文献

J-GLOBAL ID：202202281002345456   整理番号：22A0890473

コンプライアント運動プリミティブに基づくロボットスキル学習フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Robot Skill Learning Framework Based on Compliant Movement Primitives

著者 (5件)： Dou Saixiong (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Xiao Juliang (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Zhao Wei (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Yuan Hang (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Liu Haitao (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： Journal of Intelligent & Robotic Systems  (Journal of Intelligent & Robotic Systems)
巻： 104  号： 3  ページ： 53  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0752A  ISSN： 0921-0296  CODEN： JIRSES  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 協調ロボットは,我々の生活でますます広く使用されており,同時に,ロボットのスキル学習能力はますます重要になっている。この理由のために,本論文では,コンプライアント運動プリミティブに基づくロボットスキル学習フレームワークを提案した。フレームワークは4つのモジュールから成る:運動学教育,タスク学習,コンプライアント運動プリミティブライブラリ,およびタスク一般化。特に,軌道をロボットの運動学から収集し,剛性プロファイルを剛性最適化に基づいて設計した可変剛性界面から収集する。次に,収集したデータを最適化,セグメント化して,ロボットコンプライアント移動プリミティブライブラリを作成するために学習した。ライブラリのプリミティブを調整,組合せ,ロボットの望ましい軌道と望ましい剛性を生成し,次に,動力学ベースの可変インピーダンス制御器に入力する。その後,コントローラはロボットを駆動し,所望のコンプライアント運動を実行し,様々なタスクを完了する。フレームワークはロボットスキル学習と応用の全プロセスをカバーし,提案したコンプライアント運動プリミティブはロボット軌道学習と対話型コンプライアンス学習を同時に達成することができる。プレスボタンに対するロボット学習の実験を,ユニバーサル6-DOF協調ロボットで実施した。実験結果は,フレームワークの有効性と安全性を証明して,その応用価値を示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 界面 ,  教育 ,  最適化 ,  *学習 ,  セグメンテーション ,  *ロボット ,  位置制御 ,  運動 ,  剛性 ,  コンプライアンス ,  力制御 ,  機械学習 ,  ライブラリ【計算機】
準シソーラス用語： 対話型 ,  インピーダンス制御 ,  *スキル学習 ,  可変剛性 ,  ロボット学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： デモンストレーションからの学習 ,  可変インピーダンス制御 ,  コンプライアント運動プリミティブ ,  人間-ロボット協調

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 (4件)： 運動 ,  ロボット ,  スキル学習 ,  フレームワーク