2A1-F22 Deep Belief Netsを使った手の姿勢のマルチモーダル表現の獲得
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概要
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This paper proposes a hierarchical model to model the multi-modal information in grasping based on deep belief network. In the network, one modal information is self-organized to extract statistical information of given data, and different modal information are easily integrated in the hierarchical architecture. For the learning data, the joint angles, tactile sensors, images of hand and object to be grasped are given based on the dynamics simulator. After learning, the proposed network can recall the sensor information when grasping from the object image.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2009-05-25
著者
-
浅田 稔
大阪大学大学院工学研究科
-
荻野 正樹
Jst Erato浅田共創知能システムプロジェクト
-
荻野 正樹
Jst Erato
-
浅田 稔
阪大,阪大FRC
-
パイク ジェイコブ
阪大
-
奈倉 敬典
阪大
-
浅田 稔
阪大:jst Erato
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