A Gaussian Process-Based Active Learning Approach for Exoskeleton Robots
A Gaussian Process-Based Active Learning Approach for Exoskeleton Robots
复制标题
一种基于高斯过程的外骨骼机器人主动学习方法
DOI：
10.11509/isciesci.62.10_423
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
森本 淳
中科院分区：
文献类型：
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作者：
濱屋 政志;松原 崇充;森本 淳
近年, 身体機能の拡張や代償, リハビリテーションのために, 外骨格ロボットの研究開発が盛んに行われている [1–3]. 外骨格ロボットは, ユーザとロボットが物理的に相互作用することから, ユーザにとって快適であり, 安全であることがきわめて重要である. 従来の高減速ギアードモータのような硬くて安全でないアクチュエータに対し, 空圧人工筋 (Pneumatic Artificial Muscle, 以下 PAM) という柔軟で高出力なアクチュエータをもつ外骨格ロボットの開発が行われた [4, 5]. しかしながら, PAM のモデル化は一般的に困難であると指摘されており, 二つの要因が考えられる. 1) モデルの非線形性: モータなどの一般的なアクチュ