抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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著者らは,人間が行う類似の方法で,機器を用いて作業を効率的に実行することを期待できる。一般的なアプローチは,ロボットがそれらを操作できるように機器のモデルを構築することであるが,このプロセスは時間がかかる。本論文では,オントロジーと畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,機器の適切な操作を推定する方法を提案した。著者らは,CNNsを使用して,機器と操作部品を検出し,次に,適切な操作を推論するために,操作部品(例えばボタン)と機器のオントロジー解析を実行することを提案した。この方法は,データセットが複数の機器の包含による高い一般化と,機器と操作部品のための分離された訓練を持っているので,訓練されていない機器に用いることができる。提案手法の有効性を,複数物体環境で動作するサービスロボットを用いて実験的に検証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】