バイラテラル制御に基づく模倣学習のためのリーダ―フォロワ間の推定誤差を利用した指令値補正

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MEC21015

グループ名: 【D】産業応用部門 メカトロニクス制御研究会

発行日: 2021/12/08

タイトル(英語): Command Compensation with Estimation Error Between Leader and Follower for Bilateral Control-Based Imitation Learning

著者名: 赤川 徹朗(筑波大学),林 和希(筑波大学),境野 翔(筑波大学)

著者名(英語): Tetsuro AKAGAWA(University of tsukuba),Kazuki HAYASHI(University of tsukuba),Sho SAKAINO(University of tsukuba)

キーワード: 深層学習|位置制御|力制御|バイラテラル制御|模倣学習|Deep learning|Position control|Force control|Bilateral control|Imitation learning

要約(日本語): ロボットが多様な環境変化に対応することを目的に深層学習を用いた動作生成法が注目されている。この目的に対し、本論文はバイラテラル制御に基づく模倣学習にリーダの状態を入力する深層学習モデルを用いることで、環境変化による推定誤差を考慮した動作生成を実現する。ただし、本手法の自律動作時には存在しないリーダの状態を推定する必要があるため、リーダ―フォロワ間の推定誤差からリーダの状態を推定する手法を実装する。

要約(英語): Many researches in recent years have focused on motion generation methods using deep learning for the purpose that robots will be useful in various environmental. For this purpose, this paper achieves motion generation considering estimation error in changing environment by using a deep learning that inputs leader’s state for imitation learning based on bilateral control. Since it is necessary to predict leader’s state that does not exist during the autonomous operation in this method, we describe a method of predicting leader’s state from the estimation error between the leader and the follower.

本誌: 2021年12月11日メカトロニクス制御研究会

本誌掲載ページ: 25-30 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 864 Kバイト