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J-GLOBAL ID：202102248992581107   整理番号：21A0265292

自己教師つき学習と一般化による正確な鋳込スキルを取得するロボット【JST・京大機械翻訳】

Robot gaining accurate pouring skills through self-supervised learning and generalization

著者 (3件)： Huang Yongqiang (Department of Computer Sci & Eng, University of South Florida, 4202 E. Fowler Ave, Tampa, FL, 33620, United States) ,  Wilches Juan (Department of Computer Sci & Eng, University of South Florida, 4202 E. Fowler Ave, Tampa, FL, 33620, United States) ,  Sun Yu (Department of Computer Sci & Eng, University of South Florida, 4202 E. Fowler Ave, Tampa, FL, 33620, United States)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 136  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ポーリングは,人間の日常生活において最も一般的に実行されるタスクの1つであり,その精度は,材料のタイプとソースと受信容器の幾何学を含む複数の要因によって影響を受ける。本研究では,正確な注型のための教師なし実証から,注型動力学,注型運動,および結果を学習する自己監督学習アプローチを提案した。次に,学習された注型モデルを,非累積注型カップの使用のような異なる条件に対して自己監督されたプラクシングによって一般化した。訓練セットと4つの新しいが類似したコンテナから1つのコンテナで最初に提案したアプローチを評価した。提案した手法は,すべての5つのカップに対して類似の注入速度を有する通常の人間よりも,より良い注入精度を達成した。精度と注入速度の両方が最先端の研究より優れている。また,訓練セットにおけるものとははるかに異なる,非蓄積コンテナを用いた提案自己監督一般化アプローチを評価した。自己監督された一般化は,希望する精度レベルに対して,非蓄積コンテナの注入誤差を低減する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 幾何学 ,  *学習 ,  コンテナ ,  *ロボット ,  注型 ,  受信 ,  *教師つき学習 ,  ポーリング ,  *鋳込
準シソーラス用語： 運動学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 感覚運動学習 ,  センサベース制御 ,  汎化

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己 ,  教師つき学習 ,  一般化 ,  鋳込 ,  スキル ,  ロボット