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J-GLOBAL ID：201702246447328815   整理番号：17A0999693

反復提案学習アルゴリズムを用いたロボットスキルのデモンストレーション学習【Powered by NICT】

Demonstration learning of robotic skills using repeated suggestions learning algorithm

著者 (4件)： Shahbazi Hamed (Department of Mechanical Engineering, University of Isfahan, Isfahan, Iran) ,  Arshi Maliheh Alsadat (Department of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan, Iran) ,  Jamshidi Kamal (Department of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan, Iran) ,  Khodabandeh Behnam (Department of Mechanical Engineering, University of Isfahan, Isfahan, Iran)
資料名： Biologically Inspired Cognitive Architectures  (Biologically Inspired Cognitive Architectures)
巻： 20  ページ： 21-30  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3434A  ISSN： 2212-683X  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： 本稿では学習リズム信号のための適応周波数発振器に基づく非線形動的システムの新しいモデルを実証によって実行される。このモデルは,任意の周期的入力信号をコードし,学習するために結合したHopf発振器使用する。学習プロセスは,適応振動子の動力学における完全な形で実装される。そのようなシステムの学習における課題の一つは,フィードバックループにおける振動子の一定の数である。言い換えれば,適応周波数振動子の数は設計因子の一つである。本論文では,十分な数振動子を用いた学習プロセスを助けることができることを示した。本論文では,この課題に対処し,より高い精度,より低い誤差を示して,律動的な運動を学習し,失われた基本周波数を避けるためにそれを解決することを試みた。この目的を達成するために,NAOヒューマノイドロボットのためのリズムと周期軌道を生成することができる提案したドラムパターンを生成する方法。そうするために,プログラマブル中枢パターン発生器は,動物の神経系から触発された使用され,これらのプログラム可能な中心パターン発生器は,NAOヒューマノイドロボットのためのより精度でパターンを学習するために拡張した。実証学習の成功した実験はシミュレーションとNAO実ロボットを用いて行った。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： 周波数 ,  神経系 ,  *学習アルゴリズム ,  基本振動数 ,  発振器 ,  *ロボット ,  *学習 ,  周期軌道 ,  動的系 ,  振動子 ,  動物 ,  モデル
準シソーラス用語： フィードバックループ ,  学習過程 ,  *リズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 模倣学習 ,  Hopf発振器 ,  適応周波数発振器 ,  中央パターン発生器 ,  ヒューマノイドロボット

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 反復 ,  提案 ,  学習アルゴリズム ,  ロボット ,  スキル ,  デモンストレーション ,  学習