Abstract-Vi föreslår en teknik för att påskynda inlärningen av omvänd kinematics av en robot manipulator genom att bryta den i två eller flera virtuella robotarmar. Till skillnad från tidigare nedbrytning närmar sig, denna inte sätta några krav på robotarkitekturen, och därmed är det helt allmänt. Parametriserade självorganiserande kartor är särskilt lämpliga för denna typ av lärande, och gör det möjligt att jämföra resultat direkt erhållna och genom nedbrytningen. Experimentering visar att tidsförkortningar på upp till två storleksordningar är lätta att uppnå.
Robotmanipulator kan brytas ner i två eller flera virtuella robotarmar för att påskynda inlärningen av invers kinematics REF.
Learning Inverse Kinematics: Reduced Sampling Through Decomposition Into Virtual Robots
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}