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J-GLOBAL ID：201802287591483848   整理番号：18A1773090

確率的不確実性を用いた器用なハンド内操作のための反復学習方式【JST・京大機械翻訳】

Iterative Learning Scheme for Dexterous In-Hand Manipulation with Stochastic Uncertainty

著者 (2件)： Yashima Masahito (Dept. of Mechanical Systems Engineering, National Defense Academy of Japan, 1-10-20, Hashirimizu, Yokosuka, Japan) ,  Yamawaki Tasuku (Dept. of Mechanical Systems Engineering, National Defense Academy of Japan, 1-10-20, Hashirimizu, Yokosuka, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICRA  ページ： 3166-3171  発行年： 2018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： 手内操作は,器用な操作タスクを実行する可能性のために注目を集めている。モデルベースの手法が仮定されているので,実際のロボット指を用いた成功例はほとんど報告されていない。勾配下降ベース反復学習制御は,正確なモデルを必要とせずに制御性能を改善するための典型的な方法の一つである。しかし,学習性能は確率的不確実性により大きく劣化し,学習速度は人手で決定されなければならない。著者らは,器用な手操作のための適応学習速度法による新しい反復学習方式を提案した。提案した方式は,学習速度の正確なモデルと手動調整の必要性を排除するだけでなく,確率的不確実性にもロバストで,ハイパーパラメータに鈍感である。提案した反復学習方式の妥当性をいくつかの実験を通して実証した。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： 手動制御 ,  *不確実性 ,  可制御性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 適応学習 ,  モデルベース ,  学習速度 ,  *反復学習 ,  反復学習制御 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率 ,  不確実性 ,  反復学習