バイラテラル制御と画像情報に基づく機械学習によるロボットの動作生成手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-139

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Robot Motion Generations Based on Machine Learning by Bilateral Control and Visual Image

著者名: 田中龍聖（神戸大学）,元井直樹（神戸大学）

著者名(英語): Ryusei Tanaka (Kobe University),Naoki Motoi (Kobe University)

キーワード: モーションコントロール|ロボット|バイラテラル制御|機械学習|Motion Control|Robot|Bilateral Control|Machine Learning

要約(日本語): 産業用ロボットにおいて柔軟な物体を扱うために，機械学習を用いた動作の生成が注目されている。そこで機械学習を用いた汎用動作の生成に関する研究が行われている。バイラテラル制御を用いることで，動作の力情報から機械学習で動作生成を実現している。一方で，動作の環境が変化した際に力情報のみによる学習では柔軟な対応が困難である。本研究では，バイラテラル制御と画像情報に基づく機械学習によるロボットの動作生成のため，ホワイトボードの文字消しタスクを行った。動作対象物の環境を取得するため，ロボットの動作データと画像情報を組み合わせた機械学習を行い，動作の環境が異なる場合における提案手法の有効性を評価した。

本誌掲載ページ: 232-234 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 532 Kバイト