深層学習とロボットを融合した自動下膳について

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT22087

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2022/11/02

タイトル(英語): Combining Deep Learning and Robotics for Automated Dish Recycling

著者名: 金子 隼大(立命館大学),石橋 龍人(立命館大学),YUE Xuebin(立命館大学),LI Hengyi (立命館大学),孟 林(立命館大学)

著者名(英語): Hayata KANEKO(Ritsumeikan University),Ryuto ISHIBASHI(Ritsumeikan University),Xuebin YUE( Ritsumeikan University), Hengyi LI(Ritsumeikan University),Lin MENG(Ritsumeikan University)

キーワード: 深層学習|ロボティクス|自動下膳|Deep Learning|Robotics|Automated Dish Recycling

要約(日本語): 現在、深層学習とロボティクスは最も注目されている技術である。本論文はNEDOプロジェクトの一部である深層学習とロボットを融合した自動下膳を紹介する。具体的には、まず、深層学習モデルをデザインし、下膳時に、食器、おしぼり、箸などの識別を行う。そして、各ターゲット対象の特徴に基づいて、ロボットアームに適応できる把持ポイントを画像処理により計算する。最後に、ロボットアームにより、回収対象の把持ポイントを把持し、回収対象を回収する。それにより、下膳の自動化を実現する。本論文は、現在の研究成果を取りまとめと同時に、プロセスの並列性による速度向上について述べる。

要約(英語): Nowadays, robotics and deep learning are the most attended technology. This paper introduces a subproject of NEDO, an automated dish recycling design by combining deep learning and robotics. In detail, the deep learning model is designed for detecting the recycling target of dishes, towels, chopsticks, et al., at first. Then, the catch points of the targets are calculated by image processing. Finally, the robot arm catches the catch point and realizes the automated dish recycling. This paper also includes parallelism for improving speed.

本誌: 2022年11月5日制御研究会

本誌掲載ページ: 1-6 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 844 Kバイト