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ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇを用いた多指ロボットハンドによる道具操り動作の実現

利用 DeepLearning 实现多指机器人手的工具操作

基本信息

批准号：
17J10571
负责人：
船橋賢
金额：
$ 1.79万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-04-26 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

昨年度は3軸触覚センサを搭載した2指による物体操りを実現した．ハンド表面はシリコンで覆われているためハンドが把持している物体とは面接触を行うことになるが，Convolutional Neural Network (CNN)を用いることによって，高い成功確率での操りを行った．この結果に対して，さらに未学習の日常物体での操りも行い，最終的に5種類の物体を高い成功確率で操ることに成功した．本年度では，操り動作を学習したCNNが触覚情報の変化という点で実際に指先上で物体の動きを追えているのかどうかを確認するために，Grad-CAM＋＋というニューラルネットワークの重みを可視化する手法を用いることによって，触覚センサの反応している位置とCNNが見ている位置が一致していることを確認することに成功した．これによって，触覚情報を用いた操りにおけるCNNの有用性が示されたと考える．2指での操り結果とそれを解析したものをまとめて，RA-Letterに提出し，査読中である．さらに，4指での操り達成を目指す上で，指先以外での接触も考慮することにした．指先だけでなく，指腹や手の平への触覚センサの搭載も行った．残りの短い日数で実際にニューラルネットワークによる学習を進めた．学振の期間には収まらなかったが，学振研究期間で得られた成果を基に今後も研究を行い，当初の計画にあった4指での操り動作実現を目指す予定である．

Last year, in the first three days of the year, the performance of the gymnastics exercise was improved. The control of the surface contact of the object was improved. The Convolutional Neural Network (CNN) system was used to improve the performance. The success rate is high. The results show that the performance is accurate. We have not yet learned about everyday objects. The most advanced class of objects is successful. This year, you will learn how to CNN. This year, you will need to know how to make sure that you are not aware of the situation. Grad-CAM++

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Massachusetts Institute of Technology(米国)

麻省理工学院（美国）

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

多指ロボットハンドの動作情報と3 軸分布型触覚センサによる物体認識手法の提案

利用多指机械手运动信息和三轴分布式触觉传感器的物体识别方法的提出

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
Satoshi Funabashi;Alexander Schmitz;Shun Ogasa and Shigeki Sugano;Satoshi Funabashi;Satoshi Funabashi;Satoshi Funabashi;小笠駿
通讯作者：
小笠駿