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J-GLOBAL ID：201802260718661629   整理番号：18A1853807

多視点の視覚センサフィードバックを用いた深層学習による物体認識と掬い動作の生成

著者 (6件)： 越智仁絵 (大阪大) ,  万偉偉 (大阪大) ,  万偉偉 (産業技術総合研) ,  山野辺夏樹 (産業技術総合研) ,  原田研介 (大阪大) ,  原田研介 (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： 36th  ページ： ROMBUNNO.2E2-03  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： 料理や家事などの家庭内のタスクをロボットが行うには,厳密な動作の設計を必要としないLearning from Demonstration(LfD)という手法が有効である。本研究では,バイラテラル遠隔操作システムにより,データを取得し深層学習により視覚情報とロボットの動作の対応付けを行うことで,動作を予測するシステムを提案する。さらに,複数の方向から視覚センサで画像を取得するシステムを新たに開発し,視点が動作の結果に及ぼす影響を調査する。(著者抄録)

シソーラス用語： *視覚センサ ,  機械学習 ,  *物体認識 ,  *ロボットアーム ,  エンドエフェクタ ,  *料理 ,  家事
準シソーラス用語： Kinectセンサ ,  RGBカメラ ,  Webカメラ ,  デモンストレーション ,  ニュートラルネットワーク ,  *バイラテラル遠隔操作 ,  モデル解析 ,  視覚情報 ,  *深層学習 ,  *生活支援ロボット ,  多視点画像 ,  力センサ

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (7件)：

• B. D. Argall, S. Chernova, M. Veloso, and B. Browning,“A survey of robot learning from demonstration,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 57, no. 5, pp. 469483, 2009.
• P.Yang, T. Ogata et al. ′′Repeatable folding task by humanoid robot worker using deep learning.′′ IEEE Robotics and Automation Letters 2.2, pp. 397-403, 2017.
• R. Rahmatizadeh, P. Abolghasemi, L. B?l?n, and S. Levine, “Visionbased multi-task manipulation for inexpensive robots using end-to-end learning from demonstration,” arXiv preprint arXiv:1707.02920, 2017.
• H. Ochi, W. Wan et al. ′′Deep Learning Scooping Motion using Bilateral Teleoperations′′, IEEE International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM), 2018.
• Ko, Woori, et al. ′′Deep Learning-based Behavior Generation for Social Robots.′′ (2018).

タイトルに関連する用語 (5件)： 視点 ,  視覚センサ ,  フィードバック ,  深層学習 ,  物体認識