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J-GLOBAL ID：201802276824572302   整理番号：18A1773083

未知環境におけるヒューマノイドロボットのためのアフォーダンスに基づく多接触全身姿勢シーケンス計画【JST・京大機械翻訳】

Affordance-Based Multi-Contact Whole-Body Pose Sequence Planning for Humanoid Robots in Unknown Environments

著者 (4件)： Kaiser Peter (Institute for Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany) ,  Mandery Christian (Institute for Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany) ,  Boltres Andreas (Institute for Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany) ,  Asfour Tamim (Institute for Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICRA  ページ： 3114-3121  発行年： 2018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： ヒューマノイドロボットの印象的な進歩にもかかわらず,未知の環境における全身の協調操作の自律的計画は依然として未解決の問題である。著者らの以前の研究において,著者らはこの問題に関連する2つの基本的側面を扱った。1)未知の環境におけるエンドエフェクタ接触機会の自律的検出,2)多重接触姿勢シーケンスの目標指向計画,それは運動計画のための出発点として役立つことができて,複雑さの減少の制御方式を制御することができた。両方の問題は,特にヒューマノイドロボットの複雑さと多数の利用可能な接触機会のために,大量の可能な解決策を被っている。本論文では,著者らの以前の研究に基づく全身マルチ接触タスクの計画のための手法を提案した。これは,ロコ操作アフォーダンスと全身マルチ接触姿勢シーケンス計画のビジョンベース検出に基づいている。著者らは,複数接触姿勢シーケンスを計画するための組合せアプローチを実証した。これは,ロコマニピュレーション作業中の環境との接触を安定化するための利用可能なエンドエフェクタの利用に焦点を合わせている。この方法を,実際のセンサデータとヒューマノイドロボットARMAR-4に基づく複数の模範シナリオにおけるシミュレーションにおいて評価した。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： 制御方式 ,  *多重化
準シソーラス用語： 自律性 ,  運動計画 ,  複雑性 ,  *未知環境 ,  *全身 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 未知環境 ,  ヒューマノイドロボット ,  アフォーダンス ,  全身 ,  姿勢 ,  シーケンス ,  計画