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  1. 研究者名(五十音順)
  2. 倉重 健太郎(KURASHIGE Kentarou)
  1. 学術雑誌論文

A Study of Effective Prediction Methods of the State-Action Pair for Robot Control Using Online SVR

http://hdl.handle.net/10258/00010493
http://hdl.handle.net/10258/00010493
b486eb1f-b133-47a4-989f-c5dc40b2db24
名前 / ファイル ライセンス アクション
JRM_27_5_469.pdf JRM_27_5_469 (1.1 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article.(1)
公開日 2022-03-29
書誌情報 en : Journal of Robotics and Mechatronics

巻 27, 号 5, p. 469-479, 発行日 2015
タイトル
タイトル A Study of Effective Prediction Methods of the State-Action Pair for Robot Control Using Online SVR
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 online state prediction
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 internal state space
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 learning using combination of state space and action
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 prediction using combination of state space and action
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 mobile robot
キーワード
主題Scheme Other
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 Sugimoto, Masashi

× Sugimoto, Masashi

en Sugimoto, Masashi

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倉重, 健太郎

× 倉重, 健太郎

en KURASHIGE, Kentarou

ja 倉重, 健太郎

ja-Kana クラシゲ, ケンタロウ


Search repository
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 倉重 健太郎(KURASHIGE Kentarou)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000178_ja.html
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In order to work effectively, a robot should be able to adapt to different environments by deciding its correct course of action according to the situation, using determinants other than pre-registered commands. For this purpose, the ability to predict the future state of a robot would be effective. On the other hand, the future state of a robot varies infinitely if it depends on its current action. Therefore, it is difficult to predict only the future state. Thus, it is important to simultaneously predict the state and the action that the robot will adopt. The purpose of this study was to investigate the prediction of the advanced future state and action of a robot. In this paper, the results of the study are reported and methods that allow a robot to decide its appropriate behavior quickly, according to the predicted future state are discussed. As an application example for evaluating the proposed method, the inverted pendulum model is used and the prediction results are compared with the robot’s actual responses. Then, two methods will be discussed for predicting the robot’s state and action. To perform state and action prediction, two methods are used, firstly the Online SVR (Support Vector Regression) and secondly Online SVR and the LQR (Linear Quadratic Regulator)
言語 en
出版者
出版者 Fuji Technology Press Ltd
言語 en
出版者版へのリンク
表示名 10.20965/jrm.2015.p0469
URL https://doi.org/10.20965/jrm.2015.p0469
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.20965/jrm.2015.p0469
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0915-3942
権利
言語 en
権利情報 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-19 11:02:37.256671
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