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J-GLOBAL ID：201702280432388036   整理番号：17A0056032

Gauss過程と位置に基づく動力学を用いた変形可能な表面の能動的知覚とモデル化【Powered by NICT】

Active perception and modeling of deformable surfaces using Gaussian processes and position-based dynamics

著者 (4件)： Caccamo Sergio (Computer Vision and Active Perception Lab., Centre for Autonomous Systems, School of Computer Science and Communication, Royal Institute of Technology (KTH), SE-100 44 Stockholm, Sweden) ,  Guler Puren (Computer Vision and Active Perception Lab., Centre for Autonomous Systems, School of Computer Science and Communication, Royal Institute of Technology (KTH), SE-100 44 Stockholm, Sweden) ,  Kjellstrom Hedvig (Computer Vision and Active Perception Lab., Centre for Autonomous Systems, School of Computer Science and Communication, Royal Institute of Technology (KTH), SE-100 44 Stockholm, Sweden) ,  Kragic Danica (Computer Vision and Active Perception Lab., Centre for Autonomous Systems, School of Computer Science and Communication, Royal Institute of Technology (KTH), SE-100 44 Stockholm, Sweden)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Humanoids  ページ： 530-537  発行年： 2016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： とモデル化不均質弾性表面は環境との多重相互作用と物理的材料パラメータの複雑な選択を必要とする。最も一般的な方法は計算費用がかかる力に基づくシミュレータを用いたオフライン観測をセットからの変形可能特性をモデル化した。本研究では,いくつかの物理的相互作用からの不均一弾性表面の変形分布図の自律的推定のためのオンライン確率的フレームワークを提案した。法はロボットを取り巻く環境形状のモデルを構築するためのGauss過程を利用した。環境の部分の弾性挙動をモデル化するために高速位置ベース動力学シミュレータは集束環境観測値を用いた。変形分布マップを生成するためにGauss過程回帰は全環境に及ぼす局所変形能をマップ化した。PrimeSenseカメラ,Kinova Jaco2ロボットアームと異なる変形可能表面上のOptoforceセンサを用いた実験結果を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *モデリング ,  弾性 ,  高速度 ,  シミュレータ ,  集束 ,  *Gauss過程 ,  ロボットアーム ,  ロボット
準シソーラス用語： 局所変形 ,  Gauss過程回帰 ,  オンライン ,  分布図 ,  オフライン ,  材料パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (4件)： Gauss過程 ,  動力学 ,  知覚 ,  モデル化