文献

J-GLOBAL ID：202002280626795884   整理番号：20A2144073

モバイルマニピュレータのための深層学習ベース人間-ロボット協調操作【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Based Human-Robot Co-Manipulation for a Mobile Manipulator

著者 (4件)： Jiang Lu (University of Science and Technology of China,Department of Automation,Hefei,China) ,  Wu Xiaoyu (University of Science and Technology of China,Department of Automation,Hefei,China) ,  Liu Yueyue (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology,Guangzhou,China) ,  Gao Hongbo (University of Science and Technology of China,Department of Automation,Hefei,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICARM  ページ： 214-219  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,モバイルマニピュレータを用いた深層学習ベース人間ロボット共操作技術を提案し,CNN-LSTMネットワークを用いて,短期人間運動を通してロボット運動を生成した。人間の動きを学習するために,CNN-LSTMネットワークを,人間アームの位置およびロボット関節動作に基づいて,人間-ロボット実証から作り出される動きのライブラリ上で訓練した。ロボットが不確実な動力学の下で発生する運動に追従するのに,適応ニューラルネットワーク制御装置を設計して,ロボット出力がゼロの小さい近傍の中で発生する軌道を追跡することを確実にする。提案方法の有効性を,モバイルマニピュレータによる共同操作タスクを実行することによって実証した。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： 制御装置 ,  ネットワーク ,  不確実性 ,  *ロボット ,  *マニピュレータ ,  アーム ,  有効性 ,  *携帯電話
準シソーラス用語： 身体動作 ,  適応ニューラルネットワーク ,  *深層学習 ,  長短期記憶 , 【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)： モバイル ,  マニピュレータ ,  深層学習 ,  人間 ,  ロボット ,  協調