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J-GLOBAL ID：201802232355354901   整理番号：18A1772887

人間デモンストレーションからのロボットナビゲーション:学習制御挙動【JST・京大機械翻訳】

Robot Navigation from Human Demonstration: Learning Control Behaviors

著者 (3件)： Wigness Maggie (United States Army Research Laboratory (ARL)) ,  Rogers John G. (United States Army Research Laboratory (ARL)) ,  Navarro-Serment Luis E. (Carnegie Mellon University, Robotics Institute)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICRA  ページ： 1150-1157  発行年： 2018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： 災害復旧のような動的環境における人間協力者に沿って働くとき,無人地上車両(UGV)は,その義務を実行するために,または,新しい作業を学ぶために,高速場適応を必要とする。災害復旧状況において,人と装置は制約されるので,訓練は最小の人間の監視で達成されなければならない。本論文では,学習された視覚認識と最小の人間の監視例で訓練された逆最適制御を用いる新しいフレームワークを紹介した。この手法を用いてナビゲーション行動を模倣し,実世界環境における広範な評価を通して実証した。最後に,この分野における最小の人間の実証を伴う付加的な挙動を学習する能力を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適制御 ,  *学習制御 ,  災害復旧 ,  視認 ,  高速度

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人間 ,  デモンストレーション ,  ロボットナビゲーション ,  学習制御 ,  挙動