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J-GLOBAL ID：201702265003303786   整理番号：17A1255541

ロボット衣服変性の改善と評価:衣服agnosticアプローチ【Powered by NICT】

Improving and evaluating robotic garment unfolding: A garment-agnostic approach

著者 (4件)： Estevez David (Robotics Lab research group within the Department of Systems Engineering and Automation, Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Spain) ,  Fernandez-Fernandez Raul (Robotics Lab research group within the Department of Systems Engineering and Automation, Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Spain) ,  Victores Juan G. (Robotics Lab research group within the Department of Systems Engineering and Automation, Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Spain) ,  Balaguer Carlos (Robotics Lab research group within the Department of Systems Engineering and Automation, Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICARSC  ページ： 210-215  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： ロボット衣服折畳みのための現在の方法は,拡張された衣服の全容を必要とし,モデルベース折畳み配列を良好に適用した。本論文では,深さデータを用いた衣服と作業を展開するモデル必要としない衣服不可知論的アルゴリズムを提案した。衣服である非折畳み,折畳みのための最先端のアプローチを適用する可能性がある。提示したアルゴリズムは三つの主要な段階に分割した。最初に,セグメンテーション段階は,背景から衣服データを抽出し,その輪郭の多角形への近似する。クラスタリング段階は衣服内の類似高さの領域を,種々の重複領域に対応した。最後に,ピックアンドプレイスポイント段階は非折畳み過程のための衣服,選択された候補経路に沿った高さに蓄積した差として定義されるバンピネス値に基づくを把握し,放出に最も適した点を見つける。視覚アルゴリズムの評価のための実験は,二倍の総計6名の異なる衣服カテゴリーのからの30試料のデータセット上で実施した。全展開アルゴリズムもデータセット衣服のサブセット上での産業用ロボットプラットフォームを用いた実験により検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 部分集合 ,  セグメンテーション ,  ロボット ,  産業用ロボット ,  アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  *衣服 ,  デコンボリューション ,  視覚 ,  折畳み
準シソーラス用語： 最先端 ,  モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロボット ,  衣服 ,  変性 ,  評価