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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 107 - 112 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.22.0218
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This paper proposes an imitation learning method based on long short-term memory (LSTM) to demonstrate robot manipulators using impedance control. An impedance controller controls the force and position of the robot manipulator. In this study, direct demonstrated position and force data for imitation learning of the robot were designed to be the reference input of the impedance controller. LSTM-based imitation learning methods enabled the robot to function as intended, even when its initial position was changed or other contact forces were applied according to the environment. The proposed method was verified by applying the writing task of the actual industrial robot manipulator that functions as the expert’s intention.
목차
Abstract
I. 서론
II. 제안하는 방법
III. 실험 결과
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
K. Junge, J. Hughes, T. G. Thuruthel, and F. Iida, “Improving robotic cooking using batch Bayesian optimization," IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 5, no. 2, pp. 760-765, 2020.
K. Lee, B. Vlahov, J. Gibson, J. M. Rehg, and E. A. Theodorou, “Approximate inverse reinforcement learning from vision-based imitation learning," Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Xi'an, China, 2021.
J. Hua, L. Zeng, G. Li, and Z. Ju, “Learning for a robot: Deep reinforcement learning, imitation learning, transfer learning," Sensors, vol. 21, no. 4, 2021.
D. J. Jeong and S. Jung, “A study on experimental performance comparison of force control algorithms for a massage robot" Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 9, pp.660-667, 2021
B. Lindemann, T. Müller, H. Vietz, N. Jazdi, and M. Weyrich, “A survey on long short-term memory networks for time series prediction," Procedia CIRP, pp. 650-655, 2021.
K. Lee, B. Vlahov, J. Gibson, J. M. Rehg, and E. A. Theodorou, “Approximate inverse reinforcement learning from vision-based imitation learning," Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Xi'an, China, 2021.
J. Hua, L. Zeng, G. Li, and Z. Ju, “Learning for a robot: Deep reinforcement learning, imitation learning, transfer learning," Sensors, vol. 21, no. 4, 2021.
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