書道ロボットにおける複数のLSTMモデルを用いた人間動作再現手法に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC24017

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2024/10/01

タイトル(英語): Human Motion Reproduction Method with Multiple LSTM models for Calligraphy Robot

著者名: 大竹 浩辰(神戸大学),元井 直樹(神戸大学)

著者名(英語): Hirotatsu Otake(Kobe University),Naoki Motoi(Kobe University)

キーワード: バイラテラル制御|モーションコントロール|機械学習|モーションコピーシステム|深層学習|Bilateral control|Motion control|Machine learning|Motion-copying system|Deep learning

要約(日本語): 本論文では、複数のLSTMモデルを用いた書道ロボットの人間動作再現手法を提案する。従来の書道ロボットでは、文字や動作が限られており、汎用性に欠けている。また、力情報の不足により再現精度が低い。そのため、提案手法ではバイラテラル制御によりロボットの動作情報を取得し、同時に文字の描画映像から文字の視覚情報を抽出する。これらを用いてLSTMモデルを生成する。実験結果は、提案手法の有効性を示している。

要約(英語): This paper proposes a human motion reproduction method with Multiple LSTM models for a calligraphy robot. Conventional calligraphy robots lacked versatility and had low reproduction accuracy. In the proposed method, Multiple LSTM models are generated based on the extracted motion and visual information. Experiments confirm the validity of the proposed method.

本誌: 2024年10月4日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 45-50 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,918 Kバイト