研究課題
若手研究(B)
本研究では,ロボットと環境の間の相互作用が未知である場合に,ロボット自身の試行錯誤と観測したデータをもとに物体操作の制御を行う学習法を提案した.パタン分類学習法を強化学習,モデル予測制御などのロボット制御法に適用した方法を提案し,物理シミュレーションによる評価を通じて提案する手法が事前の試行錯誤にもとづいて得た情報にもとづいて適切な制御を実現できることを示した.
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (16件) 備考 (4件)
Journal of Robotics and Mechatronics
巻: Vol. 22, No.4 ページ: 542-550
巻: 22/4 ページ: 542-550
http://sensor.eng.shizuoka.ac.jp/~koba/previous_research/research_j.html#manipulation
http://sensor.eng.shizuoka.ac.jp/~koba/previous_research/research_j.html#hold_up_teaching