2A2-F17 物理シミュレーションによる多関節ロボットアームの手の平タスク獲得

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概要

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• This study aims at an acquisition of behaviors of a multi jointed arm under the virtual physics environment. The arm is controlled by a neural network. For this purpose, weights of the neural network are optimized by genetic algorithm. We give the task that is to continue bouncing a ball on a palm to this arm, and simulate how to control this arm under the virtual physics environment. It is verified that the arm obtains a proper behaviors through the simulation.

• 一般社団法人日本機械学会の論文

著者

• 山本 雅人

  北海道大学大学院情報科学研究科

• 鈴木 育男

  北海道大学大学院情報科学研究科

• 古川 正志

  北海道大学

• 蜂谷 俊泰

  北大

• 鈴木 育男

  北海道大学

• 蜂谷 俊泰

  北海道大

• 山本 雅人

  北海道大学

• 古川 正志

  北海道大

• 鈴木 育男

  北海道大

• 山本 雅人

  北海道大

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