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J-GLOBAL ID：201702230566734104   整理番号：17A0472863

全身の関節トルクの確率的運動プリミティブと最適制御からの目標指向運動の計画【Powered by NICT】

Planning of goal-oriented motion from stochastic motion primitives and optimal controlling of joint torques in whole-body

著者 (2件)： Takano Wataru (Mechano-Informatics, University of Tokyo, 7-3-1, Hongo, Bunkyoku, Tokyo, 113-8656, Japan) ,  Nakamura Yoshihiko (Mechano-Informatics, University of Tokyo, 7-3-1, Hongo, Bunkyoku, Tokyo, 113-8656, Japan)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 91  ページ： 226-233  発行年： 2017年 
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)

抄録/ポイント： ヒューマノイドロボットが日常生活に統合されることが期待される。はヒトにより容易にわかりやすいことを人間の行為を遂行するためにロボットが必要である。模倣による学習は,ロボットは,人間がことを同じ運動を生成することを可能にする効果的なフレームワークである。しかし,運動は学習した環境である環境から異なる可能性があるため,学習した運動と同じ正確に運動を生成するためにロボットのための有用でないのが一般的である。ヒューマノイドロボットは,学習した運動を修正することによって現在の環境に適応性を持つことを運動を合成する必要がある。以前の研究では,捕捉したヒト全身運動隠れMarkovモデルに,運動プリミティブと呼ばれるをコードし,得られた運動プリミティブに基づく人間のような運動を生成した。身体と環境との接触も制御する必要がある,ヒューマノイドロボットの全身運動は,現在の環境で実現できる。運動プリミティブを用いた運動学的データを合成し,所望の全身運動と接触力を達成するためのヒューマノイドロボットにおけるすべての継手のトルクを制御するための新しい手法を提案した。実験は,ヒューマノイドロボットによる全身運動を合成し,制御するための提案した方法の妥当性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒト ,  ロボット ,  *最適制御 ,  適応性 ,  *トルク ,  隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： 接触力 ,  全身運動 ,  日常生活 ,  *関節トルク ,  *全身 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 運動プリミティブ ,  運動合成 ,  確率モデル

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 (7件)： 全身 ,  関節トルク ,  確率 ,  運動 ,  最適制御 ,  目標 ,  計画