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J-GLOBAL ID：202002220092258361   整理番号：20A2655181

視覚展望と力センシングに基づくロボット組立のためのスキル学習【JST・京大機械翻訳】

Skill learning for robotic assembly based on visual perspectives and force sensing

著者 (6件)： Song Rui (School of Mechanical and Electrical Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150006, China) ,  Song Rui (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Li Fengming (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Quan Wei (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Yang Xuting (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Zhao Jie (School of Mechanical and Electrical Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150006, China)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 135  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロボット組立のためのスキル学習における単一知覚形式で環境を効果的に記述できない。視覚知覚は,オブジェクトの見かけの特性を提供し,物体の柔軟性または剛性を,組立プロセスの間の接触力/トルク情報を用いて検出できた。組立戦略学習を挿入するプロセスにおいて,ほとんどの作業は組立プロセスの電流観測状態として接触力情報を取り上げ,組立状態に及ぼす視覚情報の影響を無視する。本論文では,視覚展望と力センシングを用いた深層Q学習によるロボット組立スキル学習を提案し,組立ポリシーを学習した。報酬システムは,組立状態のための画像テンプレートマッチングによって設計して,それは,プロセスが完全に完了するかどうかを判断するために使用した。組立状態の観測は力/トルク情報とエンドエフェクタの姿勢によって記述される。提案したスキル学習法の性能を評価するために,KUKA IIwaロボットによる実験を,低電圧装置におけるプラスチックファステン組立のために実行した。結果は,ロボットが視覚展望と力センシングによる学習挿入組立戦略を用いて,プラスチックファステン組立を完了できることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  電流 ,  *学習 ,  *ロボット ,  トルク ,  剛性 ,  柔軟性 ,  深層 ,  組立工程 ,  視知覚
準シソーラス用語： 接触力 ,  テンプレートマッチング ,  視覚情報 ,  *スキル学習 ,  *ロボット組立 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 技能学習 ,  強化学習 ,  ロボット組立 ,  視覚展望 ,  力センシング

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚 ,  展望 ,  力 ,  センシング ,  ロボット組立 ,  スキル学習