@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00159157,
 author = {矢野, 将基 and 福原, 宏弥 and 松尾, 直志 and 島田, 伸敬 and Masaki, Yano and Hiroya, Fukuhara and Tadashi, Matsuo and Nobutaka, Shimada},
 issue = {12},
 month = {May},
 note = {物体が写った画像から人間がその物体を把持している様子を想起し，想起結果から把持位置・姿勢を獲得して物体把持を行う手法を提案する．物体のみが写った様子と，その物体を人間が把持している様子のペアを用いて，人間がその物体を把持する際の手と物体の関係性を学習しておく．そして，形状の似た未知の物体が写った画像が与えられた際に，人間がその物体のどの部分を，どのように把持するかを想起する．これにより，人間がその物体を把持する際，物体のどの部分に，どのような手の姿勢で触れるかが分かるため，その情報を基にロボットの手先の目標位置と向きを求め，ハンドアームロボットによって物体把持を行う．, We propose a method that enables a robot to grasp on object based on how a human grasps it. By observing interactions by humans, we model the relationship between a shape of an object and how to grasp it. In advance, the model is trained with pairs of images before/after a human grasps an object. We can train the model without labeling interaction between an object and a hand. With this model, a robot can recall how a human grasps an object from an appearance of the object. The robot can grasp the object by moving its hand to a point of the object where a human touches for grasp it. By experiments for actual objects, we show availability of proposed technique.},
 title = {RGB-D画像からの把持パタン想起に基づくハンドアームによる物体把持},
 year = {2016}
}