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J-GLOBAL ID：201702233410679411   整理番号：17A0504234

マニピュレーションの現在と将来

著者 (1件)： 原田研介 (大阪大学大学院基礎工学研究科)
資料名： 日本ロボット学会誌  (ロボ學)
巻： 35  号： 1  ページ： 2-8(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： Y0482A  ISSN： 0289-1824  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： マニピュレーションや把持の理論ならびに知能化,実用化に関する近年の研究動向について解説するとともに,将来の方向について展望した。まず1)ハンドの自由度よりもアクチュエータ数が少ない劣駆動ハンドとその制御に関する研究の現状,次いで2)把持動作を中心とする作業動作の生成,計画手法として,視覚センシングによる方法,学習により獲得する方法,データベースを用いる方法について概説した。また3)特定作業の実用化を想定した競技会の状況,4)産業用ロボットの知能化に関する動向,人工知能応用の方向性について触れた。

シソーラス用語： *操作 ,  *把持【操作】 ,  *ロボットハンド ,  作業計画 ,  視覚 ,  学習 ,  人工知能 ,  駆動
準シソーラス用語： *マニピュレーション ,  劣駆動

著者キーワード (4件)： Robotic Manipulation ,  Grasping ,  Research ,  Industrial Robot

分類 (2件)： ロボット工学一般  (IC04011S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (51件)：

• [1] 原田:“マニピュレーション研究—把持計画を中心とした研究動向—”,日本ロボット学会誌,vol.31, no.4, pp.320–325, 2013.
• [2] 進藤,中田:“ファナック/PFNは能動学習,グーグルらはシミュレータピッキングや把持の機械学習でラベル収集が焦点”,日経ロボティクス,no.7, pp.3–5, 2016.
• [3] 進藤:“ロボットの行動生成にディープラーニングCNNと強化学習で連続値ベースの運動が獲得可能に”,日経ロボティクス,no.12, pp.14–19, 2016.
• [4] D. Hackett, J. Pippine, A. Watson, C. Sullivan and G. Pratt: “An Overview of the DARPA Autonomous Robotic Manipulation (ARM) Program,” 日本ロボット学会誌,vol.31, no.4, pp.3269–329, 2013.
• [5] L.U. Odhner, L.P. Jentoft, M.R. Claffee, N. Corson, Y. Tenzer, R.R. Ma, M. Buehler, R. Kohout, R.D. Howe and A.M. Dollar: “A Compliant, Underactuated Hand for Robust Manipulation,” Int. J. of Robotics Research, vol.33, no.5, pp.736–752, 2014.

タイトルに関連する用語 (2件)： マニピュレーション ,  将来