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J-GLOBAL ID：201802226780635293   整理番号：18A0708263

安定把持のための滑り検出のための学習【JST・京大機械翻訳】

Learning to detect slip for stable grasping

著者 (6件)： Li Luxuan (Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Sun Fuchun (Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Fang Bin (Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Huang Zhudong (Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Yang Chao (Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Jing Mingxuan (Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 430-435  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： 安定した把握の重要な基礎として,滑り検出はロボットの操作レベルの改善に重要な役割を果たす。本論文では,教師なし学習と教師つき学習を組み合わせた新しいスリップ検出法を提案した。ウィンドウマッチング追跡を用いて特徴を抽出し,次にSVMを適用してスリップと安定事象を分類した。他の方法より優れているので,提案した方法は把持物体の制限を持たず,他のロボットハンドに容易に適用できる。さらに,物体とロボットハンドの相対距離を測定する赤外センサに基づく新しいスリップ標識法を提案した。Uniersal Robot,Barettハンド,赤外センサから成るプラットフォームを設定した。そして,実験を実行して,提案方法の有効性を証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出法 ,  教師つき学習 ,  標識法 ,  教師なし学習 ,  ロボット ,  *赤外検出器

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 把持 ,  滑り ,  学習