モジュラー構造を持つ神経回路による逆運動学モデルの学習
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概要
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多層神経回路を利用して, ロボットアームの逆運動学モデルを学習し, 逆運動学計算を行う手法が提案されている.しかし, 従来法は逆運動学関数の不連続性を十分考慮しておらず, 連続な入出力関係を持つ多層神経回路では, アーム先端の到達可能な全ての位置・姿勢について, 正確な逆運動学モデルを学習することは困難である.本稿ではモジュラー構造を持った神経回路による逆運動学モデルの学習法を提案する.ロボットアームの逆運動学関数は, 複数の滑らかな連続関数を合成することによって正確に近似できる.複数の滑らかな神経回路を適切に切り替えることによって, 正確な逆運動学モデル学習が可能であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-10-24
著者
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