文献

J-GLOBAL ID：202002277558232928   整理番号：20A1749356

KRRとSVRを用いたロボットマニピュレータのための学習ベース重力推定【JST・京大機械翻訳】

Learning-Based Gravity Estimation for Robot Manipulator Using KRR and SVR

著者 (4件)： Yu Chenglong (Harbin Institute of Technology,State Key Laboratory of Robotics and System,China,150001) ,  Li Zhiqi (Harbin Institute of Technology,State Key Laboratory of Robotics and System,China,150001) ,  Liu Hong (Harbin Institute of Technology,State Key Laboratory of Robotics and System,China,150001) ,  Lynch Alan.F. (University of Alberta,Applied Nonlinear Controls Lab,Edmonton T6G 1H9,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： AIM  ページ： 1380-1386  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： 本論文では,カーネルトリックアプローチによるマニピュレータの重力項のパラメータを推定するための学習ベース法を提案した。この方法は動的方程式の解析的形式からマッピング方程式を抽出する。ロボットアームの構成とサンプリングデータだけに基づいて,カーネルリッジ回帰(KRR)とサポートベクトル回帰(SVR)アルゴリズムを導入して,位置パラメータを推定して,種々の学習回帰技術間の比較を提供した。本研究の新規性は,カーネルトリックを用いたランダム位置決めジョイントサンプリングデータによるロボット重力の時間効率の良い推定である。最適トレードオフ曲線に対する最適解を提案し,議論した。理論解析は,ジョイント角度と駆動トルクが,正確な動的重力モデルを得るために,マニピュレータリンクの重心と接続ロッドの質量の間の関係を推定するために使用できることを示した。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： アルゴリズム ,  *重力 ,  *学習 ,  *ロボット ,  *マニピュレータ ,  位置決め ,  重心 ,  連接棒 ,  重力モデル ,  ロボットアーム
準シソーラス用語： 最適解 ,  Kernel法 ,  理論解析 ,  *ロボットマニピュレータ ,  リッジ回帰 , 【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)： SVR ,  ロボット ,  マニピュレータ ,  学習 ,  重力 ,  推定