2A1-L03 即応的把持 : 確率ネットワークを用いた知識モデルに基づく把持動作(進化・学習とロボティクス)
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概要
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In order that robots coexist and work with human in actual environments, a robot needs to handle a task immediately whenever human asks it. At the thought of the task we want robots to do, quick grasp is one of important tasks. Therefore we propose "responsive grasp," that is generated responsively through relationship between sensors and motors. The responsive grasp consists of learning of probabilistic networks as knowledge model, and generating grasping behavior through the knowledge model. In addition, we classify and abstract learning objects in order to cope with unknown objects. We constructed the responsive grasping system, and verified its feasibility by simulation.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2007-05-11
著者
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学
-
原田 達也
東京大学
-
渋谷 直樹
東京大学
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻
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