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J-GLOBAL ID:201702264162622972   整理番号:17A1271357

ロボット把握検出のためのハイブリッド深部アーキテクチャ【Powered by NICT】

A hybrid deep architecture for robotic grasp detection
著者 (6件):
資料名:
巻: 2017  号: ICRA  ページ: 1609-1614  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:
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ロボット把握検出は,ロボット工学の分野で大きな課題である。以前の研究では,この問題を解決するために視覚的アプローチを採用している。本論文では,ロボット把握検出のための視覚と触覚センシングを組み合わせたハイブリッド深層アーキテクチャを提案した。視覚センシングと触覚センシングは互いに相補的であり,ロボット把持のための重要であることを実証した。も視覚,触覚と把握構成情報を含む集まっている新しいTHU把握データセット。公共把握データセットと筆者らの収集データセット上で行った実験は,提案したモデルの性能が従来の方法よりも優れていることを示した。結果も触覚データはロボット把握検出タスクに対して,より優れた視覚特徴を学習するためにネットワーク可能にするのに役立つ可能性があることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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ロボットの設計・製造・構造要素 
タイトルに関連する用語 (4件):
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