文献
J-GLOBAL ID:201702278362509774
整理番号:17A0056121
ヒューマノイド深い学習と占有ボクセルグリッド地図による陸棚ビンピッキングのための3Dオブジェクトセグメンテーション【Powered by NICT】
3D object segmentation for shelf bin picking by humanoid with deep learning and occupancy voxel grid map
著者 (4件):
Wada Kentaro
(Department of Mechano-Informatics. The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan)
,
Murooka Masaki
(Department of Mechano-Informatics. The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan)
,
Okada Kei
(Department of Mechano-Informatics. The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan)
,
Inaba Masayuki
(Department of Mechano-Informatics. The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2016
号:
Humanoids
ページ:
1149-1154
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)