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J-GLOBAL ID：201702271657041799   整理番号：17A1397597

ロボット知覚の経験に基づく最適化【Powered by NICT】

Experience-based optimization of robotic perception

著者 (7件)： Durner Maximilian (Robotics and Mechatronics Institute, German Aerospace Center (DLR)) ,  Kriegel Simon (Robotics and Mechatronics Institute, German Aerospace Center (DLR)) ,  Riedel Sebastian (Robotics and Mechatronics Institute, German Aerospace Center (DLR)) ,  Brucker Manuel (Robotics and Mechatronics Institute, German Aerospace Center (DLR)) ,  Marton Zoltan-Csaba (Robotics and Mechatronics Institute, German Aerospace Center (DLR)) ,  Balint-Benczedi Ferenc (Institute for Artificial Intelligence, University of Bremen) ,  Triebel Rudolph (Robotics and Mechatronics Institute, German Aerospace Center (DLR))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAR  ページ： 32-39  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： パラメータ化に大きく依存する重要な知覚タスクの性能として,異なるアプリケーションドメインへの汎用ロボットを展開する,それらの演算子によるこれらの変化するシナリオを調整する方法を必要とするであろう。これらの調節の多くは基本的に専門家により試行錯誤で見出され,品質基準は,適用ごとに変化するにつれて,このプロセスを自動化する大きくによる長い段取り時間を克服を支援するパイプライン最適化フレームワークを提案した。展開された場合に,この論文で提案したように微調整最適化は,事前に記録したデータ,乾燥ガス中,または運転中に自動的に開始することができる。,グランドトルース注釈データに基づく二つの重要なモジュールの性能利得を定量化した。挑戦THRデータセット,二つの応用シナリオの評価シーンを含むを放出する。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： パラメタリゼーション ,  利得 ,  品質基準 ,  運転 ,  *ロボット ,  自動化 ,  アノテーション ,  *最適化
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  微調整 ,  段取時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロボット ,  知覚 ,  経験 ,  最適化