隠れマルコフモデルを用いた作業スキルの同定
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概要
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ペグの挿入作業を例に, 人間に起因するばらつきを除去し本質的な作業スキルを同定するため, 人間の教示データから同定された作業インピーダンスを隠れマルコフモデル(HMM)を用いてモデル化する手法について提案する. HMMは通常のマルコフモデルに対し状態遷移が直接観測できないという仮定を付加したものであり, ある信号系列の確率的な表現が可能なため, 作業インピーダンスのようにばらつきを持つデータに対するモデル化に有効であると考えられる. また得られたモデルから, ロボットで作業を再現する際に必要となるインピーダンスパラメータを推定する方法と, 複数作業者間の作業スキルを定量的に比較する方法について提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-11
著者
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