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J-GLOBAL ID：201902217997308413   整理番号：19A1041062

最小侵襲手術腕クリーバーを作るためのPSO最適化ファジィ強化学習法【JST・京大機械翻訳】

A PSO-Optimized Fuzzy Reinforcement Learning Method for Making the Minimally Invasive Surgical Arm Cleverer

著者 (4件)： Wang Weidong (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Du Chengjin (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Wei (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Du Zhijiang (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 48655-48670  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ロボット支援手術のために,外科的腕が手動で調整される必要がある術前準備手順は,精度,システムロバスト性,および人間-ロボット相互作用経験に関して連動問題を引き起こすことができる。可変インピーダンス/アドミッタンス制御法に関する以前の研究は,この手順の滑らかさを改善したが,異なる操作要員の個々の特性はまだ十分に考慮されていない。既存の方法に基づいてこのプロセスをさらに改善するために,ファジィSarca(λ)学習アルゴリズムに基づく新しい戦略を提案し,物理的人間-ロボット相互作用(pHRI)を達成するために仮想パラメータ調整戦略に組み込んだ。また,オンライン訓練サイクルを短くするために,望ましくない主観的因子を減らし,全体的な訓練性能を改善するために,粒子群最適化ベース(PSOベース)アルゴリズムを,状態変数空間の分割と離散作用の分布を最適化するために採用した。実験のいくつかのグループは,この方式の妥当性とPSO最適化要素の有効性を実証した。Copyright 2019 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： 外科学 ,  平滑度 ,  ロバスト性 ,  有効性 ,  学習アルゴリズム ,  *最適化 ,  *曖昧さ ,  *低侵襲手術 ,  アルゴリズム ,  *強化学習 ,  インピーダンス
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  アドミタンス ,  ヒューマンロボットインタラクション ,  術前準備 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最小侵襲手術 ,  腕 ,  PSO ,  最適化 ,  ファジィ ,  強化