Tool-Use Model Considering Tool Selection by a Robot Using Deep Learning
Tool-Use Model Considering Tool Selection by a Robot Using Deep Learning
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使用深度学习考虑机器人工具选择的工具使用模型
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Sugano
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Namiko Saito;Kitae Kim;Shingo Murata;T. Ogata;S. Sugano
我们提出了一种工具使用模型，可以选择既不需要对环境和操作进行标记也不需要建模的工具。通过该模型，机器人可以自行选择工具并执行与人类命令和环境情况相匹配的操作。为了实现这一点，我们使用深度学习来训练机器人在工具选择和工具使用过程中记录的感觉运动数据。该体验包括两种类型的选择，即根据功能和根据尺寸进行选择，从而使机器人能够处理这两种情况。为了进行评估，机器人需要在未经训练的情况下或使用未经训练的工具产生运动。我们确认机器人可以选择并使用适合完成目标任务的工具。
We propose a tool-use model that can select tools that require neither labeling nor modeling of the environment and actions. With this model, a robot can choose a tool by itself and perform the operation that matches a human command and the environmental situation. To realize this, we use deep learning to train sensory motor data recorded during tool selection and tool use as experienced by a robot. The experience includes two types of selection, namely according to function and according to size, thereby allowing the robot to handle both situations. For evaluation, the robot is required to generate motion either in an untrained situation or using an untrained tool. We confirm that the robot can choose and use a tool that is suitable for achieving the target task.
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
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影响因子：
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作者：
Yuichi Yamashita;J. Tani
通讯作者：
Yuichi Yamashita;J. Tani