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アイテム
SMAセンサを用いた深層学習による触覚パターンの分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214981
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214981e889ea95-6b6e-4c08-86e7-84799edd858f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-2Q-03.pdf (755.8 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | SMAセンサを用いた深層学習による触覚パターンの分類 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 早大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 早大 | ||||||||||
| 著者名 |
大矢, 隆晟
× 大矢, 隆晟
× 澤田, 秀之
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 我々はこれまでに、形状記憶合金(Shape Memory Alloy: SMA)を微小変位センサとして応用することで、触覚情報を計測できることを報告してきた。本センサにより計測した触覚感覚が物質ごとに異なることを示すことで、触覚センサとしての活用が期待できる。本研究では、物質の表面をSMAセンサでなぞることで触覚情報を計測し、深層学習によって分類を行った。触覚情報は時系列データとして計測されるため、LSTMを用いて学習をおこなった結果、高い精度で触覚が分類できることを示した。 | |||||||||
| 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83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 359-360, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
