2A1-D14 人間型ロボットのための逐次学習による可動領域の獲得
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概要
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This paper describes a new method of self-modeling based on action oriented learning to construct the operating space for a humanoid robot. The humanoid robot determines the operating space in the joint space by its own active behavior and iterative learning. We utilize the Gaussian Mixture Model (GMM) and Variational Bayesian (VB) learning to construct the operating space which is acquired by learning the boundary in the joint space. The robot obtains the operating space by iterative and on-line learning from the joint angles. We conduct several experiments in a real environment in order to construct the operating space.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2009-05-25
著者
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