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J-GLOBAL ID：201702231803268453   整理番号：17A1271276

並列SOM(自己組織化マップ)マッピングを通した3Dツール表現からのツールアフォーダンスの自己管理学習【Powered by NICT】

Self-supervised learning of tool affordances from 3D tool representation through parallel SOM mapping

著者 (4件)： Mar Tanis (iCub Facility, Istituto Italiano di Tecnologia, Via Morego 30, 16163, Genova, Italy) ,  Tikhanoff Vadim (iCub Facility, Istituto Italiano di Tecnologia, Via Morego 30, 16163, Genova, Italy) ,  Metta Giorgio (iCub Facility, Istituto Italiano di Tecnologia, Via Morego 30, 16163, Genova, Italy) ,  Natale Lorenzo (iCub Facility, Istituto Italiano di Tecnologia, Via Morego 30, 16163, Genova, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 894-901  発行年： 2017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)

抄録/ポイント： 将来のヒューマノイドロボットは,そのためには,新しいスキルを学習とその環境への適応により装備されていないタスクの広い範囲を行うことが期待される。目標に向けて重要な要求は,それら自身のマニピュレータは不十分であるタスクを実行するためのツールとしての外部要素を利用することができることである;ツールの利用方法を学ぶ自律する能力は,ロボットを設計にまでより汎用的で,かつ簡単にするであろう。この展望に動機づけられて,本論文では,ロボットがそれらの3D幾何学に基づくツールアフォーダンスの学習を可能にする手法を提案し,評価した。この目的のために,著者らはそれらを把握方法と組み合わせたツール,効果工具姿勢を行っ作用の機能の実現を表すためにアフォーダンスベクトルを表現するために工具姿勢記述子を適用した。ツールアフォーダンス学習はこれらの2表現間のマッピング,2段階で達成されるを決定することである。最初に,両表現の次元は,それぞれの自己組織化マップ(SOM)上にunsupervisedlyマッピングにより減少した。,工具姿勢SOM(自己組織化マップ)におけるニューロン間のマッピングと工具姿勢とそれらの対応するアフォーダンスベクトルの対のためのアフォーダンスSOMの中のニューロンを神経回路網に基づいた回帰モデルを用いて学習される。この方法は,ロボットがツールを用いたその作用の影響を正確に予測し,与えられた目標のための最適な行動を選択し,学習段階に見られないツールでも可能にする。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 神経回路網 ,  マニピュレータ ,  *学習 ,  *自己組織化特徴マップ ,  回帰モデル ,  ロボット ,  ニューロン ,  *三次元 ,  幾何学
準シソーラス用語： *アフォーダンス ,  工具姿勢 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： SOM ,  自己組織化マップ ,  マッピング ,  3D ,  ツール ,  表現 ,  アフォーダンス ,  自己管理学習