生成敵対ネットワークによるコミュニケーションロボット運動の合成と実行【JST・京大機械翻訳】

Garello Luca; Lastrico Linda; Sciutti Alessandra; Noceti Nicoletta; Mastrogiovanni Fulvio; Rea Francesco

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213127880466 整理番号：22P0312290

生成敵対ネットワークによるコミュニケーションロボット運動の合成と実行【JST・京大機械翻訳】

Synthesis and Execution of Communicative Robotic Movements with Generative Adversarial Networks

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

オブジェクトマニピュレーションは,毎日行った自然活動である。人間がオブジェクトをどのように扱うかは,動作の willさだけでなく,著者らが操作するコンテキストの鍵となる側面だけでなく,明示的な言語記述の必要なしに,含まれる物体の特性も通信する。人間知能はコンテキストを読む能力を含むので,ロボットがこの種の情報を直感的に伝える行動を実行するようにロボットが協調を容易に促進する。本研究では,2つの異なるロボットプラットフォーム上で,人間が,その動きの注意深い性を示す能力をもつロボットを付与することを目的として,人間がデリケートなオブジェクトを操作する際に採用する,同じ運動学変調をいかに移動するかに焦点を当てた。ロボットエンドエフェクタにより採用された速度プロファイルを変調し,人間が異なる特徴を持つオブジェクトを輸送するときに,何人かに触発した。著者らは,人間運動学事例で訓練された新しいGenerative Adversarial Networkアーキテクチャを利用して,それらを一般化し,慎重なまたは注意深い態度と関連する新しい意味のある速度プロファイルを生成する。この手法は,次世代ロボットが,知覚されたコンテキストに依存して,最も適切な動きのスタイルを選択し,自律的に彼らの運動行動実行を生成することを可能にする。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ロボットの運動・制御

, , ,

前のページに戻る