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J-GLOBAL ID：202202281037346336   整理番号：22A1102116

粒子間相互作用の学習による粒状材料の操作【JST・京大機械翻訳】

Manipulation of Granular Materials by Learning Particle Interactions

著者 (3件)： Tuomainen Neea (Department of Electrical Engineering and Automation (EEA), Aalto University, Espoo, Finland) ,  Blanco-Mulero David (Department of Electrical Engineering and Automation (EEA), Aalto University, Espoo, Finland) ,  Kyrki Ville (Department of Electrical Engineering and Automation (EEA), Aalto University, Espoo, Finland)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 5663-5670  発行年： 2022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： 砂あるいは米のような粒状材料の操作は,それらの形態を定義するか,あるいは材料とそれらの粒子相互作用をモデル化することの困難さのような課題のために未解決の問題である。現在の手法は材料動力学を単純化し,粒子間の相互作用を省略する傾向がある。本レターでは,グラフベース表現を用いて,材料および剛体物体の相互作用動力学をモデル化した。これは,材料の望ましい構成に達するための操作軌跡の計画を可能にする。グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,メッセージ通過による粒子相互作用をモデル化した。操作軌跡を計画するために,粒子の予測分布とそれらの望ましい配置の間のWasserstein距離を最小化することを提案した。提案方法は,模擬および実際のシナリオの両方で,望ましい構成に粒状材料を流動できることを実証した。Copyright 2022 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： 剛体 ,  *相互作用 ,  簡素化 ,  軌跡 ,  動力学 ,  距離 ,  モデリング ,  粒状材
準シソーラス用語： *粒子間相互作用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子間相互作用 ,  学習 ,  粒状材料