日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

動作追従arXiv:1808.02200

予測制御と深層学習による人間動作の追従

Deep Learning with Predictive Control for Human Motion Tracking

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

モデル予測制御と深層学習を組み合わせ、学習予測と保守的予測を切り替える枠組みでロボットによる人間の手書き動作追従精度を向上させた。

著者: Don Joven Agravante, Giovanni De Magistris, Asim Munawar, Phongtharin Vinayavekhin, Ryuki Tachibana

分類: cs.RO

原文アブストラクト

We propose to combine model predictive control with deep learning for the task of accurate human motion tracking with a robot. We design the MPC to allow switching between the learned and a conservative prediction. We also explored online learning with a DyBM model. We applied this method to human handwriting motion tracking with a UR-5 robot. The results show that the framework significantly improves tracking performance.

関連論文

  1. 1Boston Dynamics、車輪付きAtlasの研究試作機を紹介研究・技術
  2. 2GXOとApptronik、Apolloの物流現場試験を拡大 最大1,000台の展開を構想量産・展開
  3. 3newmoとKDDIが資本業務提携 2028年に堺市で自動運転タクシー商用化目指す提携・買収
  4. 4NVIDIA、CoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0を発表新製品・発表
  5. 5UC BerkeleyとNVIDIAの研究者、AIエージェントでロボット制御コードを仮想環境で改善研究・技術

PR・アフィリエイト広告

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)の公式広告バナーFRONTIERでGPU搭載PCを見る ↗
PR本紙発行元 EmplifAI