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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Data-efficient Learning of Robotic Clothing Assistance using Bayesian Gaussian Process Latent Variable Models

http://hdl.handle.net/10228/00007725
http://hdl.handle.net/10228/00007725
6d14a7c1-aa23-43f6-aae6-55e21cddb959
名前 / ファイル ライセンス アクション
10335939.pdf 10335939.pdf (3.0 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2020-04-30
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 Data-efficient Learning of Robotic Clothing Assistance using Bayesian Gaussian Process Latent Variable Models
言語 en
言語
言語 eng
著者 Koganti, Nishanth

× Koganti, Nishanth

WEKO 27571

en Koganti, Nishanth

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柴田, 智広

× 柴田, 智広

WEKO 27592
e-Rad 40359873
Scopus著者ID 35460767600
ORCiD 0000-0002-8766-4250
九工大研究者情報 100000703

en Shibata, Tomohiro

ja 柴田, 智広

ja-Kana シバタ, トモヒロ


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Tamei, Tomoya

× Tamei, Tomoya

WEKO 27573

en Tamei, Tomoya

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Ikeda, Kazushi

× Ikeda, Kazushi

WEKO 27574

en Ikeda, Kazushi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Motor-skill learning for complex robotic tasks is a challenging problem due to the high task variability. Robotic clothing assistance is one such challenging problem that can greatly improve the quality-of-life for the elderly and disabled. In this study, we propose a data-efficient representation to encode task-specific motor-skills of the robot using Bayesian nonparametric latent variable models. The effectivity of the proposed motor-skill representation is demonstrated in two ways: (1) through a real-time controller that can be used as a tool for learning from demonstration to impart novel skills to the robot and (2) by demonstrating that policy search reinforcement learning in such a task-specific latent space outperforms learning in the high-dimensional joint configuration space of the robot. We implement our proposed framework in a practical setting with a dual-arm robot performing clothing assistance tasks.
書誌情報 Advanced Robotics

巻 33, 号 15-16, p. 800-814, 発行日 2019-04-26
出版社
出版者 Taylor & Francis
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1080/01691864.2019.1610061
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0169-1864
著作権関連情報
権利情報 This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in Advanced Robotics on 26 April, 2019, available online: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01691864.2019.1610061.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Clothing assistance
キーワード
主題Scheme Other
主題 Gaussian processes
キーワード
主題Scheme Other
主題 latent variable models
キーワード
主題Scheme Other
主題 policy search reinforcement learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 learning from demonstration
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/100000703_ja.html
論文ID(連携)
値 10335939
連携ID
値 8234
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Ver.1 2023-05-15 12:33:13.959783
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