論文の概要: Robot Kinematics: Motion, Kinematics and Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15093v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 06:42:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:01:39.577209
• Title: Robot Kinematics: Motion, Kinematics and Dynamics
• Title（参考訳）: ロボット運動学:運動、運動学、力学
• Authors: Jiawei Zhang
• Abstract要約: 以下は、”Robot Basics: Representation, Rotation and Velocity”と題した前回の記事のフォローアップチュートリアル記事である。 具体的には、ロボットキネマティクスに関するより高度なトピックについて紹介する。 以前の記事と同様に、この記事では数学や公式も多用されるだろう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.879701971582502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This is a follow-up tutorial article of our previous article entitled "Robot Basics: Representation, Rotation and Velocity". For better understanding of the topics covered in this articles, we recommend the readers to first read our previous tutorial article on robot basics. Specifically, in this article, we will cover some more advanced topics on robot kinematics, including robot motion, forward kinematics, inverse kinematics, and robot dynamics. For the topics, terminologies and notations introduced in the previous article, we will use them directly without re-introducing them again in this article. Also similar to the previous article, math and formulas will also be heavily used in this article as well (hope the readers are well prepared for the upcoming math bomb). After reading this article, readers should be able to have a deeper understanding about how robot motion, kinematics and dynamics. As to some more advanced topics about robot control, we will introduce them in the following tutorial articles for readers instead.
• Abstract（参考訳）: この記事は、“Robot Basics: Representation, Rotation and Velocity”と題された前回の記事のフォローアップチュートリアル記事である。 本稿では,本論文のトピックについてより深く理解するために,ロボット基礎に関する以前のチュートリアル記事を読むことを勧める。 具体的には,ロボット運動,前方運動学,逆運動学,ロボット力学など,ロボットキネマティクスに関するより高度な話題について紹介する。 前回の記事で紹介されたトピック、用語、表記について、この記事では再び導入することなく直接使用します。 また、前回の記事と同様、本記事でも数学と公式が多用される(読者は今後の数学爆弾の準備が整っていることを願う)。 この記事を読んでから、読者はロボットの動き、運動学、ダイナミクスについてより深く理解できるようになるだろう。 ロボット制御に関するより先進的な話題については、読者向けの以下のチュートリアル記事で紹介する。

関連論文リスト

• Hand-Object Interaction Pretraining from Videos [77.92637809322231]
  我々は,3次元ハンドオブジェクトインタラクショントラジェクトリから,一般的なロボット操作を学習する。 人間の手と操作された物体を3D空間で共有し、人間の動きをロボットの動きと共有する。 我々は、このポリシーを、強化学習(RL)と行動クローニング(BC)の両方で微調整することで、下流タスクへのサンプル効率の適応を可能にし、従来のアプローチと比較して堅牢性と一般化性を同時に改善できることを実証的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T17:59:07Z)
• Robot Learning with Sensorimotor Pre-training [98.7755895548928]
  ロボット工学のための自己教師型感覚運動器事前学習手法を提案する。 我々のモデルはRTTと呼ばれ、センサモレータトークンのシーケンスで動作するトランスフォーマーである。 感覚運動の事前学習は、ゼロからトレーニングを一貫して上回り、優れたスケーリング特性を持ち、さまざまなタスク、環境、ロボット間での移動を可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T17:58:10Z)
• Open-World Object Manipulation using Pre-trained Vision-Language Models [72.87306011500084]
  ロボットが人からの指示に従うためには、人間の語彙の豊かな意味情報を繋げなければならない。 我々は、事前学習された視覚言語モデルを利用して、オブジェクト識別情報を抽出するシンプルなアプローチを開発する。 実際の移動マニピュレータにおける様々な実験において、MOOはゼロショットを様々な新しいオブジェクトカテゴリや環境に一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T01:55:10Z)
• Robot Basics: Representation, Rotation and Velocity [10.879701971582502]
  ロボット表現、ロボット回転運動、座標変換、速度変換など、古典的なロボット工学の主要なトピックが紹介される。 この記事で取り上げられた資料の多くは、高校や大学の物理学科で学んだ剛体キネマティクスに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-05T00:03:53Z)
• ClipBot: an educational, physically impaired robot that learns to walk via genetic algorithm optimization [0.0]
  ClipBotは低コストで自作のロボットで、骨格は2枚の紙クリップでできている。 Arduinoナノコントローラは、紙のクリップを動かす2つのサーボモーターを作動させる。 高校生はロボットの動きを最適化する遺伝的アルゴリズムの実装を依頼された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T13:31:43Z)
• GenLoco: Generalized Locomotion Controllers for Quadrupedal Robots [87.32145104894754]
  四足歩行ロボットのための汎用ロコモーション(GenLoco)コントローラを訓練するためのフレームワークを提案する。 本フレームワークは,多種多様な四足歩行ロボットに展開可能な汎用ロコモーションコントローラを合成する。 我々のモデルは、より一般的な制御戦略を取得し、新しいシミュレーションロボットや実世界のロボットに直接移行できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T15:14:32Z)
• Synthesis and Execution of Communicative Robotic Movements with Generative Adversarial Networks [59.098560311521034]
  我々は、繊細な物体を操作する際に人間が採用するのと同じキネマティクス変調を2つの異なるロボットプラットフォームに転送する方法に焦点を当てる。 我々は、ロボットのエンドエフェクターが採用する速度プロファイルを、異なる特徴を持つ物体を輸送する際に人間が何をするかに触発されて調整する。 我々は、人体キネマティクスの例を用いて訓練され、それらを一般化し、新しい有意義な速度プロファイルを生成する、新しいジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークアーキテクチャを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T15:03:05Z)
• Know Thyself: Transferable Visuomotor Control Through Robot-Awareness [22.405839096833937]
  新しいロボットをスクラッチからトレーニングするためには、通常大量のロボット固有のデータを生成する必要がある。 簡単なロボット「自己認識」を活用する「ロボット認識」ソリューションパラダイムを提案する。 シミュレーションおよび実際のロボットにおけるテーブルトップ操作に関する実験により、これらのプラグインの改善により、ビジュモータコントローラの転送性が劇的に向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-19T17:56:04Z)
• Make Bipedal Robots Learn How to Imitate [3.1981440103815717]
  模倣学習(il)の助けを借りて,二足歩行ロボットの基本的な動作を訓練する手法を提案する。 巧みに書かれたディープqネットワーク(dqn)をexperience replayで訓練して、ロボットがインストラクターと同じように動きを学ばせるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-15T10:06:13Z)
• Future Frame Prediction for Robot-assisted Surgery [57.18185972461453]
  本稿では,ロボット手術用ビデオシーケンスにおけるフレーム予測のためのtpg-vaeモデルを提案する。 コンテンツ配信に加えて、私たちのモデルは、手術ツールの小さな動きを処理するために斬新な運動分布を学習します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T15:12:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。