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アイテム
ニューロコンピュータによるロボットの行動制御
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/40922
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/40922145b16b0-9e21-48a1-baca-d853083d2c71
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1988 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 1988-11-21 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | ニューロコンピュータによるロボットの行動制御 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Neurocomputer and its application to robot control | |||||||
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 | ||||||||
株式会社富士通研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社富士通研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社富士通研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社富士通研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社富士通研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社富士通研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
FUJITSU LABORATORIES LTD. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
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FUJITSU LABORATORIES LTD. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
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FUJITSU LABORATORIES LTD. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
FUJITSU LABORATORIES LTD. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
FUJITSU LABORATORIES LTD. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
FUJITSU LABORATORIES LTD. | ||||||||
著者名 |
長田, 茂美
関口, 実
吉沢, 英樹
渡部, 信雄
木本, 隆
浅川, 和雄
× 長田, 茂美 関口, 実 吉沢, 英樹 渡部, 信雄 木本, 隆 浅川, 和雄
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著者名(英) |
Shigemi, Nagata
Minoru, Sekiguchi
Hideki, Yoshizawa
Nobuo, Watanabe
Takashi, Kimoto
Kazuo, Asakawa
× Shigemi, Nagata Minoru, Sekiguchi Hideki, Yoshizawa Nobuo, Watanabe Takashi, Kimoto Kazuo, Asakawa
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | ニューロコンピュータは,人間の脳をモデルとして,多数の並列的に動作するニューロン素子を相互に結合したネットワークを構成し,高度な並列分散処理と学習機能を実現できる"柔らかい"情報処理装置である.本稿では,脳細胞の層状構造を模倣した多階層のニューラル・ネットワーク・モデルに着目し,その動作原理を述べるとともに,仮想インピーダンス制御法と呼ぶ階層ネットワークの学習アルゴリズムと,ネットワークをモジュール化したロボット制御のための構造化階層ネットワーク・モデルを提案する.さらに,多数のセンサを備えた移動ロボットの制御への応用例について述べ,その有効性を示す. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | A structured network model for robot control and its learning algorithm are presented. The model is divided into two sub-networks connected each other with a short term memory to process time dependent data. We have developed the learning algorithm, pseudo impedance control, which has damped oscillation characteristic to avoid the local minimum problem. To evaluate the network model and the learning algorithm, small mobile robots controlled by neural networks have been developed. They were taught variety of habits to play a cops-and robbers game. Through training, the robots learned habits such as capture and escape. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10114171 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告情報学基礎(FI) 巻 1988, 号 85(1988-FI-011), p. 1-8, 発行日 1988-11-21 |
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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 |