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J-GLOBAL ID：202102254947482515   整理番号：21A0671762

未知軌道学習のための動的運動プリミティブのパターン解析とパラメータ最適化【JST・京大機械翻訳】

Pattern Analysis and Parameters Optimization of Dynamic Movement Primitives for Learning Unknown Trajectories

著者 (8件)： Li Mantian (Harbin Institute of Technology,State key Laboratory of Robotics and Systems,Harbin,China,150001) ,  Yang Zeguo (Harbin Institute of Technology,State key Laboratory of Robotics and Systems,Harbin,China,150001) ,  Zha Fusheng (Harbin Institute of Technology,State key Laboratory of Robotics and Systems,Harbin,China,150001) ,  Wang Xin (Shenzhen Academy of Aerospace Technology,Shenzhen,China,518057) ,  Wang Pengfei (Harbin Institute of Technology,State key Laboratory of Robotics and Systems,Harbin,China,150001) ,  Guo Wei (Harbin Institute of Technology,State key Laboratory of Robotics and Systems,Harbin,China,150001) ,  Caldwell Darwin (Istituto Italiano di Tecnologi ́a,Active Perception and Robot Interactive Learning Laboratory,Department of Advanced Robotics,Genova,Italy,16163) ,  Chen Fei (Istituto Italiano di Tecnologi ́a,Active Perception and Robot Interactive Learning Laboratory,Department of Advanced Robotics,Genova,Italy,16163)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 8316-8322  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： 将来におけるロボットは,最初に良い学習能力を持っているが,しかし,運動の空のライブラリを持っている。それは,人間の実証を通して移動の図書館を徐々に豊かにする。動的運動プライミング(DMPs)は,軌道を表現するための有効な方法であることが証明されている。軌道は離散的で律動的なものに分類され,パラメータは各実証軌跡に対して設定される。しかしながら,ロボットユーザによってどのような種類の軌道が提供されるかは,ロボット開発者にとって時々未知であり,従って,軌道パターンとパラメータは,前もって決定できない。また,非技術的ロボット利用者がこれらのパラメータをセットし,それらが実証する動きのパターンを決定するのは不可能であった。実証によってロボットをプログラムする非エキスパートロボットユーザにとってより容易にするために,本研究は,これらの2つの問題を扱うための効率的な方法を示した。提案方法論の有効性を,異なる方法でホワイトボードを洗浄するロボットを教育し,特定の順序で一連の立方体ボックスをスタックすることによって証明した。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： *学習 ,  ロボット ,  有効性
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  ホワイトボード ,  学習能力 ,  パターン解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  符号理論  (ND02030R) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 軌道 ,  学習 ,  運動 ,  パターン解析 ,  パラメータ最適化