未知物体操作のための位置と力情報を用いたEnd to End Learning
| 体系的番号 |
JPMJPR1755 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR1755 |
研究代表者 |
境野 翔 埼玉大学, 大学院理工学研究科, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2017 – 2020
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| 概要 | 事前に形状や剛性等が不明な未知物体の操作はロボットには困難であり、肉体労働のロボット化への大きな障壁となっています。そこで本研究課題では外乱にロバストな位置制御系と環境に対する優れた適応性を有する力制御の双方を利活用した物体操作AIを構築することでこれを解決します。物体操作に関わる教師データを収集し、そこから環境情報に対応するロボットの行動を直接学習するEnd to End Learningを行います。
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| 研究領域 | 新しい社会システムデザインに向けた情報基盤技術の創出 |
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