文献
J-GLOBAL ID:202002235010242613
整理番号:20A0439387
ロボット力推定のための固有受容モデルの深層学習【JST・京大機械翻訳】
Deep Learning of Proprioceptive Models for Robotic Force Estimation
著者 (5件):
Berger Erik
(Digital Enterprise & Digital Services, Siemens AG, Schuetzenstr. 4-10,Leipzig,Germany,04103)
,
Passos Daniel Eger
(Institute of Computer Science, Technical University Bergakademie Freiberg, Bernhard-von-Cotta-Str. 2,Freiberg,Germany,09599)
,
Grehl Steve
(Institute of Computer Science, Technical University Bergakademie Freiberg, Bernhard-von-Cotta-Str. 2,Freiberg,Germany,09599)
,
Amor Heni Ben
(Arizona State University, 699 S Mill Ave,School of Computing, Informatics and, Decision Systems Engineering,Tempe,AZ,USA,85281)
,
Jung Bernhard
(Institute of Computer Science, Technical University Bergakademie Freiberg, Bernhard-von-Cotta-Str. 2,Freiberg,Germany,09599)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2019
号:
IROS
ページ:
4258-4264
発行年:
2019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)