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J-GLOBAL ID：201802286046006707   整理番号：18A1148268

逆微分ゲームを用いた有効ブルロボットの協調行動の学習と制御【JST・京大機械翻訳】

Learning and control of cooperative behaviors of wearable robot using inverse differential game

著者 (2件)： Wang Ker-Jiun (Department of Bioengineering, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA) ,  Mao Zhi-Hong (Department of Bioengineering, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WeRob  ページ： 1-3  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： 人間とシームレスに作業できる知的機械を構築することは大きな課題である。人間と人間の協調を観察することにより,本質的な原理を見出すための大きな手掛かりを与えることができ,それらは人間と協調するためにロボットに類似の技術を適用することができる。過去数十年の間,ゲーム理論は,人間-人間協力戦略と同様にグループ挙動をより良く記述するために,多くの研究コミュニティによって広く研究されてきた。しかしながら,現実的目的関数を検索するための系統的ツールの欠如は,この方法をほとんど検証することができない。本論文では,線形微分ゲームとして人間-ロボット相互作用(HRIs)を定式化した。人間の目的関数を検索するために,人間の協調行動を解釈するために,コスト関数パラメータを学習するための新しい計算パラダイム-逆微分ゲームを提案した。Convex最適化を用いて逆問題を解くための数学的アプローチを導いた。実験シミュレーションを実施して,著者らのアルゴリズムの実現可能性を評価した。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： *ロボット ,  線形性 ,  費用関数 ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  コミュニティ ,  *微分ゲーム ,  ゲーム理論 ,  逆問題 ,  最適化 ,  定式化 ,  目的関数
準シソーラス用語： ヒューマンロボットインタラクション ,  シームレス ,  *協調行動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 微分ゲーム ,  ロボット ,  協調行動 ,  学習