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J-GLOBAL ID：202202237710885750   整理番号：22A0483156

正確で安定なポイントツーポイント運動の学習:動的システムアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Learning Accurate and Stable Point-to-Point Motions: A Dynamic System Approach

著者 (4件)： Zhang Yu (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Cheng Long (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Houcheng (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Cao Ran (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 1510-1517  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： このレターは,動的システムの安定性を維持しながら,ポイントツーポイント運動を学習するための動的システムアプローチを提案した。提案手法は,ニューラルネットワークに基づくデモンストレーション(LfD)法からの学習に基づき,一般化能力を保証する間,より良い再生性能を得る。提案した手法は,LASAデータセットとFranka Emkaiロボットの「ピックアンドプレイ」タスクによって実験的に検証され,実験結果は以下を示した。(1)最先端の結果と比較して,提案した方法によって生成された軌道は,実証に関して類似性に関してより高い精度(約24.79%)を達成した。(2)提案した方式は,高次元データを扱うことができて,1つ以上のデモンストレーションから学ぶことができる。(3)提案した手法は,高次元複合運動の場合でさえ,開始点の変化に関係なく性能を保証することができる。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： *学習 ,  ロボット ,  *動的系 ,  ニューラルネットワーク ,  高次元 ,  類似性
準シソーラス用語： ポイントツーポイント回線 ,  高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G) ,  楽器音響  (BB03070Y) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： ポイントツーポイント ,  運動 ,  学習 ,  動的システム