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J-GLOBAL ID：201802239211868167   整理番号：18A0708571

不完全状態観測によるニューラルネットワークに基づくロボットの動的モデリング【JST・京大機械翻訳】

Dynamic modeling of robot based on neural network with incomplete state observations

著者 (4件)： Li Changjun (State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, Shaanxi Key Laboratory of Intelligent Robots School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, P. R. China) ,  Zhao Fei (State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, Shaanxi Key Laboratory of Intelligent Robots School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, P. R. China) ,  Tao Tao (State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, Shaanxi Key Laboratory of Intelligent Robots School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, P. R. China) ,  Mei Xuesong (State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, Shaanxi Key Laboratory of Intelligent Robots School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 2320-2324  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： 本論文は,不完全状態変数観測によるリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いたロボットシステムの新しい動的モデリング方法を提示した。2-DOF関節ロボットの動的モデルを検討し,時間(BPTT)アルゴリズムによる逆伝搬に基づいて,対応する訓練法を推論した。このプロセスの有効性をシミュレーションにより検証した。結果は,観測された状態変数が回帰され,観測されない状態変数が推定されることを示した。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： アルゴリズム ,  状態変数 ,  ダイナミックモデル ,  *ロボット ,  *ニューラルネットワーク ,  関節ロボット
準シソーラス用語： ロボットシステム ,  リカレントニューラルネットワーク ,  *動的モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 観測 ,  ニューラルネットワーク ,  ロボット ,  動的モデリング