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J-GLOBAL ID：201602260751453661   整理番号：16A1167574

Wizard of Ozと深層学習によるロボットの柔軟物折り畳み作業

著者 (9件)： 陽品駒 (早稲田大) ,  佐々木一磨 (早稲田大) ,  鈴木彼方 (早稲田大) ,  加瀬敬唯 (早稲田大) ,  高橋城志 (早稲田大) ,  高橋城志 (JSPS) ,  菅野重樹 (早稲田大) ,  尾形哲也 (早稲田大) ,  尾形哲也 (産業技術総合研)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 34th  ページ： ROMBUNNO.2G2-05  発行年： 2016年09月07日 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,Wizard of Oz(WoZ)を用いデータを獲得し,そのデータを深層学習モデルに学習させることにより,短時間で複雑な動作を学習・生成する手法を提案する。WoZは人間がロボットを遠隔操作する手法であり,ロボットの感覚情報を監視しながら操作することが可能な方法である。WoZ法で獲得した感覚情報を深層学習モデルの教師データとして用いることで,動作生成モデルを獲得する。評価実験の結果からロボットは環境を認識し,柔軟物の折り畳み作業が可能なことを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  遠隔制御 ,  システム ,  物 ,  *折畳み ,  ロボット ,  写真像 ,  行為 ,  データ ,  情報処理
準シソーラス用語： *アームロボット ,  遠隔操作システム ,  感覚情報処理 ,  教師データ ,  柔軟物体 ,  *深層学習 ,  動作生成

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (4件)：

• 鈴木彼方,他:”深層学習を用いた多自由度ロボットによる柔軟物の折り畳み動作生成,”情報処理学会 第78回全国大会 (IPSJ2016),2016
• S. Levine et al “End-to-End Training of Deep Visuomotor Policies”, JMLR 17, vol.17(35), pp. 1-40, 2016
• K. Noda et al “ Multimodal integration learning of robot behavior using neural networks”, Robotics and Autonomous Systems, vol. 62, issue 6, pp. 721-736, 2014
• Krizhevsky et al “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks” NIPS 2012: Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, Nevada(USA)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  ロボット ,  折り畳み作業