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J-GLOBAL ID：202202211347696938   整理番号：22A0979278

冗長ロボットマニピュレータの逆運動学問題を解くためのマルチエージェント強化学習の調査【JST・京大機械翻訳】

Survey of Multi-Agent Reinforcement Learning to Solve Inverse Kinematic Problems of Redundant Robotic Manipulators

著者 (3件)： Emami Parvin (University of Tabriz,Faculty of Electrical and Computer Engineering,Tabriz,Iran) ,  Ghiasi Amir Rikhtehgar (University of Tabriz,Faculty of Electrical and Computer Engineering,Tabriz,Iran) ,  Ghavifekr Amir Aminzadeh (University of Tabriz,Faculty of Electrical and Computer Engineering,Tabriz,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCIA  ページ： 1-6  発行年： 2022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： 過去数十年の間,ロボットは人間の生命の重要な部分になった。しかし,アルゴリズム的およびハードウェア限界のために,それらは高い知能を達成することができなかった。冗長ロボット技術による柔軟マニピュレータは,顕著な自由度を提供する。このようなシステムは,支援および外科,輸送,産業および農業を含む多様な部門において,非常に有望である。しかし,これらの環境における実用化を可能にするためには,インテリジェント制御フレームワークとAIが必要である。本論文では,ロボットマニピュレータのための逆運動学を解くための様々なMARLアルゴリズムとモデルに関する調査を提示した。最初に,基本概念から先進法へのMARLを導入し,ロボット工学研究による問題を扱う際の固有の利点を強調した。最後に,本論文は,価値関数ベースまたは政策研究方法の種々の利用を含むモデルベースまたはモデルフリーの選択に焦点を合わせた。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *冗長性 ,  農業 ,  *ロボット ,  評価関数 ,  *マニピュレータ ,  ハードウェア ,  自由度 ,  *強化学習
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  モデルベース ,  インテリジェント制御 ,  *逆運動学 ,  *ロボットマニピュレータ ,  *マルチエージェント , 【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 (6件)： 冗長 ,  ロボットマニピュレータ ,  運動学 ,  マルチエージェント ,  強化学習 ,  調査