| 研究課題/領域番号 |
15H02764
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
島田 伸敬 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (10294034)
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| 研究分担者 |
田中 弘美 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (10268154)
李 周浩 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80366434)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
15,080千円 (直接経費: 11,600千円、間接経費: 3,480千円)
2017年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2016年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2015年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
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| キーワード | 深層学習 / ＣＮＮ / 持ち方パラメータ / 物体機能 / 想起 / プロセスモデリング / CNN / 知能ロボティクス / 知能ロボット / コンピュータービジョン / コンピュータビジョン |
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| 研究成果の概要 |
物体操作の指使いプロセスをモデリングする手法の研究を行った。課題を(1)手指姿勢や指先位置の精密な画像計測、(2)物体の形状に基づく把持パタンの想起、(3)操作による物体および手の状態遷移の記述モデル、(4)物体状態に基づく次の取るべき行動の想起、(5)ロボットハンドの制御、の各部分問題に還元し、それぞれ個別に検討した。物体と手指の間の関係性を、人の行動観察から静的ならびに動的時系列として獲得する枠組みとして、深層学習に基づく学習・想起の道具立てを開発することで上記の部分問題に共通して適用し、制約はあるもののプロセスモデリング手法の端緒を提案することができた。
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