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アイテム
参照点と座標系を考慮した連続動作の二重分節解析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220931
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2209313ebcd93d-fcf6-43b8-9fa1-bcd305c3c7f4
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2022-02-17 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 参照点と座標系を考慮した連続動作の二重分節解析 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
名工大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
名工大 | ||||||||||
著者名 |
冠野, 仁志
× 冠野, 仁志
× 田口, 亮
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | ロボットによる見まね学習は,人の動作からロボットが新たな動作を学習することを目的としている.人の動作は複数の基本動作の組み合わせから構成されるが,多くの従来手法では,動作毎に教示データを区切って与える必要があった.教示された連続動作をロボットが自動的に分節化し学習できれば,教示コストが軽減される.谷口らは二重分節解析器を提案し,連続動作を分節化し学習することに成功している.しかし,この研究では動作の基準となる参照点や座標系が固定されているため,それらに依存した動作を学習することができない.そこで本研究では参照点と動作固有の座標系を推定しながら,連続動作を分節化し学習する手法を提案する. | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 373-374, 発行日 2022-02-17 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |