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One fine body…

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  1. B200 工学部/工学研究科
  2. B200a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

情報統合の神経回路モデルを用いたヒューマノイドの全身リーチング姿勢の決定

http://hdl.handle.net/2237/20759
http://hdl.handle.net/2237/20759
29ab5024-f6e3-442f-a774-46b5e4663485
名前 / ファイル ライセンス アクション
j96-d_4_1048.pdf j96-d_4_1048.pdf (2.5 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2014-11-11
タイトル
タイトル 情報統合の神経回路モデルを用いたヒューマノイドの全身リーチング姿勢の決定
言語 ja
その他のタイトル
その他のタイトル Posture Determination of a Humanoid in Whole Body Reaching Movements Using a Neural Network Model for Information Integration
著者 杉村, 僚介

× 杉村, 僚介

WEKO 54315

ja 杉村, 僚介

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香川, 高弘

× 香川, 高弘

WEKO 54316

ja 香川, 高弘

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田地, 宏一

× 田地, 宏一

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ja 田地, 宏一

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宇野, 洋二

× 宇野, 洋二

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ja 宇野, 洋二

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SUGIMURA, Ryosuke

× SUGIMURA, Ryosuke

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en SUGIMURA, Ryosuke

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KAGAWA, Takahiro

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UNO, Yoji

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アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利
権利情報 © 2013 電子情報通信学会
言語 ja
キーワード
主題Scheme Other
主題 感覚運動統合
キーワード
主題Scheme Other
主題 ニューラルネットワーク
キーワード
主題Scheme Other
主題 情報抽出
キーワード
主題Scheme Other
主題 全身リーチング
キーワード
主題Scheme Other
主題 ヒューマノイド
キーワード
主題Scheme Other
主題 sensory motor information
キーワード
主題Scheme Other
主題 neural network
キーワード
主題Scheme Other
主題 feature extraction
キーワード
主題Scheme Other
主題 whole body reaching
キーワード
主題Scheme Other
主題 humanoid
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 多自由度をもつヒューマノイドには,システムの冗長性により,関節角などの「姿勢情報」とカメラ画像などからの「視覚情報」との間に多対多の関係がある.特に,全身を使ってターゲットに手を伸ばすリーチングでは,体幹を傾けることによるカメラ画像の変化やロボットの転倒の危険性を考慮して,姿勢を設計する必要がある.本論文では,全身リーチングの姿勢を腕のリーチング姿勢と体幹姿勢の二つの部分に分け,それぞれに対して砂時計型の多層ニューラルネットワークを構成する.まず,二つのネットワークを個別に学習させて,視覚情報と姿勢情報とを統合する.このとき,リーチングに関する特徴量が中間層の一部のニューロンに抽出される.十分な学習の後に二つのネットワークを結合し,ニューラルネットの緩和計算により全身リーチング姿勢を決定する.提案のニューラルネットモデルは,学習時に抽出された特徴量を利用することによって,リーチング姿勢の変更が可能であり,冗長性に起因する多対多の問題を扱うことができる.最後に,計算機シミュレーション及び実機実験を行って,提案手法の有効性を確認した.
言語 ja
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 We propose a neural network architecture to integrate sensory and motor information of a humanoid in whole body reaching movements. We divide a whole body reaching movement into an arm reaching task and a body posture task, and construct two neural models for these tasks. Network operation consists of two phases. In the learning phase, each network model integrates sensory and motor information by feature extraction from input information. In the posture generation phase, two networks are combined, and the most suitable configuration of body joints according to some criteria is obtained by relaxation computation of the network.
言語 en
出版者
出版者 電子情報通信学会
言語 ja
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプresource http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ URI
関連識別子 https://search.ieice.org/
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1880-4535
書誌情報 ja : 電子情報通信学会論文誌D

巻 J96D, 号 4, p. 1048-1057, 発行日 2013-04
著者版フラグ
値 publisher
URI
識別子 https://search.ieice.org/
識別子タイプ URI
URI
識別子 http://hdl.handle.net/2237/20759
識別子タイプ HDL
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Ver.1 2021-03-01 16:34:13.303162
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