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J-GLOBAL ID：201702216571225554   整理番号：17A0414658

リハビリテーションと支援ロボットにおける日常生活の活動計画のためのデモンストレーションによる学習【Powered by NICT】

Learning by Demonstration for Planning Activities of Daily Living in Rehabilitation and Assistive Robotics

著者 (4件)： Lauretti Clemente (Unit of Biomedical Robotics and Biomicrosystems, Department of Engineering, Universita` Campus Bio-Medico, Rome, Italy) ,  Cordella Francesca (Unit of Biomedical Robotics and Biomicrosystems, Department of Engineering, Universita` Campus Bio-Medico, Rome, Italy) ,  Guglielmelli Eugenio (Unit of Biomedical Robotics and Biomicrosystems, Department of Engineering, Universita` Campus Bio-Medico, Rome, Italy) ,  Zollo Loredana (Unit of Biomedical Robotics and Biomicrosystems, Department of Engineering, Universita` Campus Bio-Medico, Rome, Italy)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 2  号： 3  ページ： 1375-1382  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： は支援あるいはリハビリテーションシナリオに採用されるロボットデバイスのための運動計画システムを紹介した。提案したシステムは,動的運動プリミティブ(DMP)に基づく実証手法による学習に基づくもので,日常生活の活動を実行するようにユーザ可能にする高レベル一般化を提案した。提案されたアプローチは,ヒト被験者手に付着したロボットアーム(すなわち,Kuka LWR4+)に実験的に検証した。二実験セッションをするために行われた1)実証した軌跡と学習の間の再構成誤差の観点から,DMPパラメータのデータベースを記録するために必要なメモリ量の観点から「動的運動プリミティブ学習運動行動のためのアトラクタモデル」(A.J.Ijspeertら,ニューラルComput.,2013)の提案したアプローチとの間の差異を評価および2)タスク実行の成功率を評価することにより,物体の位置の変化に関して提案したシステムの一般化レベルを測定した。実験結果により,提案アプローチは,1)高精度でユーザの個人運動式を再現すると2)物体位置の変化に関して一般化する効率的に可能にすることを実証した。さらに,データベースのための記憶割当の有意な減少が達成され,その結果として大きな計算時間節約することができた。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： ヒト ,  記憶割当 ,  再構成 ,  *ロボット ,  CPU時間 ,  データベース ,  *日常生活動作 ,  ロボットアーム ,  *リハビリテーション ,  *学習
準シソーラス用語： 高精度 ,  成功率 ,  運動行動 ,  被験者 ,  運動計画 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： リハビリテーション ,  支援 ,  ロボット ,  日常生活の活動 ,  計画 ,  デモンストレーション ,  学習