Active learning of motor skills for humanoid robots based on statistical learning methods

基于统计学习方法的人形机器人运动技能主动学习

• 批准号: 20800030
• 负责人: MATSUBARA Takamitsu
• 金额: $ 2.1万
• 依托单位: Nara Institute of Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (Start-up)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2009
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20800030/
• 关键词: ヒューマノイドロボット; 運動学習; 統計学習; 能動学習; 見まね学習; ヒューマノイド; 個性; ヒト運動予測; ガウス過程; 強化学習

In this research, we developed a novel learning procedure to efficiently learn a compact probabilistic movement primitive models from multiple motion sequences demonstrated by humans. The learned models employ a low dimensional parameter vector which represents the style of motion generated by the model. By modifying the parameter vector, efficient adaptation of the model to unknown environments can be achieved.

在这项研究中，我们开发了一种新的学习过程，有效地学习一个紧凑的概率运动原始模型，从多个运动序列证明了人类。所学习的模型采用表示由模型生成的运动的风格的低维参数向量。通过修改参数向量，可以实现模型对未知环境的有效自适应。

项目成果

個性を考慮した周期的全身運動の予測

考虑个体的周期性全身运动的预测

• 发表时间: 2011
• 期刊: 電子情報通信学会論文誌
• 作者: 松原崇充;玄相昊;森本淳
• 通讯作者: 森本淳

ヒューマンロボットインタラクションのための個人適応型オンライン人動作予測

用于人机交互的个人自适应在线人体运动预测

• 发表时间: 2010
• 作者: 松原崇充;玄相昊;森本淳
• 通讯作者: 森本淳

個性を考慮した周期的全身運動のオンライン予測

考虑个性的周期性全身运动的在线预测

• 发表时间: 2009
• 作者: 松原崇充;玄相昊;森本淳
• 通讯作者: 森本淳

ヒューマンロボットインタラクションのための個人適応型オンライン人動作予測,

用于人机交互的个人自适应在线人体运动预测，

• 发表时间: 2010
• 作者: 松原崇充;玄相昊;森本淳;鳥山道則;松原崇充
• 通讯作者: 松原崇充