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J-GLOBAL ID：202002223821269082   整理番号：20A1552105

全方向運搬ロボットの視覚機械学習に関する研究

Study on visual machine-learning on the omnidirectional transporting robot

著者 (6件)： Zambrano Adrian (Graduate School of Mechanical Systems Engineering, Yamagata University, Yonezawa-shi, Japan) ,  Abe Kazuki (Graduate School of Mechanical Systems Engineering, Yamagata University, Yonezawa-shi, Japan) ,  Suzuki Ikumi (Graduate School of Mechanical Systems Engineering, Yamagata University, Yonezawa-shi, Japan) ,  Combelles Theo (Graduate School of Engineering, Sorbonne Universite, Polytech Sorbonne, Paris, France) ,  Tadakuma Kenjiro (Graduate School of Information and Applied Technology, Tohoku University, Sendai-shi, Japan) ,  Tadakuma Riichiro (Graduate School of Mechanical Systems Engineering, Yamagata University, Yonezawa-shi, Japan)
資料名： Advanced Robotics  (Advanced Robotics)
巻： 34  号： 13  ページ： 917-930  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0339A  ISSN： 0169-1864  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 平面アクリル板表面上を移動する複数トレイの位置追尾を行うため,全方向運搬ロボットに統合したコンピュータビジョンの解決策を示した。トレイは,そのメカニズムが任意の空間で製品と材料の両方またはいずれか一方の変位を必要とする応用向けの自動運搬システムとして実装できるように,その表面の頂部に軽量材料を運ぶように設計した。適切な検出のための視覚システムに直面する1つの障害は,その表面に任意の物体を置いたときのトレイの画像の部分的オクルージョンであった。この課題を克服するための方策は,厳密な訓練による高速の物体検出用の異なるオクルージョンパターンを有するトレイを含む画像のデータセットを用いて,サポートベクトルマシン(SVM)のような機械学習アルゴリズムの実装から成り立つものである。実験テストの結果は,部分的オクルージョンの下でもロボット装置上の複数トレイの物体追跡に対して信頼できる手法として,著者らの提案の実施を実証した。また,OPTITRACKモーションキャプチャシステムによる位置測定に関して,著者らの視覚システムで行った位置測定の精度を調査し,またソフトウェア実装によって必要とされるフレーム当たりの処理時間を評価した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *移動ロボット ,  産業用ロボット ,  トレイ ,  追跡 ,  *コンピュータビジョン ,  オクルージョン ,  サポートベクトルマシン ,  画像処理システム ,  位置測定 ,  加工時間 ,  *機械学習
準シソーラス用語： モーションキャプチャシステム ,  位置追尾 ,  運搬ロボット ,  処理時間 ,  *全方向移動ロボット ,  物体追跡

著者キーワード (5件)： 視覚 ,  機械学習 ,  全方位 ,  閉塞 ,  検出

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 全方向 ,  運搬ロボット ,  視覚 ,  機械学習 ,  研究