ロボットの動作獲得における複数関節の一括学習に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST15032

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2015/12/06

タイトル(英語): Simultaneous Learning of Bundled Joints on Motion Acquisition of Robots

著者名: 熊谷 賢弥(愛知県立大学),鈴木 拓央(愛知県立大学),小林 邦和(愛知県立大学)

著者名(英語): Kenya Kumagai(Aichi Prefectural University),Takuo Suzuki(Aichi Prefectural University),Kunikazu Kobayashi(Aichi Prefectural University)

キーワード: ロボット|局所加重回帰|学習|動作|Robot|Locally Weighted Regression|Learning|Motion

要約(日本語): ロボットの動作は事前に組み込んで動かす方法と学習によって動作を獲得する方法がある．学習によって動作を獲得する方法は，模倣学習が注目されている．学習では全身か，各自由度単位での学習の研究が行われている．そこで本研究では，動作における複数自由度の学習とその汎用性の調査を行う．学習には複数自由度に対する拡張した局所加重回帰(LWR)を用いる．LWRは汎用性を持つ学習のため，複数自由度での汎用性を調査する.

要約(英語): In motion learning of robot, we propose a simultaneous learning method of bundled joints using the locally weighted model. Through computer experiments using a humanoid robot, we confirmed the effectiveness of the proposed method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 3,903 Kバイト