Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning and Optimization Techniques for Solving Inverse Kinematics in a 7-DOF Robotic Arm

論文の概要: Machine Learning and Optimization Techniques for Solving Inverse Kinematics in a 7-DOF Robotic Arm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13064v1
Date: Tue, 18 Jun 2024 21:23:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-22 00:08:09.757299
Title: Machine Learning and Optimization Techniques for Solving Inverse Kinematics in a 7-DOF Robotic Arm
Title（参考訳）: 7自由度ロボットアームにおける逆運動学解法のための機械学習と最適化手法
Authors: Enoch Adediran, Salem Ameen,
Abstract要約: 本稿では,7自由度マニピュレータの複雑さを考察し,その解法として13の最適化手法を提案する。アルゴリズム研究の分野に貢献する新しい手法が提案されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As the pace of AI technology continues to accelerate, more tools have become available to researchers to solve longstanding problems, Hybrid approaches available today continue to push the computational limits of efficiency and precision. One of such problems is the inverse kinematics of redundant systems. This paper explores the complexities of a 7 degree of freedom manipulator and explores 13 optimization techniques to solve it. Additionally, a novel approach is proposed to contribute to the field of algorithmic research. This was found to be over 200 times faster than the well-known traditional Particle Swarm Optimization technique. This new method may serve as a new field of search that combines the explorative capabilities of Machine Learning with the exploitative capabilities of numerical methods.
Abstract（参考訳）: AI技術のペースが加速し続けており、長年の問題を解決するために多くのツールが研究者に利用できるようになった。そのような問題の1つは冗長系の逆キネマティクスである。本稿では,7自由度マニピュレータの複雑さを考察し,その解法として13の最適化手法を提案する。さらに、アルゴリズム研究の分野に貢献するために、新しいアプローチが提案されている。これは、よく知られた従来のParticle Swarm Optimization技術より200倍以上高速であることが判明した。この新手法は,機械学習の爆発的能力と数値的手法の活用能力を組み合わせた新しい検索分野として機能する可能性がある。

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