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  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2015
  4. 2015-MPS-103

三次元空間の到達運動学習・制御モデル

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/142455
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/142455
ecab60c5-653f-45b5-a29d-8684b8dc3f6e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS15103054.pdf IPSJ-MPS15103054.pdf (441.1 kB)
 2100年1月1日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2015 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
MPS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2015-06-16
タイトル
タイトル 三次元空間の到達運動学習・制御モデル
タイトル
言語 en
タイトル A motor control-learning model for reaching movements in 3-dimensional space
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京工業大学精密工学研究所
著者所属
東京工業大学精密工学研究所
著者所属
東京工業大学精密工学研究所
著者所属
東京工業大学精密工学研究所
著者所属
東京工業大学精密工学研究所
著者所属(英)
en
Precision and Intelligence Laboratory, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Precision and Intelligence Laboratory, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Precision and Intelligence Laboratory, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Precision and Intelligence Laboratory, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Precision and Intelligence Laboratory, Tokyo Institute of Technology
著者名 神原, 裕行

× 神原, 裕行

神原, 裕行

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川瀬, 利弘

× 川瀬, 利弘

川瀬, 利弘

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辛, 徳

× 辛, 徳

辛, 徳

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吉村, 奈津江

× 吉村, 奈津江

吉村, 奈津江

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小池, 康晴

× 小池, 康晴

小池, 康晴

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著者名(英) Hiroyuki, Kambara

× Hiroyuki, Kambara

en Hiroyuki, Kambara

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Toshihiro, Kawase

× Toshihiro, Kawase

en Toshihiro, Kawase

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Duk, Shin

× Duk, Shin

en Duk, Shin

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Natsue, Yoshimura

× Natsue, Yoshimura

en Natsue, Yoshimura

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Yasuharu, Koike

× Yasuharu, Koike

en Yasuharu, Koike

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ヒトの筋骨格系は無数の関節と筋肉を有する複雑な制御対象であり,脳は身体の適切な制御方法を試行錯誤的に学習・獲得する必要がある.本研究では,強化学習とフィードバック誤差学習を組み合わせた運動学習・制御モデルを三次元空間内の上肢到達運動タスクに適用した.その結果,実際の上肢のような複雑なダイナミクスを持つ制御対象に対する適切な運動指令が報酬信号を基にした試行錯誤的な学習によって獲得できることを確認した.また,学習によって獲得された筋活動パターンが実際のヒトの筋活動パターンと共通の特徴を持つことも確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Human's musculoskeletal has many degrees of freedom and is actuated by dozens of muscles. The neural motor control system has to learn how to control such complex dynamics in a trial-and-error manner. In this study, we applied the motor control-learning model to reaching movements of upper limb moving in three-dimensional space. The motor control-learning model is based on the reinforcement learning algorithm that enables trial-and-error learning and is proposed as the learning model in the basal ganglia. We tested whether accurate reaching movements of complex musculoskeletal system can be acquired in a trial-and-error manner by reinforcement learning algorithm.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10505667
書誌情報 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻 2015-MPS-103, 号 54, p. 1-6, 発行日 2015-06-16
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8833
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 18:59:51.132117
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