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J-GLOBAL ID：202002210582269941   整理番号：20A2144371

学習された潜在行動による支援ロボットの制御【JST・京大機械翻訳】

Controlling Assistive Robots with Learned Latent Actions

著者 (5件)： Losey Dylan P. (Stanford University,Stanford Intelligent and Interactive Autonomous Systems Group (ILIAD),Stanford,CA,94305) ,  Srinivasan Krishnan (Stanford University,Stanford Intelligent and Interactive Autonomous Systems Group (ILIAD),Stanford,CA,94305) ,  Mandlekar Ajay (Stanford University,Stanford Intelligent and Interactive Autonomous Systems Group (ILIAD),Stanford,CA,94305) ,  Garg Animesh (University of Toronto,Vector Institute, and Nvidia) ,  Sadigh Dorsa (Stanford University,Stanford Intelligent and Interactive Autonomous Systems Group (ILIAD),Stanford,CA,94305)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICRA  ページ： 378-384  発行年： 2020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： 支援ロボットアームは,介護者に頼ることなく日常作業を行うための身体的障害を有するユーザを可能にする。残念なことに,これらの腕を有用にする非常に巧妙さは,それらを遠隔操作するのを困難にする:ロボットは手持ちしたジョイスティックと直接協調できる人間よりも自由度が高い。著者らの洞察は,潜在的行動をレバレッジすることによって人間にとってより容易に支援ロボットを作ることができることである。潜在動作は,高次元ロボット挙動の低次元埋込みを提供する:例えば,1つの潜在次元は,注入運動に沿った補助アームをガイドするかもしれない。本論文では,タスク実証から潜在行動を学習する支援ロボットのための遠隔操作アルゴリズムを設計した。ユーザフレンドリーな潜在動作が持つべき制御性,一貫性,およびスケーリング特性を定式化し,異なる低次元埋込みがこれらの特性をどのように捉えるかを評価した。最後に,ロボットアームに関する2つのユーザ研究を行い,最先端の共有自律基準線と支援アームにより現在使用されている遠隔操作戦略の両方に対する潜在的行動アプローチを比較した。参加者は,潜在的行動をレバーする時に,より効率的に支援的摂食と調理作業を完了し,また,潜在行動がタスクをより容易に行うことを主観的に報告した。本論文に伴うビデオは,https://youtu.be/wjnhrzugBj4で見つけることができる。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  *ロボット ,  可制御性 ,  遠隔制御 ,  調理 ,  録画装置 ,  アーム ,  自由度 ,  高次元 ,  基準線 ,  定式化 ,  ロボットアーム
準シソーラス用語： 自律性 ,  ジョイスティック ,  低次元 , 【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 (4件)： 学習 ,  行動 ,  支援 ,  ロボット