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J-GLOBAL ID：202202258215152028   整理番号：22A0438442

動的運動プリミティブに基づく適応学習および制御フレームワークと人間ロボットハンドオーバへの応用【JST・京大機械翻訳】

An adaptive learning and control framework based on dynamic movement primitives with application to human-robot handovers

著者 (5件)： Wu Min (Institute of Control Systems, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Kaiserslautern, Erwin-Schroedinger-Str. 12, 67663 Kaiserslautern, Germany) ,  Taetz Bertram (Work Group wearHEALTH, Department of Computer Science, University of Kaiserslautern, Gottlieb-Daimler-Str. 48, 67663 Kaiserslautern, Germany) ,  He Yanhao (Institute of Control Systems, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Kaiserslautern, Erwin-Schroedinger-Str. 12, 67663 Kaiserslautern, Germany) ,  Bleser Gabriele (IU International University of Applied Sciences, Juri-Gagarin-Ring 152, 99084 Erfurt, Germany) ,  Liu Steven (Institute of Control Systems, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Kaiserslautern, Erwin-Schroedinger-Str. 12, 67663 Kaiserslautern, Germany)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 148  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： オブジェクトハンドオーバは,産業操作から日常サービスまでの多くの人間-ロボット協調タスクにおいて必要な基本的なスキルである。ロボットは,人間として柔軟かつ融通的にハンドオーバを行うロボットにとって挑戦的である。本論文では,ロボットが人間の実証から学習し,スキルを人間-ロボットハンドオーバに転送することを可能にする動的運動プライム(DMP)に基づくフレームワークを提案した。特に,時間変化するハンドオーバ位置を扱う問題に焦点を当てた。従来のDMP形式と比較して,提案方法は次の拡張を含んでいる。(1)Gauss過程による不確実性意識学習,(2)形状および目標引力項の遷移を制御する重み関数,(3)方向ベース空間スケーリング,(4)人間フィードバックによるオンラインパラメータ適応。さらに,協調DMPの原理に触発されて,人間ロボットハンドオーバにおける対話型動力学を研究するための等価モデルを提示する。提案フレームワークは実験で検証され,主観的および客観的メトリックの両方によって評価された。結果は,成功率,フルエンスおよび人間の快適性の強化を示した。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： 相互作用 ,  *学習 ,  不確実性 ,  *ロボット ,  快適性 ,  経時変化 ,  Gauss過程 ,  重み関数 ,  フルエンス ,  *ハンドオーバ
準シソーラス用語： 適応学習 ,  対話型 ,  成功率 ,  オンライン ,  ホップ数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 動的運動プリミティブ ,  人間-ロボットハンドオーバ ,  適応制御 ,  相互作用モデル

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)： 運動 ,  適応学習 ,  フレームワーク ,  人間 ,  ロボット ,  ハンドオーバ ,  応用