バイラテラル制御に基づく模倣学習におけるロボットアームの動作生成手法に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC23033

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2023/11/21

タイトル(英語): Research on Method for Generating Robot Arm Movements in Imitation Learning Based on Bilateral Control

著者名: 小林 聖人(大阪大学),Thanpimon Buamanee(大阪大学),Iglesius Eduardo(大阪大学),西 滉平(大阪大学),浦西 友樹(大阪大学),竹村 治雄(大阪大学)

著者名(英語): Masato Kobayashi(Osaka University),Buamanee Thanpimon(Osaka University),Eduardo Iglesius(Osaka University),Kohei Nishi(Osaka University),Yuki Uranishi(Osaka University),Haruo Takemura(Osaka University)

キーワード: バイラテラル制御|模倣学習|機械学習|モーションコントロール|外乱オブザーバー|マニピュレーション|bilateral control|imitation learning|machine learning|motion control|disturbance observer|manipulation

要約(日本語): 近年、ロボットは人間が行っている家事や作業を代替すると期待されている。_x000D_ しかし、未知の環境や新しいタスクを人間のように臨機応変に対応し、同様の動作をロボットが実現するためには、高度な動作生成手法が不可欠である。_x000D_ 本研究では、バイラテラル制御をベースにした模倣学習を導入し、操作者の位置と力の情報を抽出・保存することで、ロボットアームの動作をより自然かつ効率的に生成する方法を実験的に検証する。

要約(英語): The anticipation is that robots will soon take on tasks traditionally performed by humans._x000D_ Addressing the challenge of replicating detailed human behaviors, especially in unfamiliar contexts, necessitates advanced robotic techniques._x000D_ Our method proposes an imitation learning approach using bilateral control, capturing operator data, to enhance robot arm movements.

本誌: 2023年11月24日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 35-38 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,881 Kバイト