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「実演に基づく教示」におけるロボットビジョンの役割とその応用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52680
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52680ea90a2e3-dbc6-400a-9306-45baa9a814ba
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM02135004.pdf (1.3 MB)
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Copyright (c) 2002 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2002-11-07 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 「実演に基づく教示」におけるロボットビジョンの役割とその応用 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Role and application of robot vision in Learning from Observation paradigm | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 科学技術振興事業団，東京大学生産技術研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 電気通信大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Japan Science and Technology Corporation, Institute of Industrial Science, The University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| University of Electro - Communications | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The University of Tokyo | ||||||||
| 著者名 |
小川原, 光一
× 小川原, 光一
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| 著者名(英) |
Koichi, Ogawara
× Koichi, Ogawara
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 実演に基づく教示とは，ロボットの動作をプログラミングする際に，人間が実際に動作のお手本を実演し，それをロボットが観察することによって動作の獲得を図るものである．本稿では，実演教示におけるロボットビジョンの役割について議論し，手作業を獲得する際に重要となる物体及び手形状の認識手法として，筆者らが使用しているモデルベースの手法を説明する．また，この結果の応用として，観測に伴う誤差を自動的に修正する方法，および複数の観察データから作業に本質的な個所を自動推定する手法について紹介する．最後に，まとめと今後の展望について述べる． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In Learning from Observation paradigm, a human demonstrator performs a task in front of a robot system and the robot system automatically learns the intended task through observation. In this paper, the role of robot vision in observation process is discussed. Then, to understand the demonstrated task, some model-based recognition methods to estimate the pose of the objects and the shape of the hand are described. To extract high level representation of the subject task, 2 techniques are presented: one is to correct observation error in contact relations and the other is to estimate essential interactions to complete the task from multiple demonstrations. Finally, we conclude and refer to future directions. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2002, 号 102(2002-CVIM-135), p. 19-26, 発行日 2002-11-07 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
