機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Deep Learning 口頭発表

LSTMによる力覚データを用いた把持物体の識別

Author
山崎雅幸, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘
Publication
電気関係学会東海支部連合大会, 2017

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本研究では,力覚センサより取得したデータを用いてロボットが把持した物体の識別を目的とする.力覚センサはロボットに接触を用いて精密な作業を行わせるために使用されており,ハンドにかかる微細な力を計測することができる.力覚センサの出力は時系列データであり,一般的なニューラルネットワークでは連続的な変化を捉えることができない.そこで,本研究では系列データから有用な特徴を捉えることが可能なLong Short Term Memory(LSTM)を用いて,把持物体の識別を実現する.

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