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J-GLOBAL ID：202002235849705063   整理番号：20A2466808

深層学習を用いた実ロボットの反射動作学習 日立-早大の共同研究開発事例

Reflection Motion Learning of Real Robot using Deep Neural Network: Joint Research and Development of Hitachi, Ltd. and Waseda University

著者 (6件)： 伊藤洋 (日立) ,  伊藤洋 (早稲田大) ,  山本健次郎 (日立) ,  森裕紀 (早稲田大) ,  尾形哲也 (早稲田大) ,  尾形哲也 (産業技術総合研)
資料名： 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM)  (日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会予稿集(CD-ROM))
巻： 2020  ページ： ROMBUNNO.2A1-A11  発行年： 2020年05月27日 
JST資料番号： L0318B  ISSN： 2424-3124  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 多様な環境変化に対しロバストな動作を生成する技術として,深層学習を用いた動作生成手法が提案されている。著者らは,より状況に適した自律動作を実現するためには,時系列学習により目的動作を達成するような随意動作に加え,環境変化に対し即時対応する反射動作の開発が必要であると考えている。本稿では,反射動作の開発による自律動作の実現と機能検証を目的とし,多様な把持対象物を潰すことなく把持する「把持力制御動作」と自律移動時に未知の物体を回避する「障害物回避動作」が,実ロボットを用いて実現できることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  条件反射 ,  生体反射 ,  変化 ,  変動 ,  ロバスト制御 ,  *自律ロボット ,  時系列 ,  行為 ,  把持【操作】 ,  障害物回避 ,  力制御 ,  操作 ,  ニューラルネットワーク ,  環境変化 ,  *深層学習
準シソーラス用語： マニピュレーション ,  *動作生成 ,  反射運動

分類 (3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) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層学習 ,  ロボット ,  学習 ,  日立 ,  共同 ,  研究 ,  開発