深層強化学習による自然なリーチング運動パターン生成 -人間の計測データを用いず7自由度アームの運動シナジーを発現-東北大学

UPDATE： | 記事カテゴリー：ニュース
　東北大学の研究グループは，人間の計測データを使わずに深層強化学習によって自然なリーチング運動パターンを生成する手法を提案した。人間の計測データを一切用いずに，運動習熟レベルが進むほど運動シナジー強度が増大していくプロセスを定量的に再現することに成功したと発表した。
東北大学 -TOHOKU UNIVERSITY-
深層強化学習による自然なリーチング運動パターン生成 -人間の計測データを用いず7...
https://www.tohoku.ac.jp/japanese/2021/06/press20210607-01-arm.html
【本学研究者情報】 〇大学院工学研究科 ロボティクス専攻　教授　林部充宏 研究室ウェブサイト 【発表のポイント】 人間の計測データを使わずに深層強化学習により、自然なリーチング運動パターンを生成できる...

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