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J-GLOBAL ID:202002266245943657   整理番号:20A0439014

Roboturkによる時間の百倍に対するロボット監視のスケーリング:人間の推論と器用さによるロボット操作データセット【JST・京大機械翻訳】

Scaling Robot Supervision to Hundreds of Hours with RoboTurk: Robotic Manipulation Dataset through Human Reasoning and Dexterity
著者 (9件):
資料名:
巻: 2019  号: IROS  ページ: 1048-1055  発行年: 2019年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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大規模で,豊富に注釈されたデータセットは,コンピュータビジョンや自然言語処理のような分野での進歩を加速したが,ロボット工学におけるこれらの成功を複製することは挑戦的である。自己監視のような事前データ収集方法は大きなデータセットをもたらすが,データは信号対雑音比が低い。対照的に,人間によるタスク実証を収集する以前の努力は,より良い品質データを提供するが,それらは同じデータの大きさに達することができない。さらに,解決戦略の観点から,収集されたデータの多様性についてのアプローチは保証されていない。本研究では,遠隔操作を用いたロボット操作のためのデータ収集をスケールアップするためにRoboTurkプラットフォームを活用し拡張した。著者らのプラットフォームに対する一次動機付けは2倍である。(1)以前の研究の欠点を扱い,データの質を犠牲にすることなく,人間の監視を通して収集した操作データの総量を増加させ,いくつかのオペレータを横断する挑戦的な操作タスクに関するデータを収集し,緊急の行動と解の多様なセットを観察する。著者らは,54人のユーザにわたる111時間のロボット操作データと1週間における3つの挑戦的操作タスクを収集し,遠隔操作により収集された最大のロボットデータセットを得た。このプラットフォームの品質,データセットにおける実証の多様性,および定量的および定性的解析によるデータセットの有用性を評価した。追加の結果に対して,補足的ビデオ,そして著者らのデータセットをダウンロードするために,httpを訪問した。(//ロボット),stanford.edu/実ロボットデータセット。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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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