第1回は落下しない:損傷ヒューマノイドロボットによる壁を利用するための学習【JST・京大機械翻訳】

Anne Timothee; Dalin Eloiese; Bergonzani Ivan; Ivaldi Serena; Mouret Jean-Baptiste

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220776645979 整理番号：22P0296966

第1回は落下しない:損傷ヒューマノイドロボットによる壁を利用するための学習【JST・京大機械翻訳】

First do not fall: learning to exploit a wall with a damaged humanoid robot

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月28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)

ヒューマノイドロボットは,危険な状況において人間を置き換えることができるが,そのような状況のほとんどは,それらに対して等しく危険であり,それらは,それらが損傷および落下する高い機会を有することを意味した。筆者らは,ヒューマノイドロボットが建物で多く使用され,壁に近いようにすると仮定した。従って,転倒を避けるために,それらは,人間が,手(s)を投げる数ミリ秒で見つかるので,最も近い壁に希薄になる。本論文では,壁方向,壁距離,およびロボットの姿勢を与えるこの接触位置を選択するニューラルネットワークを学習するD-Reflexと呼ばれる方法を紹介した。次に,この接触位置は,安定姿勢に達するために全身制御装置によって使用される。D-Reflexは,回避可能な転倒の75%以上を避け,実際のロボットで動作できる,シミュレートしたTALOSロボット(1.75m,100kg,30自由度)を可能にすることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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ロボットの運動・制御 , 人工知能

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