著者

山野辺 夏樹 万 偉偉 ラミレス イクシェル プティ ダミアン 辻 徳生 秋月 秀一 橋本 学 永田 和之 原田 研介

出版者

一般社団法人 日本ロボット学会

雑誌

日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)

巻号頁・発行日

vol.36, no.5, pp.327-337, 2018 (Released:2018-07-15)

参考文献数

94

被引用文献数

3 2

著者

福田 光佑 ラミレス イクシェル 山野辺 夏樹 プティ ダミアン 原田 研介

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集

巻号頁・発行日

vol.2018, pp.2A1-F17, 2018

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<p>In this work, we propose a recognition system for assembly motions performed by humans, with the aim of generating and re-using robot motions stored in a database. An affordance model for each manipulated object is proposed to efficiently search for matching actions. Based on this model we design motion templates containing a set of basic motions associated to the manipulated objects. Recognition of motion data is done using the proposed motion templates and Hidden Markov Models. We verify the validity of the proposed method using three different assembly tasks.</p>

著者

嘉藤 佑亮 中村 友昭 長井 隆行 山野辺 夏樹 永田 和之 小澤 順

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.1Q4GS1101, 2020 (Released:2020-06-19)

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本研究では人が行う巧みな動作をロボットに学習させ,小売店舗における商品整列動作を行う.人は初期環境が異なれば同じタスクであっても異なる戦略を使うことでより最適な動作を行うことができる.そこで我々はロボットが初期状態に応じた戦略を自律的に選択できるシステムを提案し,シミュレーション上の強化学習によって獲得した複数の整列動作モデルとそれらを使い分けるための判別器を作成した.このシステムを使用して整列タスクを実施した結果,1つの動作モデルのみを使用した場合よりも精度の高い整列を実現した.また,シミュレーション上で学習した動作モデルを使用し,実環境においても整列動作が可能であることを確認した.

著者

加藤 咲季 山野辺 夏樹 Gentiane Venture Gowrishankar Ganesh

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集

巻号頁・発行日

vol.2018, pp.2A1-C16, 2018

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<p>A good understanding of the handovers between humans is critical for the development of robots in the service industry. In this work, we analyzed the human handover motion to determine to what extent they adapt their handovers to individual partners and whether they can predict the handover positions of a partner. To analyze this issue, motivated by motor control studies, we analyzed handovers by humans in the absence of visual feedback. Our results show that humans have the surprising ability to modulate their handover location according to partners they have just met, and their distance from the partner. The resulting handover errors are relatively small, suggesting that they can predict each other's handover behavior.</p>