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J-GLOBAL ID：202002257355084306   整理番号：20A0950687

効率的な視覚誘導再配列計画のためのモンテカルロ木探索【JST・京大機械翻訳】

Monte-Carlo Tree Search for Efficient Visually Guided Rearrangement Planning

著者 (7件)： Labbe Yann (De ́partement d`informatique de l’ENS, Ecole normale superieure, CNRS, PSL Research University, Paris, France) ,  Zagoruyko Sergey (De ́partement d`informatique de l’ENS, Ecole normale superieure, CNRS, PSL Research University, Paris, France) ,  Kalevatykh Igor (De ́partement d`informatique de l’ENS, Ecole normale superieure, CNRS, PSL Research University, Paris, France) ,  Laptev Ivan (De ́partement d`informatique de l’ENS, Ecole normale superieure, CNRS, PSL Research University, Paris, France) ,  Carpentier Justin (De ́partement d`informatique de l’ENS, Ecole normale superieure, CNRS, PSL Research University, Paris, France) ,  Aubry Mathieu (E ́cole des Ponts, LIGM (UMR 8049), UPE, Champs-sur-Marne, France) ,  Sivic Josef (E ́cole normale supe ́rieure, CNRS, Departement d‘informatique de l’ENS, PSL Research University, Paris, France)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 5  号： 2  ページ： 3715-3722  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの可動物体による視覚的に誘導された再配置計画の問題に取り組んだ。すなわち,一組の物体を初期配置から所望の配置に移動させるための一連の動作を見出し,一方,RGBカメラから来る視覚入力に頼る。そのために,2つの重要な寄与に依存する完全なパイプラインを導入した。最初に,モンテカルロ木探索戦略に基づいて,効率的でスケーラブルな再構成計画法を導入した。探索と開発の間の良好なトレードオフのために,この方法(i)はオブジェクトの数と良く一致するが,(ii)他の最先端手法と比較してより少ない数の移動を必要とする解を見出すことを実証した。多くのアプローチに反して,利用可能なバッファ空間を必要としない。第二に,シーンにおける可動物体を正確に位置決めするために,合成データのみで訓練された深いニューラルネットワークを用いて,単一の非較正RGBカメラからのロバスト多オブジェクト作業空間状態推定のための統合アプローチを開発した。著者らは,25のオブジェクトを再配置するための計画を計算するために,60msだけを必要とする,様々な再配置計画例を解くことにより,実際のUR-5ロボットアーム上での複数の実験を用いて,複数物体視覚誘導操作パイプラインを検証した。さらに,このシステムはカメラの動きに鈍感であり,外部摂動からうまく回復できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  *視覚 ,  作業空間 ,  状態推定 ,  ニューラルネットワーク ,  配置計画 ,  再構成 ,  移動体 ,  摂動 ,  ロボットアーム ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 再配列 ,  RGBカメラ ,  *モンテカルロ木探索 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚誘導 ,  再配列 ,  計画 ,  モンテカルロ木探索