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J-GLOBAL ID：202102272582023272   整理番号：21A1089689

LSTMニューラルネットワークに基づくヒューマノイドロボットの循環歩行の生成方法【JST・京大機械翻訳】

Method for Generating Cyclic Gait of Biped Robots Based on LSTM Neural Network

著者 (5件)： Yu Jianjun (北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Li Chen (北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Zuo Guoyu (北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Ruan Xiaogang (北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Wang Yang (北京工業大学信息学部,北京 100124)
資料名： Beijing Gongye Daxue Xuebao  (Beijing Gongye Daxue Xuebao)
巻： 46  号： 12  ページ： 1335-1344  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2401A  ISSN： 0254-0037  CODEN： BGDXD6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Kinect視野制限ヒューマノイドロボットが人体の歩行動作を長時間模倣できないという問題を解決するために、長い短期記憶(longshort-termmemory)を提案した。LSTMニューラルネットワーク予測モデルは,ヒューマノイドロボットの循環歩行を生成する。Kinectにより、人体歩行時の各関節角度の一次元時系列を数回採集し、ヒューマノイドロボット歩行平衡モデルを通じて、ヒューマノイドロボットの関節角度駆動配列を得た。C-C法を用いて時系列の時間遅延と埋め込み次元を決定し、関節角度配列に対して位相空間再構築を行い、時系列のより多くの固有値を得て、LSTMニューラルネットワークに基づく関節角度予測モデル訓練を行い、それを用いて、複数の歩行周期の関節角度配列を生成した。生成したシーケンスを用いて,WEBOTSプラットフォームにおいて,ヒューマノイドロボットNAOを駆動して,複数の歩行周期の歩行動作を完成した。この方法は,体感カメラの視野制限問題を効果的に解決し,ヒューマノイドロボットが複数の歩行周期の歩行模倣動作を完成させる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相空間 ,  カメラ ,  固有値 ,  *ニューラルネットワーク ,  再構成 ,  一次元 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 関節角度 ,  時間遅れ ,  平衡モデル ,  Kinect ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： LSTM ,  ニューラルネットワーク ,  ヒューマノイドロボット ,  循環 ,  歩行