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J-GLOBAL ID：201902283142658582   整理番号：19A0148074

Growing Neural Gasを用いた日用品の把持位置の決定

著者 (3件)： 呉澤沛 (首都大) ,  戸田雄一郎 (岡山大) ,  久保田直行 (首都大)
資料名： 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)  (計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会予稿集(CD-ROM))
巻： 2018  ページ： ROMBUNNO.GS0215  発行年： 2018年11月25日 
JST資料番号： F0428D  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では日用品の3次元点群データから形状を把握し,最適な把持位置の決定ため,位相構造の学習が可能な教師なし学習の1つであるGrowing Neural Gasを用い,3次元点群データから位相構造を学習することで,形状把握に必要な特徴量抽出し,三次元の領域拡張法を用いた学習された位相構造をセグメンテーションし,階層クラスタリングを用い,結果修正が可能かの検討を行う。(著者抄録)

シソーラス用語： 家庭用品 ,  *把持【操作】 ,  位置決め ,  *学習アルゴリズム ,  教師なし学習 ,  構造 ,  *クラスタ化 ,  特徴抽出 ,  *家庭用具 ,  *改変
準シソーラス用語： 位相構造 ,  *位置決定 ,  *階層的クラスタリング ,  *成長型ニューラルガス ,  *日用品

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 日用品 ,  把持