抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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著者らは,各ロボット関節の位置θ,速度θ,加速度θ,および反射dddotθに関する限界を超えずに,高速および動的ロボット運動を学習するためのアプローチを提示する。運動は,ニューラルネットワークの予測を安全に実行可能関節加速度にマッピングすることにより発生する。ニューラルネットワークを周期的に呼び,強化学習により訓練した。主な貢献は,ニューラルネットワークの予測周波数f_Nを考慮した安全な関節加速度を計算するための解析手順である。結果として,周波数f_Nは自由に選択され,ハイパーパラメータとして扱われる。提案アプローチは,明示的保証を提供し,望ましい最適化ターゲットを歪まないので,制約違反をペナルティ化するのに好ましいことを示した。さらに,学習性能と計算努力に対する選択予測周波数の影響を,様々な実験によって強調した。【JST・京大機械翻訳】