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аналитика - 人間-ロボット協調
人間-ロボット協調を強化するための新しいベイズ意図予測フレームワーク
ベイズネットワークを用いた新しい意図予測フレームワークにより、人間の行動と環境情報の因果関係を捉えることで、より正確で即時的な人間の意図予測が可能となり、人間-ロボット協調を強化する。
人間とロボットの協調のための関連性に基づく意思決定による安全性と効率性の向上
人間の目的と関連オブジェクトを正確に予測し、それに基づいて意思決定を行うことで、人間-ロボット協調の安全性と効率性を向上させることができる。
人間-ロボット協調のための最適化された逆微分リカッチ方程式
逆微分リカッチ方程式を活用することで、事前に定義された軌道を必要とせずに、人間-ロボット協調の動作を最適化することができる。また、時変のインピーダンスパラメータを用いることで、人間の適応的な制御戦略を反映することができる。さらに、ニューロアダプティブPIDコントローラを導入することで、システムの不確定性に対する安定性と追従性を確保できる。
安全で自然な人間-ロボット協調のための盲目的な物品受け渡しコントロール
ロボットが、オペレータの視線を意識せずに、安全かつ自然な方法で物品を受け渡すことができる。
データ駆動型タスク予測と知識駆動型計画を組み合わせた人間-ロボット協調
ロボットが人間の今後のタスクを予測し、人間と協力して効率的に達成する。予期せぬ人間の行動や好みの変化にも自動的に適応する。
人間の不確実性に対応した MPC とポーズ最適化を用いた人間-ロボット共同輸送
ロボットの全身ダイナミクスとポーズ最適化を活用し、人間の不確実性に適応しながら、効率的な人間-ロボット共同輸送を実現する。
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