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J-GLOBAL ID：201902217328583257   整理番号：19A2331970

ベイズ的ガウス過程潜在変数モデルを用いたロボット着衣介助のデータ効率的学習

Data-efficient learning of robotic clothing assistance using Bayesian Gaussian process latent variable model

著者 (4件)： KOGANTI Nishanth (Nara Inst. of Sci. and Technol., Ikoma, JPN) ,  SHIBATA Tomohiro (Kyushu Inst. of Technol., Kitakyushu, JPN) ,  TAMEI Tomoya (Kobe Univ., Kobe, JPN) ,  IKEDA Kazushi (Nara Inst. of Sci. and Technol., Ikoma, JPN)
資料名： Advanced Robotics  (Advanced Robotics)
巻： 33  号： 15-16  ページ： 800-814  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0339A  ISSN： 0169-1864  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・高齢者や障害者の日常生活を飛躍的に向上させることができるロボット着衣介助のための学習方法を検討。
・ベイズ的ノンパラメトリック潜在変数モデル(BGPLVM)を用い,ロボットのタスク特有運動スキルをエンコードするためのデータ効率的表示方法及びフレームワークを提案。これにより双腕ロボットによる着衣タスクデータ効率的潜在空間の学習が可能。
・ユーザフレンドリーツールとして利用できる潜在空間からの入力を用いた実時間コントローラや,BGPLVM潜在空間が方策探索空間として利用できる新規強化学習フレームワークを示し,それを用いて提案した表現方法の有効性を検証。
・本フレームワークを実際に双腕ロボットに適用し,着衣介助タスクの実用性を確認。

シソーラス用語： モデリング ,  Gauss過程 ,  衣服 ,  *ロボットアーム ,  産業用ロボット ,  福祉ロボット ,  解法 ,  方式 ,  変数 ,  ノンパラメトリック法 ,  介護 ,  社会福祉 ,  運動能力 ,  構成 ,  *強化学習 ,  ベイズ的アプローチ ,  介助ロボット ,  双腕ロボット ,  *着衣 ,  運動技能 ,  ロボット
準シソーラス用語： ノンパラメトリック手法 ,  フレームワーク ,  ベイジアンモデリング ,  運動スキル ,  潜在変数 ,  日常生活の支援

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 (7件)： ガウス過程 ,  潜在変数 ,  モデル ,  ロボット ,  着衣 ,  介助 ,  学習