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J-GLOBAL ID：201802283448916501   整理番号：18A0077464

畳込みニューラルネットワークを用いた自己受容性感覚と触覚信号の融合による把握安定性評価【Powered by NICT】

Grasp stability assessment through the fusion of proprioception and tactile signals using convolutional neural networks

著者 (3件)： Kwiatkowski Jennifer (Command and Robotics Laboratory (CoRo), Faculty of Automated Production Engineering, E ́cole de technologie supe ́rieure, Montre ́al, Que ́bec, Canada) ,  Cockburn Deen (Command and Robotics Laboratory (CoRo), Faculty of Automated Production Engineering, E ́cole de technologie supe ́rieure, Montre ́al, Que ́bec, Canada) ,  Duchaine Vincent (Command and Robotics Laboratory (CoRo), Faculty of Automated Production Engineering, E ́cole de technologie supe ́rieure, Montre ́al, Que ́bec, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IROS  ページ： 286-292  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： 種々のタスクを行うことができるロボットのための産業の高まる需要は,ロボット把持の増加能力を必要とする。人間は新しい物体,外受容と固有受容感覚の形で触覚フィードバックに起因スキルと相互作用するのに長けている。本報は把持の安定性評価にexteroceptionと固有受容感覚を組み込む:畳込みニューラルネットワークを用いた新しい方法を提案した。この方法は,同様な触覚フィードバックを用いた教師なし特徴学習アプローチの結果を改善している。100物体に対する1000種類の把持を用いて訓練し,ネットワークを試験した。ネットワークは88.4%の全体的な精度を達成した92.7%の精度で故障クラスを予測した。Copyright 2018 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： ロボット ,  *畳込み ,  *触覚 ,  相互作用 ,  学習 ,  故障 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *自己受容性感覚
準シソーラス用語： 触覚フィードバック ,  *安定性評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  自己受容性感覚 ,  触覚 ,  融合 ,  把握 ,  安定性評価