落下物体受取り動作における加速度学習モデルの提案
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
ヒトは落下する物体を受取る際,物体の位置と速度を基に,落下加速度に対応した内部モデルを用い,物体と腕の接触タイミングを予測している.しかし,どのような方策を用いて加速度を認識し,学習しているか詳細は不明である.そこで本研究では,複数の落下加速度モデルを持つ接触タイミング予測モデルを提案する.この提案モデルは,視覚情報を基に加速度モデルを切り替え,実際の接触タイミングとその予測値のずれを基に,加速度モデルの生成と学習を行う.検証としてVR環境を用いた落下物体の受取り実験を行った.
- 2010-03-02
著者
-
小池 康晴
東京工業大学精密工学研究所
-
大石 圭一
東京工業大学
-
神原 裕行
東京工業大学:科学技術振興機構crest
-
神原 裕行
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻:科学技術振興機構crest
-
小池 康晴
東京工業大学:科学技術振興機構crest
-
小池 康晴
Jst‐crest
-
小池 康晴
東京工業大学 ; 科学技術振興機構crest
-
小池 康晴
東京工業大学
-
神原 裕行
東京工業大学精密工学研究所
-
神原 裕行
東京工業大学 精密工学研究所
関連論文
- HMMを用いた筋電信号からの運動プリミティブ抽出(情報論的学習理論論文)
- 筋肉骨格系に基づく人腕の順動力学モデル
- 強化学習に基づく人腕の筋骨格系順動力学シミュレーションモデル
- 強化学習に基づく入腕の筋骨格系順動力学シミュレーションモデル
- 強化学習とフィードバック誤差学習を用いた腕の姿勢制御
- 強化学習とフィードバック誤差学習を用いた腕の姿勢制御(NC一般セッション(3))(認識と学習,模倣学習)
- 筋骨格順動力学モデルに基づく筋電信号からの関節トルクの生成
- 筋骨格順動力学モデルに基づく筋電信号からの関節トルクの生成(画像技術・視覚・その他一般)
- 筋肉骨格データに基づく人腕の順動力学モデル(視覚と画質および一般)
- 筋肉骨格データに基づく人腕の順動力学モデル
- 筋骨格系の平衡位置を考慮したパワーアシストシステムに関する研究
- 筋電信号を用いた指関節角度推定(ヒューマンコミュニケーショングループ(HCG)シンポジウム)
- 独立成分分析により分解された表面筋電信号を用いた指の姿勢推定 (MEとバイオサイバネティックス)
- 落下物体受取り動作における加速度学習モデルの提案 (MEとバイオサイバネティックス)
- 視覚と筋へのフィードバック情報を用いた運動支援技術に関する研究 (MEとバイオサイバネティックス)
- 筋活動の知覚とトレーニングシステムに関する研究
- 人間の視線を模擬したモデルを持つリアクティブバーチャルヒューマンの構築(セッション1)
- 錯覚する脳
- 領域グラフの尺度空間解析による顔検出に関する研究
- 擬似触覚を利用した重みのコミュニケーションのためのビジュアルインタラクションデザイン
- 表面筋電に基づく肩周囲筋トルクベクトル方向の推定方法
- 表面筋電と手先力に基づく肩周囲筋トルクベクトル方向の推定
- 表面筋電に基づく肩周囲筋トルクベクトル方向の推定
- 介助者モデルを用いたパワーアシスト法の提案
- 独立成分分析により分解された表面筋電信号を用いた指の姿勢推定
- 物理シミュレータ上での力覚提示のための局所的な動力学計算を行う力覚レンダリング(ヒューマンコミュニケーショングループ(HCG)シンポジウム)
- 擬似触覚を利用した重みのコミュニケーションのためのビジュアルインタラクションデザイン
- 視覚と筋へのフィードバック情報を用いた運動支援技術に関する研究
- 落下物体受取り動作における加速度学習モデルの提案
- 両手多指操作デバイスSPIDAR-8の作業操作性について
- 都市風環境評価のための仮想傘の開発に関する研究
- 等身大仮想環境のためのハプティック機能をもつ操作デバイスの開発 : 仮想傘のための提案とその開発
- 筋電信号を介したBrain Machine Interface(「手」及びヒューマン情報処理一般)
- 複数の加速度環境でのボールキャッチングタスクにおけるタイミング予測(脳・ヒューマンモデリング2, 脳・ヒューマンモデリング, 一般)
- トルク・スティフネス情報を用いた筋電信号インタフェースによる多自由度操作システムの提案
- 強化学習とフィードバック誤差学習を用いた腕の姿勢制御(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
- マルチステップ状態予測を用いた強化学習によるドライバモデル
- マルチステップ状態予測を用いた強化学習 : 注視点移動を考慮した自動車運転モデル
