視覚情報を利用した力制御の学習
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概要
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自律的なロボットシステムが人間の模範作業を視覚でとらえ, その情報を利用して力制御構造を獲得する学習方法を提案する. 一般に, ロボットがスキルを獲得するには, タスクを正確に実現するための力制御が不可欠である. 本論文で提案する方法は, 視覚教示のみ, あるいは力教示のみによる方法とは違って, 視覚教示により模範軌道と対象の変形を計測し, その情報を用いて目標力とカフィードバック係数を学習により獲得するものである. この方法により, 簡単な計測系でスキルの獲得が実現可能となる. 本論文では, ニューラルネットワークを用いた学習理論を示し, 簡単な例についてシミュレーションの結果を示すことにより, 本学習方法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-25
著者
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