05月25日(Thu) 15:50〜17:30 D会場(ウインクあいち-9F 903会議室)
| 演題番号 | 3D2-OS-37b-3 |
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| 題目 | 深層学習モデルによる動作指示に基づく衣服折り畳みタスク学習 |
| 著者 | 鈴木 彼方(早稲田大学 理工学術院 基幹理工学研究科 表現工学専攻,産業技術総合研究所 人工知能研究センター) 加瀬 敬唯(早稲田大学 基幹理工学部 表現工学科) 尾形 哲也(早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科,産業技術総合研究所 人工知能研究センター) |
| 時間 | 05月25日(Thu) 16:30〜16:50 |
| 概要 | 実環境下における物体操作タスクでは，ロボットはインタラクティブな動作の切り替えや，画像情報からの物体位置への対応が求められる．本研究では，画像特徴量と「上・右・左」の3種類の動作指示と共に，対応するプリミティブな動作からなる衣服折り畳みタスクを階層型RNNによって学習した．実験の結果，動作指示に基づいてプリミティブな動作の組み合わせ・切り替えを生成することが可能となった． |
| 論文 | PDFファイル |