Start
Entdecken
Suche senden
Hochladen
Einloggen
Registrieren
Anzeige
Nächste SlideShare
時系列予測モデルを導入した価値関数に基づく強化学習
Wird geladen in ... 3
1
von
1
Top clipped slide
人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画
8. Mar 2023
•
0 gefällt mir
0 gefällt mir
×
Sei der Erste, dem dies gefällt
Mehr anzeigen
•
56 Aufrufe
Aufrufe
×
Aufrufe insgesamt
0
Auf Slideshare
0
Aus Einbettungen
0
Anzahl der Einbettungen
0
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Melden
Bildung
題目:人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画 学会名:電子情報通信学会総合大会 学会の開催期間:2022年 3月7-10日 著者:坂本 健太朗、山内 悠嗣
MILab
Folgen
MILab
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Recomendados
時系列予測モデルを導入した価値関数に基づく強化学習
MILab
93 Aufrufe
•
1 Folie
エッジコンピューティングのための圧縮画像認識
MILab
80 Aufrufe
•
1 Folie
Vox2C-space:動作計画のための機械学習に基づくC-spaceの生成
MILab
112 Aufrufe
•
32 Folien
機械学習に基づく経路計画, 電子情報通信学会総合大会, 2022
MILab
101 Aufrufe
•
1 Folie
機械学習による変形ARマーカの位置・姿勢推定, 電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会, 2021
MILab
374 Aufrufe
•
28 Folien
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Saba Software
1.6K Aufrufe
•
64 Folien
Más contenido relacionado
Último
(20)
35胡首大学.pdf
fdhrtf
•
2 Aufrufe
☀️《科隆大学毕业证仿真》
hjhgg1
•
2 Aufrufe
☀️《Dayton毕业证仿真》
DFFFFG
•
2 Aufrufe
라스베가스카지노추천 《www,rtЗЗ,top》코드b77 니카라과 카지노 ⓠ 벨리즈 경기 ⓦ 우리계열카지노 ⑤ 라요바예카노 ㋡ 토토첫충 ❶ ...
sangin3
•
3 Aufrufe
17里贾纳大学.pdf
dsadasd17
•
2 Aufrufe
v
nhhh4
•
2 Aufrufe
Sample.pptx
ssuser5cce1e
•
0 Aufrufe
54伯克利学院.pdf
fdhrtf
•
2 Aufrufe
マイクロゲルビーズによる赤血球再現および分散液の流動特性評価.ppt.pptx
ssuser60477f
•
0 Aufrufe
80.利兹贝克特大学.pdf
dsadasd17
•
2 Aufrufe
10南十字星大学.pdf
dsadasd17
•
8 Aufrufe
90加州尔湾分校.pdf
dsadasd17
•
2 Aufrufe
184-内华达大学雷诺分校.pdf
fdhrtf
•
2 Aufrufe
7.南安普顿大学.pdf
fdhrtf
•
2 Aufrufe
购买毕业证:赫尔大学文凭证书
tvescev
•
5 Aufrufe
essay_writing_Japanese.pptx
Yumikotanaka3
•
1 Aufruf
#国外留学文凭购买Edgewood假毕业证书
fc2c0f2b1mymailol
•
2 Aufrufe
Sample.pptx
ssuser5cce1e
•
0 Aufrufe
☀️《CWRU毕业证仿真》
DFFFFG
•
2 Aufrufe
#国外留学文凭购买Windsor假毕业证书
fc2c0f2b1mymailol
•
2 Aufrufe
Destacado
(20)
9 Tips for a Work-free Vacation
Weekdone.com
•
2.3K Aufrufe
I Rock Therefore I Am. 20 Legendary Quotes from Prince
Empowered Presentations
•
137.7K Aufrufe
How to Map Your Future
SlideShop.com
•
265.2K Aufrufe
Read with Pride | LGBTQ+ Reads
Kayla Martin-Gant
•
175 Aufrufe
Exploring ChatGPT for Effective Teaching and Learning.pptx
Stan Skrabut, Ed.D.
