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J-GLOBAL ID：201702211737232094   整理番号：17A1397600

デモンストレーションからの学習を用いた飛しょう体を打つ【Powered by NICT】

Hitting flying objects with learning from demonstration

著者 (3件)： Chen Jie (Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Shen Shen (Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Lau Henry Y K (Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAR  ページ： 55-60  発行年： 2017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： 飛しょう体衝突問題における四つの主要な段階である。最初に,物体の位置と速度は時間の節的に正確に予測する必要がある。第二に,実現可能な打撃姿勢を計算する必要がある。第三に,ロボットの高速運動計画アルゴリズムを実行する必要がある。最後に,ロボットの逆運動学を導出する必要がある。本論文では,六自由度UR5ロボットは自由に飛行するボールを打撃した。ボールの動力学を導出し,ロボットの解析的逆運動学モデルを示した。Gauss混合モデル(GMM)とGauss混合回帰(GMR)は,自律力学系モデルに基づくヒト打撃デモンストレーションを符号化するために使用されている。シミュレーション環境で行った実験結果は,提案した方法の有効性を検証した。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： ロボット ,  ヒト ,  高速度 ,  符号化 ,  自由度 ,  *飛翔体 ,  力学系 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 自律性 ,  Gauss混合モデル ,  運動学モデル ,  逆運動学 ,  運動計画 ,  バッティング , 【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 (3件)： デモンストレーション ,  学習 ,  飛しょう体