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J-GLOBAL ID：201602213049700327   整理番号：16A0010585

Gauss混合モデルに基づく把持姿勢生成法

A Grasp-pose Generation Method Based on Gaussian Mixture Models

著者 (1件)： WU Wenjia (Shanghai Dianji Univ., Shanghai, CHN)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 12  号： Nov  ページ： WEB ONLY  発行年： 2015年11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： この論文では,Gauss混合モデル(GMM)ベース把持姿勢生成法を提案している。オフライン訓練ではあるが,GMMを確立し,これをロボットの到達可能方位の分布を記述するのに使用する。ロボットの作業空間を小さな3Dボクセルに分割し,各ボクセルに対してGMMを訓練することで,x,y,z位置を指数とし,GMMをエントリーとして,すべての作業空間をカバーするルックアップテーブルを構築する。作業空間領域(TSR)の定義を通して,物体の実現可能な把持姿勢を連続領域で表現する。GMMによって,オンライン把持計画ステージにおいて,可到達確率の高い領域から把持姿勢を優先的にサンプリングできる。さらにGMMは把持姿勢の可到達性の予備判断として使用できる。模擬ロボットと実ロボットに対する実験によって,従来の方法に対する本方法の優越性を示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *把持【操作】 ,  *Gauss模型 ,  作業空間 ,  可到達性 ,  *ロボットアーム ,  モデリング ,  信号標本化 ,  確率分布 ,  エンドエフェクタ ,  休止 ,  角度
準シソーラス用語： *Gauss混合モデル ,  GMM ,  オフライン ,  Euler角

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (3件)： Gauss混合モデル ,  把持 ,  姿勢