2024-03-28T09:20:47Z
https://nagoya.repo.nii.ac.jp/oai
oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00021479
2023-01-16T04:10:41Z
320:321:322
Posture generation of a humanoid in whole body reaching movement using an integration model of sensory motor information
感覚運動情報統合モデルを用いたヒューマノイドの全身リーチング姿勢の生成
杉村, 僚介
62502
香川, 高弘
62503
田地, 宏一
62504
宇野, 洋二
62505
SUGIMURA, Ryosuke
62506
KAGAWA, Takahiro
62507
TAJI, Kouichi
62508
UNO, Yoji
62509
感覚運動統合
ニューラルネットワーク
情報抽出
全身リーチング
ヒューマノイド
sensory motor information
neural network
feature extraction
whole body reaching
humanoid
本研究ではニューラルネットワークを用いて,ヒューマノイドの全身リーチング動作姿勢を生成する.リーチングに必要な情報を各種センサと関節角度の情報統合によって獲得する.我々は全身リーチング動作を「腕のリーチング動作」と「リーチング時の体幹姿勢の決定」の2つの段階に分け,それぞれに対してネットワークを構築する.2つのネットワークは,はじめに個別に学習を行って入力情報を統合する.このとき入力情報の特徴量が一部のニューロンに抽出される.十分学習させた後,2つのネットワークを結合させ,緩和計算によって全身リーチング姿勢を生成する.リーチング姿勢には冗長性の問題があるが,このモデルでは学習時に抽出された特徴量を利用しタスクに応じて適切な姿勢を生成することができる.
We propose a method to integrate sensory and motor information of a humanoid in whole body reaching movements using a neural network. We divide a whole body reaching movement into an arm reaching task and a body posture task, and construct neural models for each task. Network operation consists of a learning phase and a posture generation phase. In the learning phase, each network model integrates sensory and motor information by feature extraction from input information. In the posture generation phase, two networks are combined, and the most suitable configuration of body joints corresponding to some criteria is obtained by a relaxation computation of the network.
journal article
一般社団法人電子情報通信学会
2012-03-07
application/pdf
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング
483
111
135
140
http://ci.nii.ac.jp/naid/110009546300/
http://hdl.handle.net/2237/23626
0913-5685
https://nagoya.repo.nii.ac.jp/record/21479/files/110009546300.pdf
jpn
http://ci.nii.ac.jp/naid/110009546300/
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