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J-GLOBAL ID：201802232455883221   整理番号：18A1298555

人間の到達運動を理解し予測するためのハイブリッドフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Framework for Understanding and Predicting Human Reaching Motions

著者 (3件)： Oguz Ozgur S. (Department of Electrical and Computer Engineering (EI), Technical University of Munich (TUM)) ,  Zhou Zhehua (Department of Electrical and Computer Engineering (EI), Technical University of Munich (TUM)) ,  Wollherr Dirk (Department of Electrical and Computer Engineering (EI), Technical University of Munich (TUM))
資料名： Frontiers in Robotics and AI (Web)  (Frontiers in Robotics and AI (Web))
巻： 5  ページ： 27  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7099A  ISSN： 2296-9144  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 拘束された作業空間において人間のパートナーと自然に協調するロボットは人間の運動を理解する必要がある。理解のためには,人間の運動制御システムが動作を制御し実行するための生体力学的性質に依存するので,モデルベースのアプローチが必要である。モデルベースの制御モデルは人間の運動を記述し,人間の運動挙動の予測と解析を可能にする。モータ制御において,到達運動は最適化問題としてフレーム化される。しかしながら,異なる最適性基準は,異なる運動挙動を予測する。したがって,与えられたアーム運動軌道からの最適性基準を見つける逆問題はユニークでない。本論文では,運動実行を支配するコスト関数の組合せを決定するために,逆最適制御(IOC)手法を実装した。結果は,到達運動が運動学と動力学関連コスト関数の間のトレードオフに依存することを示した。しかし,計算効率はHRIに利用されるオンライン予測には十分ではない。高い効率と精度で人間の到達運動を予測するために,著者らは,IOCアプローチを確率的運動プリミティブ定式化と組み合わせた。このハイブリッドモデルは,モータの変動性と個人間の差を考慮しながらオンラインでの予測を可能にする。提案したフレームワークは,人間のロボット制御とタスク実行のためにオンラインで有効に利用できる人間の到達運動の記述と生成モデルを提供する。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電動機 ,  モデリング ,  費用関数 ,  ロボット ,  *予測 ,  運動制御 ,  定式化 ,  最適化問題 ,  逆問題 ,  最適制御
準シソーラス用語： ロボット制御 ,  ハイブリッドモデル ,  オンライン ,  最適性 ,  *到達運動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 逆最適制御 ,  人間運動モデリング ,  運動予測の到達 ,  人間-イン-ループ制御 ,  人間-ロボット協調 ,  確率的運動プリミティブ

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)： 人間 ,  到達運動 ,  理解 ,  予測 ,  フレームワーク