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J-GLOBAL ID：202002247680603408   整理番号：20A2503245

畳込みニューラルネットワークに基づく実時間マルチオブジェクト把持【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Multi-object Grasp Based on Convolutional Neural Network

著者 (2件)： Yu Hui (School of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Xu Yulin (School of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1631  号： 1  ページ： 012006 (7pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  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： ロボットアームの把握は,様々な複雑なタスクを実行するためのロボットの基本的能力である。ロボットアームでは,視覚ベース把持タスクは依然として挑戦的な問題である。本論文では,ロボットアームの動的把持を実行するためのシステムを提案した。ニューラルネットワークを用いて,複数の場面におけるオブジェクトを検出し,次に,ロボットアームを制御して,目標物体の閉ループ把持を達成した。ターゲットオブジェクトを把持する過程において,ターゲットオブジェクトの位置が移動するならば,ロボットアームはすぐに停止し,把持のために新しいターゲット位置に行く。大規模な実験は,提案方法が実世界で動的把持を達成するロボットアームを可能にすることを証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  ロボット ,  *ニューラルネットワーク ,  ロボットアーム
準シソーラス用語： 実時間 ,  目標位置 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 畳込みニューラルネットワーク ,  実時間 ,  マルチ ,  オブジェクト ,  把持