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J-GLOBAL ID：202202231730236964   整理番号：22A0203955

擬人型マニピュレータの人間類似冗長性最適化のための増分学習フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

An Incremental Learning Framework for Human-Like Redundancy Optimization of Anthropomorphic Manipulators

著者 (6件)： Su Hang (Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Qi Wen (Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Hu Yingbai (Department of Informatics, Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Karimi Hamid Reza (Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Ferrigno Giancarlo (Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Momi Elena De (Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 3  ページ： 1864-1872  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最近,人体型ロボットマニピュレータに関する人間様行動は,人間型マニピュレータと人間の腕運動の関係を確立する運動学モデルによって,ますます達成されている。特に,先進データ科学技術の成長および広いアベイラビリティは,人間型ロボット工学における模倣学習プロセスを促進する。しかし,膨大なデータセットは,ラベリングと予測負荷を引き起こす。本論文では,ロボット冗長性における運動学マッピングを用いて,人間のような行動を模倣するために,スイベル運動再構成アプローチを適用した。効率的な計算のために,高速かつ効率的な学習のために,深い畳み込みニューラルネットワークと増分学習アプローチを組み合わせた新しいインクリメンタル学習フレームワークを提案した。アルゴリズムは,人間の運動データストリーミングからの変化を検出する新しい方法を利用して,次に,その特徴の階層的表現を進化させる。インクリメンタル学習プロセスは,モデルドリフト検出メカニズムが引き起こされるときのみ,深いネットワークを微調整できる。最後に,著者らは,このニューラルネットワークの学習手順を実験的に実証し,訓練された人間様モデルを翻訳し,人間型ロボットマニピュレータ(LWR4+,KUKA,ドイツ)の冗長性最適化制御を管理した。このアプローチは,人体型運動学構造ベースの冗長ロボットを保持することができる。実験結果は,著者らのアーキテクチャが回帰精度を強化するだけでなく,学習人間運動データの処理時間を著しく減少させることを示した。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 ,  *最適化 ,  *学習 ,  加工時間 ,  *冗長性 ,  ネットワーク ,  ロボット ,  *マニピュレータ ,  ニューラルネットワーク ,  アベイラビリティ ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： インクリメンタル学習 ,  ロボットマニピュレータ ,  模倣学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： マニピュレータ ,  人間 ,  類似 ,  冗長性 ,  最適化 ,  増分 ,  学習 ,  フレームワーク