機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Machine Learning Deep Learning

マルチモーダル学習を用いた力覚センサによる把持物体の識別

Author
山崎雅幸, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 堂前幸康, 白土浩司
Publication
日本ロボット学会学術講演会, 2018

Download: PDF (Japanese)

ロボットには多数のセンサが搭載されておりそれぞれタスクに合わせた役割を持っている.しかし,人間は視覚,聴覚,触覚などの複数の感覚を用いて外部環境の知覚を行っている.ロボットと人間の知覚を同等にするためにマルチモーダル学習が必要とされている.従来の物体識別は,Deep Convolutional Neural Network等の機械学習を用い,ビジョンセンサにより取得した画像より,識別することが一般的である.しかし,画像からでは箱の内包物の種類や量などの取得できない情報がある.これらのシーンに対して通常,対象を持ち上げた時の重さや,振ったときの振動を感じとることで中身を判別することが一般的である.これらの情報は画像情報から取得できないため,別にセンサを用いることが必要である.ロボットに触覚の機能を付随するセンサとして力覚センサがある.力覚センサは主にロボットのハンドに取り付けられ,ロボットが接触を用いて精密な動作をするために活用されている.力覚センサをハンドにつけることで接触以外にも,物体を把持した時にハンドにかかる力を測ることができる.そこで,力覚センサと画像情報を用いたマルチモーダル学習による把持物体の識別法を提案し,その有効性を示した.画像と力覚データを組み合わせた場合識別率が87.5%となり,それぞれのデータのみに比べ,識別率が向上した.

前の研究 次の研究