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J-GLOBAL ID：202202216028736243   整理番号：22A0890468

半自律遠隔操作における好ましい支援戦略の学習と移転知識【JST・京大機械翻訳】

Learn and Transfer Knowledge of Preferred Assistance Strategies in Semi-Autonomous Telemanipulation

著者 (5件)： Tao Lingfeng (Colorado School of Mines, Intelligent Robotics and Systems Lab, Golden, CO, USA) ,  Bowman Michael (Colorado School of Mines, Intelligent Robotics and Systems Lab, Golden, CO, USA) ,  Zhou Xu (Colorado School of Mines, Intelligent Robotics and Systems Lab, Golden, CO, USA) ,  Zhang Jiucai (GAC R&D Center Silicon Valley, Sunnyvale, CA, USA) ,  Zhang Xiaoli (Colorado School of Mines, Intelligent Robotics and Systems Lab, Golden, CO, USA)
資料名： Journal of Intelligent & Robotic Systems  (Journal of Intelligent & Robotic Systems)
巻： 104  号： 3  ページ： 48  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0752A  ISSN： 0921-0296  CODEN： JIRSES  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロボット支援が人間オペレータにとって常に直感的ではなく,人間行動と選好が時々ロボットに対して曖昧であるために,オブジェクトの遠隔操作のためのオペレータのコマンドをまだ収容する,有効な支援を提供するロボットは,非常に挑戦的である。手構造の違いにより,ロボットからのいくつかの動き支援は,対直感的運動を有するオペレータを驚くことができ,それは,行動を補正し,そして/または,システム制御のオペレータの感覚を減らすのに,より多くの負担を導入できる。これらの問題に取り組むために,新しい選好意識支援知識学習アプローチを開発した。支援選好モデルは,どの支援が人間によって好まれるかを学習し,そして,段階ごとのモデル更新方法は,人間の選好データの多義性を扱う間,学習安定性を確実にする。このような選好意識支援知識は,遠隔操作ロボットハンドが,操作成功に対するより能動的だが好ましい支援を提供することを可能にする。また,広範なロボット特有の訓練を避けるため,異なるロボットハンド構造にわたって選好知識を転送するための知識移転法を開発した。カップ上の3指手と2指手を遠隔操作する実験を,それぞれ,使用,移動,および手に行った。結果は,この方法がロボットが選好知識を効果的に学習し,訓練努力の少ないロボット間の知識移転を可能にすることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  オペレータ ,  ロボット ,  遠隔制御 ,  助成 ,  感覚 ,  操作 ,  意識 ,  多義性 ,  モデル ,  好み ,  ロボットハンド ,  曖昧さ ,  人間行動
準シソーラス用語： 自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 半自律遠隔操作 ,  選好を意識した支援 ,  あいまいなデータからの学習 ,  選好知識移転

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 自律 ,  遠隔操作 ,  支援 ,  戦略 ,  学習 ,  移転 ,  知識