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J-GLOBAL ID：201702264917962345   整理番号：17A1277469

反復遠隔操作タスクのための実証法による新しい学習【Powered by NICT】

Novel learning from demonstration approach for repetitive teleoperation tasks

著者 (4件)： Pervez Affan (Department of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Germany) ,  Ali Arslan (Department of Mechanical Engineering, Korea University of Technology and Education, Korea) ,  Ryu Jee-Hwan (Department of Mechanical Engineering, Korea University of Technology and Education, Korea) ,  Lee Dongheui (Department of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WHC  ページ： 60-65  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： 遠隔操作はヒトの代わりに極端な条件で動作するロボットのための可能性を提供する一方で,ロボットを遠隔操作まだ人間オペレータからの重い精神的作業負荷を必要とする。デモンストレーションからの学習は学習反復遠隔操作タスクによる人間オペレータの負担を減らすことができる。しかしの挑戦的な問題は遠隔操作を介して実証した人間の実演の他のモダリティに比べて一貫性の少ないことであった。この問題を解決するために,整合が少ない,非同期化と不完全な実証を扱うことができる動的運動プリミティブ(DMPs)に基づく学習方式を提案した。特に,時間的および空間的分散,異なる初期および最終条件と部分的実行と実証を同期とコードできる新しい期待値最大化(EM)アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは,3度の自由で行ったpeg-in-hole taskの三種類の実験(DOF)マスター・スレーブ遠隔操作システムを用いて試験し,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： オペレータ ,  アルゴリズム ,  *遠隔制御 ,  ヒト ,  *学習 ,  ロボット
準シソーラス用語： 遠隔操作システム ,  EMアルゴリズム ,  モダリティ ,  メンタルワークロード , 【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 (5件)： 反復 ,  遠隔操作 ,  タスク ,  実証 ,  学習