stefan (Univ. Southern California, CA, USA) ,  SCHAAL Stefan (Max-Planck-Inst. for Intelligent Systems, Tubingen, DEU) ,  SCHAAL Stefan (ATR Computational Neuroscience Lab., Kyoto, JPN)
資料名： Neural Computation  (Neural Computation)
巻： 25  号： 2  ページ： 328-373  発行年： 2013年02月 
JST資料番号： W0257A  ISSN： 0899-7667  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,アトラクタ景観の中で観測された振舞いを捕えるため,多次元システムでわずかに非線形な微分方程式を発生させるためにジェネリックモデル化アプローチを提案する。本法の本質は,良く理解された簡単なアトラクタシステムを,学習可能強制関数項の助けにより,希望のアトラクタシステムに変換することである。ほぼ任意の複雑さのポイントアトラクタおよびリミットサイクルアトラクタ双方を得られる。また,本アプローチでは,スケール不変,時間的に不変な方法で異なった動的システムを比較するために測定基準を提供する。本研究では,ロボット工学のためのモータ制御領域で本アプローチを評価する。モーター基関数に関する生体概念によリ鼓舞され,複雑な動きを生成するため,リアルタイムで使用され,変調される構成要素とみなす時,本システムダイナミクス動き基関数を呼ぶ。次に,最初にモデル化アプローチを導入し,次に理論的性質を調べ,最後に多様なシナリオにおけるモーター制御の例における本アプローチを探求する。

シソーラス用語： アトラクタ ,  *学習 ,  挙動 ,  *電動機 ,  運動 ,  微分方程式 ,  モデリング ,  リミットサイクル ,  *工学 ,  シナリオ
準シソーラス用語： *モータ ,  モデル化 ,  *モデル学習 ,  *ロボット工学 ,  振舞い ,  動き ,  非線形

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電動機  (NB07030U) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 動き ,  関数 ,  モーター ,  振舞い ,  アトラクタ ,  モデル学習