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J-GLOBAL ID：201902240115662146   整理番号：19A0188895

確率的ニューラルネットワークによる物理シミュレータの拡張:平面押しと跳ね返りの事例研究【JST・京大機械翻訳】

Augmenting Physical Simulators with Stochastic Neural Networks: Case Study of Planar Pushing and Bouncing

著者 (7件)： Ajay Anurag (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Wu Jiajun (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Fazeli Nima (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Bauza Maria (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Kaelbling Leslie P. (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Tenenbaum Joshua B. (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Rodriguez Alberto (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IROS  ページ： 3066-3073  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： 普遍的不確実性推定による効率的で一般化可能な物理シミュレータは,ロボット状態推定,計画,および制御において広い応用を有する。本論文では,残差として不確実性をモデル化するために学習するニューラルネットワークを用いて,解析的剛体シミュレータを拡張することにより,平面押込みとボール跳ね返りの2つのシナリオに対するシミュレータを構築した。記号的,決定論的シミュレータを学習可能な,確率的ニューラルネットと組み合わせることにより,表現性,効率,および一般化可能性を同時に提供する。著者らのモデルは,純粋に解析的および純粋に学習されたシミュレータの両方を,実際の標準的なベンチマーク上で一貫して性能を上げGauss過程を用いてモデル不確実性をモデル化する方法と比較して,著者らのモデルははるかに速く動作し,新しいオブジェクト形状をより良く一般化し,オブジェクト軌跡の複雑な分布を特徴付けることができる。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： ベンチマーク ,  *事例研究 ,  ロボット ,  不確実性 ,  状態推定 ,  *スプリングバック ,  *ニューラルネットワーク ,  Gauss過程 ,  学習 ,  *シミュレータ ,  軌跡 ,  残差 ,  モデリング ,  剛体
準シソーラス用語： 決定論 , 【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 (6件)： 確率的ニューラルネットワーク ,  物理 ,  シミュレータ ,  拡張 ,  跳ね返り ,  研究