| 講演名 | 2021-01-22 多指のロボットハンドによるサイズの異なるコップを把持するための視覚-運動変換モデルの検証 松田 基(豊橋技科大), 福村 直博(豊橋技科大), |
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| 抄録(和) | 画像認識手法を用いた物体認識及びグリッパなどによる物体把持が盛んに研究されている．その多くは教師あり学習として与えられた限られた対象物を分類し，把持形状を決定しているが，日常生活における対象物操作を考えると，ロボットハンドの自由度や対象物の多様性の点で十分ではない．本研究では，より多様な物体について様々な操作が実現できる多指のロボットハンドによる対象物操作を目指し，対象物の画像情報からロボットハンドの指関節角への変換を行うモデルの検証を実環境で行う．サイズを変化させたコップに対して実ロボットハンドを用いて複数の手形状で把持する．その際のコップの画像とハンド形状を入力としたモジュラー型オートエンコーダを学習させ，対象物の特徴抽出を行い，把持形状生成における視覚-運動変換モデルの性能評価を行う． |
| 抄録(英) | Object recognition and object grasping using image recognition methods have been actively researched, but most of them classify limited objects given as supervised learning and determine the gripping shape. In this study, a real robot hand with four fingers is used to grasp a cup of different size by multiple hand shapes. The modular auto-encoder that inputs the images of the cup and the shape of the hand at the same time is trained. After the learning, we confirmed that the size of the cups that is the features of the object is extracted. |
| キーワード(和) | 物体把持 / 物体認識 / 神経回路モデル / オートエンコーダ / 特徴抽出 |
| キーワード(英) | Object Grasping / Object Recognition / Neural Network Model / Auto-Encoder / Feature Extraction |
| 資料番号 | NC2020-36 |
| 発行日 | 2021-01-14 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / NLP |
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| 開催期間 | 2021/1/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC，NLP，一般 |
| テーマ（英） | NC，NLP |
| 委員長氏名（和） | 鮫島 和行(玉川大) / 夏目 季代久(九工大) |
| 委員長氏名（英） | Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 大須 理英子(早大) / 高坂 拓司(中京大学) |
| 副委員長氏名（英） | Rieko Osu(Waseda Univ.) / Takuji Kosaka(Chukyo Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 安部川 直稔(NTT) / 内部 英治(ATR) / 立野 勝巳(九工大) / 松下 春奈(香川大) |
| 幹事氏名（英） | Naotoshi Abekawa(NTT) / Eiji Uchibe(ATR) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) / Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 瀧山 健(東京農工大) / 我妻 伸彦(東邦大) / 佐村 俊和(山口大) / 加藤 秀行(大分大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ken Takiyama(TUAT) / Nobuhiko Wagatsuma(Toho Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) / Hideyuki Kato(Oita Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 多指のロボットハンドによるサイズの異なるコップを把持するための視覚-運動変換モデルの検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Verification of a Visuomotor Integration Model for Grasping the Cups of Different Sizes with a Multi-Fingered Robot Hand |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体把持 / Object Grasping |
| キーワード(2)（和/英） | 物体認識 / Object Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 神経回路モデル / Neural Network Model |
| キーワード(4)（和/英） | オートエンコーダ / Auto-Encoder |
| キーワード(5)（和/英） | 特徴抽出 / Feature Extraction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松田 基 / Motoi Matsuda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学(略称：豊橋技科大) Toyohashi University of Technology(略称：Toyohashi Univ. of Tech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 福村 直博 / Naohiro Fukumura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学(略称：豊橋技科大) Toyohashi University of Technology(略称：Toyohashi Univ. of Tech) |
| 発表年月日 | 2021-01-22 |
| 資料番号 | NC2020-36 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | NC-331 |
| ページ範囲 | pp.24-28(NC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-01-14 (NC) |