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J-GLOBAL ID：202202246934794040   整理番号：22A0980943

深層学習に基づくロボット理解を改善するためのアフォーダンスの利用【JST・京大機械翻訳】

Using Affordances to Improve Robotic Understanding Based on Deep Learning

著者 (6件)： Yi Chang’an (School of Electronic and Information Engineering, School of Mechatronic Engineering and Automation, Business School, Foshan University, Foshan, China) ,  Chen Haotian (School of Electronic and Information Engineering, School of Mechatronic Engineering and Automation, Business School, Foshan University, Foshan, China) ,  Zhong Jingtang (School of Electronic and Information Engineering, School of Mechatronic Engineering and Automation, Business School, Foshan University, Foshan, China) ,  Liu Xianguo (School of Electronic and Information Engineering, School of Mechatronic Engineering and Automation, Business School, Foshan University, Foshan, China) ,  Hu Xiaosheng (School of Electronic and Information Engineering, School of Mechatronic Engineering and Automation, Business School, Foshan University, Foshan, China) ,  Xu Yonghui (Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Shandong University, Jinan, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 861  ページ： 2467-2476  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アフォーダンス理論は,ロボットが人間のような行動,思考および開発を可能にするための生物学にヒントを得たアプローチを提供する。既存のアフォーダンス関係に基づいて,ロボットはその環境とタスクを実行できる潜在的行動の観点から理解する。深層学習は,ロボットが環境を効率的な方法で認識することを可能にする。結果として,深層学習と共にアフォーダンスベースの知覚は,ロボットが良好なサービスを提供するための可能な解決策を提供する。しかしながら,アフォーダンス知識は視覚認識だけでは得られず,単一オブジェクトは多重アフォーダンスを持つかもしれない。本論文では,アフォーダンス知識と視覚知覚を結合する新しいフレームワークを提案した。提案手法には以下の特徴がある。(i)アフォーダンス知識への人間指示マップ;(ii)深層ニューラルネットワークに基づく環境を認識し,各オブジェクトをアフォーダンスと結びつける。著者らの実験では,ヒューマノイドロボットNAOを使用し,結果は,アフォーダンス知識が深層学習に基づくロボット理解を改善できることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロボット ,  多重化 ,  視認 ,  理解 ,  視知覚 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *アフォーダンス ,  *深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 生物学にヒントを得たロボット ,  アフォーダンス ,  深層学習

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  ロボット ,  理解 ,  アフォーダンス