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J-GLOBAL ID：202002259229874967   整理番号：20A2144787

センサ状態遷移の予測モデルの学習による柔軟な筋骨格ハンドによる安定ツール使用【JST・京大機械翻訳】

Stable Tool-Use with Flexible Musculoskeletal Hands by Learning the Predictive Model of Sensor State Transition

著者 (7件)： Kawaharazuka Kento (The University of Tokyo,Department of Mechano-Informatics,Tokyo,Japan,113-8656) ,  Tsuzuki Kei (The University of Tokyo,Department of Mechano-Informatics,Tokyo,Japan,113-8656) ,  Onitsuka Moritaka (The University of Tokyo,Department of Mechano-Informatics,Tokyo,Japan,113-8656) ,  Asano Yuki (The University of Tokyo,Department of Mechano-Informatics,Tokyo,Japan,113-8656) ,  Okada Kei (The University of Tokyo,Department of Mechano-Informatics,Tokyo,Japan,113-8656) ,  Kawasaki Koji (TOYOTA MOTOR CORPORATION) ,  Inaba Masayuki (The University of Tokyo,Department of Mechano-Informatics,Tokyo,Japan,113-8656)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICRA  ページ： 4572-4578  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： フレキシブル劣駆動筋骨格ハンドは,その適応性と耐衝撃性において優れている。一方,センサとアクチュエータ間の関係は一意的に決定できないので,ほとんどすべての制御はフィードフォワード制御に基づいている。工具の把握と使用時には,手の接触状態は工具の慣性または作用の影響により徐々に変化し,初期接触状態はほとんど保持されない。本研究では,実際のロボットセンサ情報を用いてセンサ状態遷移の予測ネットワークを訓練するシステムを提案し,ネットワークを用いたフィードバック制御により初期接触状態を維持した。ハンマー打撃,真空,およびブーミングの実験を行い,この研究の有効性を検証した。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： ネットワーク ,  ロボット ,  フィードバック制御 ,  フィードフォワード制御 ,  適応性 ,  衝撃強さ ,  アクチュエータ ,  センサ ,  有効性 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 劣駆動 ,  バッティング ,  状態遷移 ,  ハンマ ,  センサー情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 状態遷移 ,  予測モデル ,  学習 ,  ツール