文献

J-GLOBAL ID：202202293464427660   整理番号：22A0788623

アクティブ温度制御ロボットグリッパを用いた材料分類【JST・京大機械翻訳】

Material Classification Using Active Temperature Controllable Robotic Gripper

著者 (5件)： Osawa Yukiko (Industrial Cyber-Physical Systems Research Center,National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),Tokyo,Japan) ,  Kase Kei (Artificial Intelligence Research Center,National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),Tokyo,Japan) ,  Domae Yukiyasu (Artificial Intelligence Research Center,National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),Tokyo,Japan) ,  Furukawa Yoshiyuki (Industrial Cyber-Physical Systems Research Center,National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),Tokyo,Japan) ,  Kheddar Abderrahmane (CNRS-University of Montpellier,LIRMM, Interactive Digital Humans Group,Montpellier,France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： SII  ページ： 479-484  発行年： 2022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)

抄録/ポイント： 認識技術はロボットが様々なオブジェクトを操作するための適切な計画と制御戦略を作ることを可能にする。物体認識は,いくつかのパーセプト,例えば視覚と触覚を組み合わせることによって,より信頼性が高い。各物体の材料の識別特徴の一つはその熱特性であり,分類は人間の熱感覚と同様に熱伝達を利用する。熱ベースの認識は,小型で安価なセンサを用いて温度変化を単純に捉えることによって,リアルタイムで接触表面情報を得る利点を有する。しかし,ロボット表面と接触物体の間の熱伝達は,初期温度と環境条件によって強く影響を受ける。与えられた物体材料は,その温度がロボットグリッパチップと同じである時に認識できない。熱流を誘導するために,アクティブ温度制御ロボットグリッパを用いた材料分類システムを提案した。続いて,このシステムは周囲温度から独立に材料を認識できる。ロボットグリッパ表面は接触物体表面からそれを識別できる任意の温度に調節できる。著者らは,温度制御システムをAcadmic SCARAロボットと統合することにより,いくつかの実験を行い,把持ターゲットオブジェクトから得られた温度データを用いて,長い短期メモリ(LSTM)に基づいて分類した。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： *温度制御 ,  記憶装置 ,  視覚 ,  熱伝達 ,  触覚 ,  信頼性 ,  *ロボット ,  *つかみ装置 ,  物体認識 ,  熱特性 ,  温度変動 ,  熱流
準シソーラス用語： 接触面 ,  低価格 ,  周囲温度 , 【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 (4件)： 温度制御 ,  ロボット ,  グリッパ ,  分類