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J-GLOBAL ID：201802257243508690   整理番号：18A0708489

ヒューマノイドロボットの動的安定逆運動学のための深部強化学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A deep reinforcement learning approach for dynamically stable inverse kinematics of humanoid robots

著者 (5件)： Phaniteja S (Robotics Research Center, IIIT Hyderabad, Hyderabad, India) ,  Dewangan Parijat (Robotics Research Center, IIIT Hyderabad, Hyderabad, India) ,  Guhan Pooja (Robotics Research Center, IIIT Hyderabad, Hyderabad, India) ,  Sarkar Abhishek (Robotics Research Center, IIIT Hyderabad, Hyderabad, India) ,  Krishna K Madhava (Robotics Research Center, IIIT Hyderabad, Hyderabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 1818-1823  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： 動的に安定な構成を持つ逆運動学(IK)の実時間計算は,それらがバランスを失うのに非常に敏感であるので,ヒューマノイドロボットにおいて高い必要性がある。本論文では,Deep Reinstration Learning(RL)を用いて逆運動学を解くための安定配置の結合空間軌道を生成する方法論を提案した。著者らのアプローチは,ロボットの全体の構成空間を探索するアイデアに基づいており,Deep Dementistic Polically Gradient(DDPG)を用いて最良の可能な解を学習する。提案した戦略を,27自由度(DoF)を持つヒューマノイドモデルの高度に調音した上部体について評価した。訓練されたモデルは,二重支持相におけるバランスを維持しながら,90%の精度でエンドエフェクタに対する逆運動学を解くことができた。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： 自由度 ,  *ロボット ,  *強化学習 ,  *深部 ,  調音
準シソーラス用語： 実時間 ,  *逆運動学 , 【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 (4件)： ヒューマノイドロボット ,  逆運動学 ,  深部 ,  強化学習