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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Forward/Inverse Kinematics Modeling for Tensegrity Manipulator Based on Goal-Conditioned Variational Autoencoder

http://hdl.handle.net/10228/0002000329
http://hdl.handle.net/10228/0002000329
3f007e25-bb20-4a5c-9cf1-06927ec9a201
名前 / ファイル ライセンス アクション
10422459.pdf 10422459.pdf (3.1 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2024-01-04
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Forward/Inverse Kinematics Modeling for Tensegrity Manipulator Based on Goal-Conditioned Variational Autoencoder
言語 en
その他のタイトル
その他のタイトル Forward/Inverse Kinematics Modeling for Tensegrity Manipulator based on Goal-conditioned Variational Autoencoder
言語 en
言語
言語 eng
著者 Yoshimitsu, Yuhei

× Yoshimitsu, Yuhei

en Yoshimitsu, Yuhei

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Osa, Takayuki

× Osa, Takayuki

en Osa, Takayuki

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池本, 周平

× 池本, 周平

WEKO 30354
e-Rad 00588353
Scopus著者ID 23389263700
九工大研究者情報 100001226

en Ikemoto, Shuhei

ja 池本, 周平


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper uses a data-driven approach to model a highly redundantly driven tensegrity manipulator's forward and inverse kinematics. The tensegrity manipulator is based on a class-1 tensegrity with 20 struts and bends by 40 pneumatic actuators whose internal pressures are independently controlled. Based on the data obtained through random trials with the robot, a VAE-based kinematics model is trained. The forward model, inverse model, and null space of kinematics are simultaneously acquired as subnetworks of the VAE-based kinematics model. Experiments confirmed that the subnetworks representing forward and inverse kinematics could be used for the end position estimation and control, respectively. In addition, the subnetwork representing null space can generate different target pressures that achieve the same end position, which was confirmed to mean variable stiffness properties similar to musculoskeletal robots.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 01-05 October, 2023, Detroit, MI, USA
言語 en
書誌情報 en : 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

p. 6668-6673, 発行日 2023-12-23
出版社
出版者 IEEE
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/IROS55552.2023.10341525
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-6654-9190-7
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-6654-9191-4
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2153-0866
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2153-0858
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2023 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Training
キーワード
主題Scheme Other
主題 Pneumatic actuators
キーワード
主題Scheme Other
主題 Musculoskeletal system
キーワード
主題Scheme Other
主題 Loading
キーワード
主題Scheme Other
主題 Null space
キーワード
主題Scheme Other
主題 Estimation
キーワード
主題Scheme Other
主題 Kinematics
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001226_ja.html
論文ID(連携)
値 10422459
連携ID
値 11450
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Ver.1 2024-01-04 06:41:33.571716
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