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J-GLOBAL ID：202102250732928088   整理番号：21A0671900

実証からの一般化軌道を用いた許容多様体に対する反応性アプローチ運動の生成【JST・京大機械翻訳】

Generating Reactive Approach Motions Towards Allowable Manifolds using Generalized Trajectories from Demonstrations

著者 (4件)： Vergara Cristian (KU Leuven,Robotics Research Group) ,  Iregui Santiago (KU Leuven,Robotics Research Group) ,  De Schutter Joris (KU Leuven,Robotics Research Group) ,  Aertbelien Erwin (KU Leuven,Robotics Research Group)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 9697-9704  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： 高い変動性で複雑なロボットアプリケーションをプログラムするのに必要な時間と専門知識に関連する高いコストがある。これは小型および中規模企業におけるロボット自動化の参入を阻害する主な障壁の1つである。環境の変化条件に伴う高レベルのタスク不確実性に取り組むために,実証(LfD)と制約ベースタスク仕様と制御からの学習間の組合せを利用するフレームワークを提案した。この相乗効果により,このフレームワークは,単一姿勢だけでなく,物体と相互作用する物体に関して定義される許容多様体に向けて,反応性アプローチ運動(RAMo)を一般化するためにLfDを用いることを可能にした。その結果,ロボットは学習された情報から消去された実行可能なアプローチ運動に従ってタスクを実行する。このアプローチは,環境の初期表現に基づいて生成され,センサ情報を用いて環境の最新更新の機能に反応性に適応できる。提案フレームワークは,従来のセンス-計画的パラダイムと比較して,高いレベルの不確実性,柔軟性とロバスト性の増加を含むアプリケーションを扱うことができる。Copyright 2021 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： 相互作用 ,  *多様体 ,  自動化 ,  学習 ,  不確実性 ,  ロボット ,  相乗作用 ,  柔軟性 ,  応用プログラム ,  中規模 ,  ロバスト性 ,  忍容性
準シソーラス用語： 許容性 ,  専門知識 ,  センサー情報 , 【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 (7件)： 実証 ,  一般化 ,  軌道 ,  許容 ,  多様体 ,  反応性 ,  運動