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J-GLOBAL ID：201802254194128330   整理番号：18A1360484

非線形自己回帰モデルを用いたデモンストレーションによるロボット到達運動の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning robot reaching motions by demonstration using nonlinear autoregressive models

著者 (4件)： Santos Rafael F. (Graduate Program in Electrical Engineering, Federal University of Minas Gerais, Av. Antonio Carlos 6627, 31270-901 Belo Horizonte, MG, Brazil) ,  Santos Rafael F. (Federal University of Itajuba - Advanced Campus of Itabira, Irma Ivone Drumond 200 - Distrito Industrial II, 35903-087 Itabira, MG, Brazil) ,  Pereira Guilherme A.S. (Graduate Program in Electrical Engineering, Federal University of Minas Gerais, Av. Antonio Carlos 6627, 31270-901 Belo Horizonte, MG, Brazil) ,  Aguirre L.A. (Graduate Program in Electrical Engineering, Federal University of Minas Gerais, Av. Antonio Carlos 6627, 31270-901 Belo Horizonte, MG, Brazil)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 107  ページ： 182-195  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  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： 本論文では,非線形自己回帰(NAR)多項式モデルを用いて,一組の実証から運動に到達するロボットを学習するための手法であるNAR-RMを提案した。到達運動は自律離散時間非線形動的システムに対する解としてモデル化されるので,運動は訓練された軌跡に従い,常に目標に到達し停止する。標準システム同定技術を用いて得られたNARモデルは,常に,到達運動を適切にモデル化しないので,本論文では,モデルに固定点の位置を課すために制約を持つ最小二乗推定器を用いる方法を提示した。新しい固定点の配置により,モデルの元の固定点の位置を変えることができ,安定な到達運動の学習を可能にした。人間の手書き運動,移動ロボット,および産業用マニピュレータのライブラリを用いて,この方法を評価した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  *ロボット ,  システム同定 ,  軌跡 ,  動的系 ,  モデリング ,  最小二乗推定 ,  *自己回帰モデル ,  移動ロボット
準シソーラス用語： 自律性 ,  手書き ,  *到達運動 ,  産業用マニピュレータ ,  *自己回帰 ,  多項式モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： デモンストレーションによる学習 ,  非線形自己回帰モデル ,  動的システム ,  不動点

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 (6件)： 非線形 ,  自己回帰モデル ,  デモンストレーション ,  ロボット ,  到達運動 ,  学習