冗長自由度を利用したタスク依存型視覚・運動マップの自己組織化

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概要

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本報告では、マニピュレータの冗長自由度を利用したタスク依存型視覚・運動マップの自己組織化手法を提案する。従来から、自己組織化手法を用いた冗長マニピュレータの逆運動学の解法が数多く提案されているが、目的とするタスクに適したマップの学習法については考察されていない。これに対して、生体の運動制御系では冗長自由度を積極的に利用することにより複雑な作業を巧みに遂行している。そこで、本報告では、手先の動き易さを指標として、視覚情報から姿勢までのマップを自己組織的に獲得する手法を提案する。また、平面3リンクの冗長マニビュレータを用いた視覚・連動マップ学習を例に、計算機シミュレーションによって提案手法の有効性を示す。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-12-09

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