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J-GLOBAL ID：201702221480767279   整理番号：17A0056110

クラッタにおける操作のための物理的に妥当なシーン推定【Powered by NICT】

Physically plausible scene estimation for manipulation in clutter

著者 (4件)： Desingh Karthik (Department of Computer Science and Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA, 48109-2121) ,  Jenkins Odest Chadwicke (Department of Computer Science and Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA, 48109-2121) ,  Reveret Lionel (INRIA Rhone-Alpes, Saint Ismier, France, 38334) ,  Sui Zhiqiang (Department of Computer Science and Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA, 48109-2121)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Humanoids  ページ： 1073-1080  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラッタ情景内での物体姿勢の知覚統合ロボットに利用できる部分的観測のために,挑戦的な問題である,乱雑なシーンは特に厄介である。閉塞に加えて,乱雑なシーンは,物理オブジェクト相互作用に起因する不確実性の種々の場合,接触,積層と部分的支援などを有している。本論文において,筆者らは物理学に基づく不確実性のこれらの症例を検討し,物理的に実行可能なシーン推定のための手法を提案した。具体的には,Newton物理的シミュレーションのための生成的確率推論フレームワーク内の仮説の妥当性を検証した:粒子フィルタリング,MCMCとMCMC変異体粒子フィルタリング。物体形状が既知と仮定して,物体姿勢の集合としてシーンを推定し,シーンの状態空間と同様に最尤推定上の分布を推定した。把握可能な物体の操作は,PR2ロボットで行うことができるように,ICPベースの手法と比較し,物理的物体相互作用だけでなく,多目的シーンの単離例におけるシーン推定の結果を提示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロボット ,  シミュレーション ,  相互作用 ,  確率推論 ,  最尤法 ,  不確実性 ,  *クラッタ ,  単離
準シソーラス用語： 状態空間 ,  MCMC ,  粒子フィルタリング ,  積層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラッタ ,  物理 ,  シーン ,  推定