- 筋骨格順動力学モデルに基づく筋電信号からの関節トルクの生成
- ヒューマンインタフェースのための NIRS の研究
- 安定性と忠実性を両立させる高解像度力覚レンダリングの開発(バーチャルリアリティ,インタラクション技術の原理と応用)
- 局所的な動力学計算を行う力覚レンダリング
- 局所的な動力学計算を行う力覚レンダリング
- 局所的な動力学計算を行う力覚レンダリング(人工現実感)
- 高解像度力覚インタフェースをもつ物理ベースVRシステムの開発(画像処理・ヒューマンインタフェース, システム開発論文)
- 10kHzの更新周波数による高解像度ハプティックレンダリング
- 脳波・筋電図の臨床 視覚と触覚のミスマッチが及ぼす影響
- 力覚提示を伴う仮想物体の両手多指操作環境の開発
- 関節球整合法による手形状モデルのレジストレーション
- 4+4本指のための力覚提示装置を用いた直接操作環境の構築
- フレッシュパーソン9-6 SPIDARを用いた指先の位置測定による3次元手形状推定
- A-16-4 画像合成のためのSPIDARを用いた3次元仮想手の構成
- 6自由度ワイヤ駆動型力覚ディスプレイ : 提示力に対する評価
- 「手」探り研究委員会
- 力覚提示装置を用いた多指による物体操作のための把持力と外力の提示方法
- 視覚障害者のための可触化システムの提案
- 視覚障害者のための可触化システムの提案
- A-16-30 力覚提示装置SPIDARによる可触化システムの開発
- 筋肉骨格系の数式モデルによる腕のスティフネスの推定(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
- 表面筋電信号からのインピーダンス推定
- 筋電信号を用いた手首関節のモデル化に関する研究
- 表面筋電信号を用いた腕の姿勢推定
- 表面筋電信号を用いた腕の姿勢推定
- 連続書字運動の計算論的モデル
- 物理シミュレーションによるバーチャルヒューマンの運動制御
- 物理シミュレーションによるバーチャルヒューマンの運動制御
- 物理シミュレーションによるバーチャルヒューマンの運動制御(人工現実感)
- 等身大視点と鳥瞰視点を組み合わせたインタラクティブな都市空間評価システム
- 神経回路モデルを用いた表面筋電信号からの等尺性トルクの推定
- 力覚提示機能を備えたリアクティブモーションキャプチャシステムの構築(ヒューマンインフォメーション)
- 表面筋電信号を入力とするダイナミックスモデルを用いたヒューマンインタフェース
- 表面筋電信号を用いたヒューマン・インターフェース
- 画像パターン識別のための新しいパラメータ推定空間の提案
- 色フィルタとテクスチャ解析を用いた緑色道路標識の抽出(ITS(高度交通情報システム)のための映像情報メディア技術)
- 運動軌道データから計算される評価関数による軌道計画規範の検討
- 最小化原理を応用した運動パターン認識
- 物理法則に基づいた力覚VR環境構築ソフトウェアの開発
- 色フィルタとテクスチャ解析を用いた動画像からの道路標識の抽出
- 12-4 動画像からの道路標識の抽出方法
- ヴァイオリン演奏時の把持力推定に関する研究
- 力覚提示機能を備えたリアクティブモーションキャプチャシステムの開発
- 力覚提示機能を備えたリアクティブモーションキャプチャシステムの開発
- 力覚提示機能を備えたリアクティブモーションキャプチャシステムの開発(人工現実感)(マルチメディア・仮想環境基礎)
- 脳を読む技術の工学応用
- 脳を読む技術の工学応用
- 準教師有学習を用いたBCIのためのEEGのオンラインクラスタリング
- キャッチング作業における人間の接触タイミング予測モデルに関する研究(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
- マルチモーダルな没入型等身大仮想環境の提案
- 足踏みによる没入型仮想環境のための移動インタフェースの開発
- 力覚提示を伴う等身大仮想環境における空間探索行動の分析
- MVE2000-34 力覚提示を伴う等身大仮想環境における空間探索行動の分析
- 力覚インタラクションのための多面体の接触体積に基づく実時間剛体運動シミュレーション
- ペナルティー法を用いた剛体運動シミュレータの開発
- 幼児向け触覚エンタテイメントシステムの提案
- DCTを用いた合焦判定による物体検出法の提案(イメージセンシング技術)
- 運動軌道データから計算される評価関数による軌道計画規範の検討
- 数式モデルを用いた筋肉骨格系のインピーダンス特性の推定
- 神経回路モデルを用いた人腕のベクトル力場の解析とスティフネス,仮想軌道の推定
- 神経回路モデルを用いた表面筋電信号からの人腕の軌道生成
- AS-3-5 筋骨格モデルを用いた本人認証手法(AS-3.先端技術の融合によるバイオメトリクス応用,シンポジウムセッション)