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J-GLOBAL ID：202002252899021546   整理番号：20A1984293

選択的二重アーム把持によるロボットピッキングタスクの少数経験学習システム

Few-experiential learning system of robotic picking task with selective dual-arm grasping

著者 (5件)： Kitagawa Shingo (Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Wada Kentaro (Dyson Robotics Laboratory, Imperial College London, South Kensington, London, UK) ,  Hasegawa Shun (Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Okada Kei (Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Inaba Masayuki (Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan)
資料名： Advanced Robotics  (Advanced Robotics)
巻： 34  号： 18  ページ： 1171-1189  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： 最近,ロボットは自動化のために倉庫と工場に導入され,人間が人間として二重腕操作を実行し,大きな,重い,そして不均衡な対象物を操作することが期待されている。著者らは,散乱した環境における目標採取タスクに焦点を当て,ロボットが単一腕と二重腕運動から適切な把持運動を選択,実行するロボットピックアップシステムを実現することを目指した。本論文では,選択的2本腕把持による少数経験学習ベースターゲット選択システムを提案した。本システムでは,ロボットはまず,把持点とオブジェクトの意味とインスタンスラベルを自動合成データセットで学習する。次に,ロボットは,実世界で把握試行経験を実行,収集した試行経験で把握点予測モデルを再訓練する。最後に,ロボットは,把持オブジェクトインスタンス,戦略およびポイントの候補ペアを評価し,最適把持運動を実行するように選択する。実験において,著者らは,倉庫のような散乱した環境におけるデュアルアームヒューマノイドロボットBaxterによる目標採取タスク実験を実施することによって,著者らのシステムを評価した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *自動化 ,  *把持【操作】 ,  *作業 ,  *仕分け ,  *ロボット ,  *学習 ,  *相互作用 ,  *対話処理 ,  *倉庫 ,  *クラッタ ,  *知能ロボット ,  *システム
準シソーラス用語： タスク【ロボット】 ,  ピッキング ,  ヒューマノイド【ロボット】 ,  学習支援システム ,  経験学習 ,  実世界インタラクション

著者キーワード (3件)： マニピュレーション学習 ,  把握 ,  二重アーム操作

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 (3件)： 把持 ,  経験 ,  学習システム