階層型運動スキーマによるロボツトハンドの運動多様性の実現
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概要
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現在,様々な環境の変化に対して最適な動作を生成できるロボットハンドが必要とされている.しかし,従来のニューラルネットを用いたロボットハンドでは学習した環境とほぼ同じ環境においては適した動作を生成することが出来るが,全く違う環境におかれた場合には再度学習させる必要がある.そこで本研究では,未知の環境において新たに学習をすることなく,最適な動作を発現するロボットハンドの実現を目的とする。そのために,リカレントニューラルネットを用いて階層型運動スキーマを構成した運動制御システムを構成した.次に,このシステムにいくつかの基本動作を学習させ,学習後,ニューラルネットのしきい値や結合荷重,入力の命令コードを変化させて,過去に学習した複数の動作がどのように融合されて新しい動作が発現するのか,また,新しい環境に応じて過去に学習した一つの動作がどのように変化できるのかを計算機シミュレーションによって調べた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-11-14
著者
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