权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

Elucidation of lean movements of skilled person and transfer of movements to robots with different physicalities

阐明技术人员的精益运动以及将运动转移到具有不同身体特征的机器人

基本信息

批准号：
21K03984
负责人：
橋本学
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Chukyo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

R4年度は，(1)動作・物体の時空間一括分析法および物体認識汎用化の提案，(2)ヒトとロボットの身体性の違いを埋めるための手法の検討，および，(3)過去の類似パターンを参考にしたロボット動作の効率的生成に関する検討をおこなった．(1)については，Spatial Temporal Graph Convolutional Networks（ST-GCN）をベースとしたスキルレベル識別手法を提案した．手や肘，肘や肩などの関節間のつながりを表現したグラフデータから特徴抽出することができることから，体の関節同士の連動性が重要である熟練者の動作をより正確に捉えることができる．製造現場での頻出動作である把持，組付け，ねじ締めを含む知育玩具の組立データを取得して評価したところ，従来手法であるLSTMとST-GCNを比較した結果，動作データの分割有り，無しのデータに対してLSTM手法は識別率が57％，61％であったのに対し，ST-GCNベースの手法では，88％，95％となり識別率の向上がみられた．なお，データ取得においては，本科研費にて増強した8カメラ式モーションキャプチャシステムを利用した．また，物体認識汎用化としては，3次元対象物に加えて2次元対象物の認識能力を向上させる必要があることから，画像パターンマッチングに関する新手法を開発した．(2)については，人間の手が5指であることに対してロボットでは一般に2指ハンドを使用するという現実を踏まえ，2指での把持に適した把持位置決定アルゴリズムとして，指と対象物の接触面積を考慮した手法を提案した．(3)については，ヒトによるロボット動作の基本パラメータとして，把持位置と作用位置の2つを基本として「機能認識」を利用した手法を検討した．特に，異種部品が混載されている状況への対応法を検討した．

In R4,(1) a proposal for the generalization of the time-space analysis method of motion and object recognition,(2) a discussion on the method of physical violation,(3) a discussion on the generation of similar motion rates in the past. (1)Spatial Temporal Graph Convolutional Networks (ST-GCN) is a new method to identify spatial temporal networks. Hand elbow, elbow, shoulder joint, hand joint, elbow joint The production site frequently moves out of the control, the group, the group, The research fee for this project has been increased since the beginning of this year. A new method for improving the cognitive ability of three-dimensional objects and two-dimensional objects is developed. (2)In the case of human hands, 5 fingers are used, 2 fingers are used, 2 fingers are held, and the holding position is determined. In the case of human hands, the contact area of the object is considered. (3)In addition, the basic functions of the control position and the action position are discussed by using the basic function recognition method. In particular, heterogeneous parts are mixed in the middle of the situation and the method of investigation.

项目成果

期刊论文数量（12）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

習熟支援のためのマルチストリームLSTMを用いた熟達プロセス分析手法の提案

提出使用多流 LSTM 支持掌握的掌握过程分析方法

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hayakawa Yasuhiro;Kida Keisuke;Nakanishi Yuma;Ichii Hiroaki;Hirota Yasunobu;三好遼，木村康佑，秋月秀一，橋本学
通讯作者：
三好遼，木村康佑，秋月秀一，橋本学

Fast and reliable template matching based on effective pixel selection using color and intensity information

基于使用颜色和强度信息的有效像素选择的快速可靠的模板匹配

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Rina Tagami;Hiroki Kobayashi;Shuichi Akizuki;Manabu Hashimoto
通讯作者：
Manabu Hashimoto

Multi-Stream LSTM を用いた作業者の熟練度合い分析方法の提案

提出一种使用多流 LSTM 分析工人熟练程度的方法

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Akita Tokihiko;Kyutoku Haruya;Akamine Yusuke;木村康佑，川瀬陽平，三好遼，秋月秀一，橋本学
通讯作者：
木村康佑，川瀬陽平，三好遼，秋月秀一，橋本学

画素ペア色相値の発生確率分析に基づく高速カラー画像マッチング

基于像素对色调值出现概率分析的快速彩色图像匹配

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Rina Tagami;Hiroki Kobayashi;Shuichi Akizuki;Manabu Hashimoto;大庭功嗣，元谷卓，鳥井昭宏，道木加絵;田上鈴奈，江場さくら，中林尚也，秋月秀一，橋本学
通讯作者：
田上鈴奈，江場さくら，中林尚也，秋月秀一，橋本学

カラーおよび濃淡物体の類似物に頑健な画素選択型マッチング手法

一种对彩色和灰色对象类似物具有鲁棒性的像素选择性匹配方法