外骨格歩行最適化のための選好ベース学習【JST・京大機械翻訳】

Tucker Maegan; Novoseller Ellen; Kann Claudia; Sui Yanan; Yue Yisong; Burdick Joel; Ames Aaron D.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200865187169 整理番号：22P0078474

外骨格歩行最適化のための選好ベース学習【JST・京大機械翻訳】

Preference-Based Learning for Exoskeleton Gait Optimization

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発行年： 2019年09月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,低体外骨格のための個人化歩行最適化フレームワークを提案した。輸送の機械コストのような数値目的の最適化よりもむしろ,この手法はユーザ選好,例えば快適性から直接的に学習する。選好ベース対話型学習における作業により,CoSparアルゴリズムを示した。CoSparは,ユーザを試行間のペアワイズ選好を与え,改善を示唆する。外骨格歩行は非直感的挙動であるので,ユーザは,数値フィードバックよりも,より容易かつ確実に選好を提供できる。著者らは,CoSparがシミュレーションにおいて競合的に実行して,人間歩行軌跡特徴を最適化するために,下部体外骨格上のCoSparのプロトタイプ実装を実証した。実験では,CoSparは,外骨格の歩行のユーザ優先パラメータを一貫して見出し,それは,個々のユーザに外骨格(または他の補助装置)を適応し,個人化するための有望な出発点であることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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生体代行装置 , ロボットの運動・制御

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