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- 室岡 貴之
- オムロンサイニックエックス株式会社 東京大学大学院情報理工学系研究科
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- 濱屋 政志
- オムロンサイニックエックス株式会社
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- フェリックス フォン ドリガルスキ
- オムロンサイニックエックス株式会社
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- 田中 一敏
- オムロンサイニックエックス株式会社
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- 井尻 善久
- オムロンサイニックエックス株式会社 オムロン株式会社
書誌事項
- タイトル別名
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- Learning-based Manipulation with Explicit and Implicit Dynamics Parameters for Multiple Environments
抄録
<p>The recent growth of robotic manipulation has resulted in the realization of increasingly complicated tasks, and various kinds of learning-based approaches for planning or control have been proposed. However, learning-based approaches which can be applied to multiple environments are still an active topic of research. In this study, we aim to realize tasks in a wide range of environments by extending conventional learning-based approaches with parameters which describe various dynamics explicitly and implicitly. We applied our proposed method to two state-of-the-art learning-based approaches: deep reinforcement learning and deep model predictive control, and realized two types of non-prehensile manipulation tasks: a cart pole and object pushing, the dynamics of which are difficult to model. </p>
収録刊行物
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- 日本ロボット学会誌
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日本ロボット学会誌 39 (2), 177-180, 2021
一般社団法人 日本ロボット学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390568929955463040
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- NII論文ID
- 130008002393
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- ISSN
- 18847145
- 02891824
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- Crossref
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可