講演名 1998/10/24
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
大山 英明, 舎官 日章,
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抄録(和) 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.
抄録(英) Inverse kinematics computation by using artificial neural networks that learn the inverse kinematics model of a robot arm has been proposed. However, the conventional methods do not pay enough attention on the discontinuity of the inverse kinematics system. It is difficult for the popular multi-layer neural network to approximate the discontinuous inverse kinematics system. In this paper, a novel modular neural net architecture for the inverse model learning is proposed. The inverse kinematics system can be approximated by the appropriate mixture of continuous functions. The modular networks can learn the discontinuous inverse kinematics system by appropriate switching of multiple continuous neural networks.
キーワード(和) 神経回路 / ロボット制御 / 逆運動学 / モジュラーネットワーク / 感覚運動統合
キーワード(英) neural networks / robot control / inverse kinematics / modular networks / sensorimotor integration
資料番号 NC98-45
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1998/10/24(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 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
サブタイトル(和)
タイトル(英) Inverse Kinematics Model Learning by Modular Architecture Networks
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 神経回路 / neural networks
キーワード(2)(和/英) ロボット制御 / robot control
キーワード(3)(和/英) 逆運動学 / inverse kinematics
キーワード(4)(和/英) モジュラーネットワーク / modular networks
キーワード(5)(和/英) 感覚運動統合 / sensorimotor integration
第 1 著者 氏名(和/英) 大山 英明 / Eimei Oyama
第 1 著者 所属(和/英) 工業技術院機械技術研究所
Mechanical Engineering Laboratory
第 2 著者 氏名(和/英) 舎官 日章 / Susumu Tachi
第 2 著者 所属(和/英) 東京大学工学部
Faculty of Engineering, The University of Tokyo
発表年月日 1998/10/24
資料番号 NC98-45
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 365
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日