本研究は、上肢補助ロボットの相互作用モデリングにおける一般化可能性に焦点を当てている。6つの回帰アルゴリズム(LWPR、KNN、SVR、XGBoost、MLP、GPR)を用いて、6つの異なるタスク(水平、垂直、左脚から右目、右脚から左目、摂食、押す)のモデルを構築した。各モデルの性能は交差検証により評価され、他のタスクデータに対する一般化性も検証された。
結果として、水平面のタスクモデルと決定木ベースのアルゴリズムが優れた一般化性を示すことが明らかになった。これらの知見は、様々なシナリオにおける効果的かつ適応性の高いモデルを構築する上で有用である。特に、ユーザーの限られた動きしか得られない補助ロボットの文脈において重要である。
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