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J-GLOBAL ID：201802214161723256   整理番号：18A1853696

距離画像へのハンドモデル群の畳み込みによる把持手段と把持位置の同時決定

著者 (2件)： 堂前幸康 (産業技術総合研) ,  原田研介 (大阪大)
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： 36th  ページ： ROMBUNNO.1G2-06  発行年： 2018年09月04日 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 工場や倉庫が扱う商品点数は膨大になってきており,ピッキングにはロボットもあらかじめ複数種類のハンドを装備されるようになってきている。把持位置だけでなく,把持手段(ハンドの種類や形状)を決定することも重要になってきている。本論文では,複数種類のハンドを持つロボットによる多品種物体のピッキング作業において,距離画像のみから把持手段と把持位置を同時に決定する手段を提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *距離画像 ,  *ロボットハンド ,  畳込み ,  工場 ,  倉庫 ,  仕分け ,  *位置決め ,  *二値画像 ,  把持【操作】 ,  *姿勢決定 ,  つかみ装置 ,  商品
準シソーラス用語： *ピッキング

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (13件)：

• B.Drost, et al.: ′′Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition′′, In Proc. of CVPR, 2010.
• C.Choi, et al.: ′′Voting-based Pose Estimation for Robotic Assembly Using a 3D sensor′′, In Proc. of ICRA, 2012.
• S.Levine, P.Pastor et al.: ′′Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection′′, arXiv:1603.02199, 2016.
• L.Pinto and A.Gupta.: ′′Supersizing Self-supervision: Learning to Grasp from 50K Tries and 700 Robot Hours′′, in Proc. of ICRA, 2016.
• I.Lenz, H.Lee, and A.Saxena.: ′′Deep Learning for Detecting Robotic Grasps′′, Int'l J. Robotics Research (IJPR), 2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： 距離画像 ,  モデル ,  畳み込み ,  把持