Online SVM and interpolation for Manipulation - 研究日誌 @ くろるん

強化学習

SVM

• データの入れ替え

識別関数の重みによる切捨て→inclimental SVMに移行？

• 探索方法

探索確率の離散化→単峰形正規分布による確率調整

• 操作トルクの決定方法

同心円状に探索後，サポートベクトルに寄せる

補間補外

• 線形近似

離散状態の遷移完了後にあらためてマップ作成
軌道上の位置をランダムに決定して格子状に探索
ランダムに初期値を決め，最急降下法により代表点決定
代表点を傾きと重心からの距離でクラスタリング
各クラスタを最小二乗法で線形近似
得られた直線をパラメータに変換

• 補間補外

データのない離散状態の場合
他の離散状態の直線パラメータをクラスタリング
各クラスタを最小二乗補間
現在離散状態のパラメータを推定
推定パラメータを境界に変換
得られた境界により対象物操作