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J-GLOBAL ID:201502238916964175   整理番号:15A0707461

3次元運動を行う人間のオンライン視覚模擬のためのハイブリッド学習モデルおよびMMSVM

Hybrid learning model and MMSVM classification for on-line visual imitation of a human with 3-D motions
著者 (4件):
資料名:
巻: 71  ページ: 150-165  発行年: 2015年09月 
JST資料番号: C0133C  ISSN: 0921-8890  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本稿では,人間の3D運動に対するヒューマノイドロボット(HR)のオンラインによる視覚的模倣を開発した。最初に,人間の3D運動のシークエンスがステレオ視覚システム(SVS)により捉えられ,骨組のアルゴリズムは15個の主な関節の3D座標を捉え,評価できる。HRのダイナミックバランスは考慮されていないので,提案したオンライン視覚模倣は,下半身(LB)と上半身(UB)の2つの部分に分けられる。頭部と左右の足の3次元座標をベースとして開発された特徴ベクトルを持つLBの11個の安定した運動が提案された修正マルチクラスサポートベクトルマシーン(MMSVM)によって分類された。MMSVMの有効性を確認するために,エラー修正出力コード(ECOC)をベースとしたSVMと比較した。UBの模倣は2組のハンドと肘の逆運動学(IK)に基づいている。1対1のマッピングを強化し,IKのモデル化に複雑さを減少させるために,UBの2本のアームを8個のサブワークスペースに仕切り,各々は予めトレーニングされたハイブリッド学習モデルにより近似した。ハイブリ度学習モデルベースとIKsの比較も行った。LBの分類された運動とUBのIK運動の組合せは人間の3D運動の模倣のタスクを行った。最後に,対応する実験により,提案された方法の有効性と実用性が確認された。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (2件):
分類
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ロボットの運動・制御  ,  力学 
タイトルに関連する用語 (5件):
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