•
52K Aufrufe
How to train your robot (with Deep Reinforcement Learning)
Lucas García, PhD
•
40.1K Aufrufe
4 Strategies to Renew Your Career Passion
Daniel Goleman
•
119.9K Aufrufe
The Student's Guide to LinkedIn
LinkedIn
•
82.5K Aufrufe
Different Roles in Machine Learning Career
Intellipaat
•
11.2K Aufrufe
Defining a Tech Project Vision in Eight Quick Steps pdf
TechSoup
•
8.6K Aufrufe
The Hero's Journey (For movie fans, Lego fans, and presenters!)
Dan Roam
•
28K Aufrufe
10 Inspirational Quotes for Graduation
Guy Kawasaki
•
301.4K Aufrufe
The Health Benefits of Dogs
The Presentation Designer
•
34.2K Aufrufe
The Benefits of Doing Nothing
INSEAD
•
51.3K Aufrufe
A non-technical introduction to ChatGPT - SEDA.pptx
Sue Beckingham
•
17.9K Aufrufe
The Dungeons & Dragons Guide to Marketing
Ian Lurie
•
15.9K Aufrufe
How You Can Change the World
24Slides
•
57.9K Aufrufe
signmesh snapshot - the best of sustainability
signmesh
•
9.5K Aufrufe
The Science of a Great Career in Data Science
Kate Matsudaira
•
38.2K Aufrufe
The ABC’s of Living a Healthy Life
Dr. Omer Hameed
•
1.2M Aufrufe
Anzeige
人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画
人の接近によって動作速度の低下や接触時の緊急 停止により生産性が低下 ■問題点 5人の被験者が 5人の被験者が 人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画 坂本 健太朗, 山内
悠嗣(中部大学) 研究背景 安全柵を必要とせず人と同じ空間で作業ができる 協働ロボットが普及 人の姿勢予測に基づいてロボットが人を回避し 生産性を維持するシステムを提案 実験内容 Machine Intelligence Laboratory https://cumil.org/ 人と協働ロボットが箱詰め作業を行う作業を想定 協働でARマーカを貼付したブロックを箱に移動 ■作業動作の比較 下記の2種類の作業時間を比較 作業A(被験者1人):衝突しない通常の作業 作業B(被験者5人):衝突と予測する動作を含む作業 ■作業手順 4つのブロックを人とロボットで指定した場所へ移動 1:人が横の作業台からブロックを取る 2:人がブロックの設置する向きとIDを確認 3:人がロボットの前にブロックを設置 4:ロボットがIDに対応した場所にブロックを移動 5人の被験者が 実験結果 ■作業時間の比較 作業内容 作業A 作業B 平均作業時間 67.7 69.9 衝突を検知して,緊急停止した場合 ・安全確認とロボットの再動作により作業時間は 3分ほど増加 作業Bは作業Aと比較して遅延を約2.2秒に抑制 衝突の予測の有無によって軌道が変化 人を回避することで生産性を維持 作業時間の比較[秒] ■今後の展望 予測した姿勢に加え,動作の種類を利用 どのような動作か判断し危険予知の精度を向上 提案手法は3つのステップで構成される 提案手法 2:姿勢予測 人の姿勢を予測.未来の3次元関節座標を出力 人の姿勢予測:Predict&Cluster [Kun+ ICCV2020] ・3次元関節座標から人の未来の姿勢を予測 入力:50フレームの3次元関節座標 出力:予測した48フレームの3次元関節座標 ISS-SP-024 ■作業環境 人はカメラと対面になるように立つ ロボットと作業台は作業が撮影できる位置に設置 ■作業内容 人とロボットが協働で作業 人:物品の検査を想定.ブロックのID,向きを確認 ロボット:箱詰めを想定.ブロックを箱に移動 3:動作計画 予測した人の位置に障害物を置き,人との接触 を回避するように動作を計画 ・予測した3次元関節座標を基に障害物を設置 ・障害物を回避するように動作を計画 動作経路内に人が侵入すると予測した際に回避 →動作を停止せず作業を継続 映像 2次元関節座標 3次元関節座標 予測した48フレームの 3次元関節座標 50フレームの 3次元関節座標 通常の軌道 回避した軌道 障害物の回避 1:姿勢推定 リアルタイムに人の3次元関節座標を出力 2次元姿勢推定:OpenPose [Zhe+ CVPR2017] ・映像から人の2次元関節座標を推定 3次姿勢推定:3d-Pose-Baseline [Julieta+ ICCV2017] ・2次元関節座標から3次元関節座標を推定
Anzeige