形と置かれ方の認識に基づく目標タスク実現のためのロボット動作生成

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS19056

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Robot Motion Generation for Realization of Required Task based on Recognition of Shape and Poses of Objects

著者名: 寺沢 拓真(中京大学),香西 健太郎(中京大学),橋本 学(中京大学)

著者名(英語): Takuma Terasawa(Chukyo University),Kentaro Kozai(Chukyo University),Manabu Hashimoto(Chukyo University)

キーワード: 動作生成|機能認識|３次元点群|ディープラーニング|セグメンテーション|物体認識|Motion Generation|Function Recognition|Point Cloud|Deep Learning|Segmentation|Object Recognition

要約(日本語): 本稿では，「お茶をすくって茶碗に入れる」のような目標タスク実現のためのロボット動作を自動生成する手法を提案する．3次元点群を入力とするディープラーニングを利用して操作対象物の機能（例：”すくう”，”把持される”）と姿勢（例：スプーンの表向き，裏向き）を認識し，これを動作生成の手がかりとする．実験により，スプーンの位置姿勢によらず，60％の確率でお茶をすくう動作ができていることを確認した．

要約(英語): In this paper, we propose a method to automatically generate robot motions for achieving the target task such as "scooping tea-powder and entering it to a chawan". The proposed method recognizes the function and pose of the target object using Deep Learning with point cloud data. Also we have shown that the performance of the system is approximately 60%.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,196 Kバイト