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J-GLOBAL ID：202202250682768345   整理番号：22A1049665

人間-ロボット協調作業におけるプロアクティブ支援のためのデモンストレーションからの環境適応学習【JST・京大機械翻訳】

Environment-adaptive learning from demonstration for proactive assistance in human-robot collaborative tasks

著者 (10件)： Qian Kun (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Qian Kun (Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering, Ministry of Education of China, China) ,  Xu Xin (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Xu Xin (Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering, Ministry of Education of China, China) ,  Liu Huan (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Liu Huan (Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering, Ministry of Education of China, China) ,  Bai Jishen (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Bai Jishen (Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering, Ministry of Education of China, China) ,  Luo Shan (Department of Computer Science, University of Liverpool, Liverpool, L69 3BX, UK) ,  Luo Shan (Centre for Robotics Research, Department of Engineering, King’s College London, London, WC2R 2LS, UK)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 151  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間ロボット協調におけるプロアクティブな支援は,人間-ロボット運動の空間-時間協調が,オブジェクトおよび環境状況と関連して考慮されなければならないので,挑戦的な目的のままである。本論文では,学習-実証を用いた環境適応確率的相互作用プリミティブ法を提案した。特に,単一軸均一区間補間と呼ばれる新しい位相推定アルゴリズムを提案し,位相変数のGaussまたは均一分布の制約を軽減する。さらに,人間-ロボット対話型スキルにおける環境制約を,環境パラメータと重みベクトル間の回帰により学習した。提案手法は,支援プッシュ-ボタン組立や人間-ロボット協調物体カバーのような,典型的な産業動機付け人間-ロボット協調シナリオのための先験的ロボットシステムにおいて実行される。実験結果は,提案した方式の有効性を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  相互作用 ,  ベクトル ,  *学習 ,  システム ,  動機づけ ,  *ロボット ,  内挿法 ,  環境 ,  位相 ,  *環境順応 ,  パラメータ
準シソーラス用語： *適応学習 ,  対話型 ,  推定アルゴリズム ,  ロボットシステム ,  人間ロボット協調 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 学習からの学習 ,  対話型運動プリミティブ ,  人間-ロボット協調 ,  前活動 ,  ロボット把持

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人間 ,  ロボット ,  協調作業 ,  支援 ,  デモンストレーション ,  環境適応 ,  学習