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J-GLOBAL ID：201502250957963019   整理番号：15A0741502

ロボットのピックアンドプレース作業を学習するための人間のハンドジェスチャーの理解

Understanding Human Hand Gestures for Learning Robot Pick-and-Place Tasks

著者 (2件)： LIN Hsien-I (National Taipei Univ. Technol., Taipei, TWN) ,  CHIANG Y. P. (Mackay Memorial Hospital, Taipei, TWN)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 12  号： May  ページ： WEB ONLY  発行年： 2015年05月 
JST資料番号： U7018A  ISSN： 1729-8814  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間のデモンストレーションによるロボットのプログラミングは,とりわけジェスチャーによる直観的アプローチである。ロボットのピックアンドプレース作業は工場で広く用いられているので,この論文では人間のハンドジェスチャーを理解することで,ロボットのピックアンドプレース作業を学習するためのフレームワークを提案している。提案フレームワークはジェスチャー認識モジュールとロボット挙動制御モジュールからなる。ジェスチャー認識モジュールでは,Gilbrethのtherblingsからのtransport empty(TE),transportloaded(TL),grasp(G),release(RL)は認識されるハンドジェスチャーである。カメラ画像からこれらのジェスチャーを認識するのに畳込みニューラルネットワーク(CNN)を採用している。ロバスト性能を達成するために,Gauss混合モデル(GMM)による皮膚モデルを用いて,画像の非皮膚色をフィルタリングする。また,CNNの訓練と試験の前に,自然なハンド姿勢を得るために,位置と方向の校正を適用する。ロボット挙動制御の際には,それぞれTE,TL,G,RLに対する対応するロボット運動プリミティブをロボットで実装する。ロボットシステムのプリミティブを管理するために,Extensible Agent Behavior Specification Laguage(XABSL)に基づく挙動ベースプログラミングプラットフォームを採用する。XABSLはロボットプリミティブの柔軟性と再使用性をもたらすので,ロボットのピックアンドプレース作業を実現するために,ジェスチャー認識モジュールからのハンド運動系列はXABSLプログラミングプラットフォームで容易に使用できる。七つのハンドジェスチャーをする七人の被験者の実験評価によって,平均認識率は95.96%であることを示す。さらに,XABSLプログラミングプラットフォームによって,人間のデモンストレーションにより,立方体積み重ね作業が容易にプログラミングできることを実験によって示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  ユーザインタフェイス ,  Gauss模型 ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  生体モデル ,  キャリブレーション ,  計算機プログラミング ,  ニューラルネットワーク ,  *産業用ロボット ,  証明
準シソーラス用語： *ハンドジェスチャー認識 ,  ハンドジェスチャ ,  Gauss混合モデル ,  画像セグメンテーション ,  皮膚モデル ,  ロボットプログラミング ,  デモンストレーション

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット ,  学習 ,  人間 ,  ジェスチャー ,  理解