- 著者
- 橋本 敦史 井上 中順 牛久 祥孝 濱屋 政志 松原 崇充 森 信介 VON・DRIGALSKI FELIX
- 出版者
- オムロンサイニックエックス株式会社
- 雑誌
- 基盤研究(A)
- 巻号頁・発行日
- 2021-04-05
生産年齢人口が減少する中,ロボットの産業活用は喫緊の課題である.ロボットによる作業代替を低コストで実現する方法として言語指示の活用が注目されている.しかし,「言語指示→ロボット制御」の従来型演算モデルは特定の作業に特化したものとなってしまっている.本研究では,多様な作業を対象とした汎用的な演算モデルを提案・検証する.言語・映像資源が豊富な調理を対象とし,サラダなどの比較的簡単な料理を言語指示に従って調理するロボットを最終年度までに実現することでコンセプト実証を目指す.
2 0 0 0 ペンストロークの時間間隔を用いた解答停滞箇所の検出
- 著者
- 飯山 将晃 中塚 智尋 森村 吉貴 橋本 敦史 村上 正行 美濃 導彦
- 出版者
- 教育システム情報学会
- 雑誌
- 教育システム情報学会誌 (ISSN:13414135)
- 巻号頁・発行日
- vol.34, no.2, pp.166-171, 2017-04-01 (Released:2017-04-22)
- 参考文献数
- 6
2 0 0 0 OA 食材,道具,動作の認識を連携させた調理行動の認識
- 著者
- 美濃 導彦 椋木 雅之 森 信介 山肩 洋子 舩冨 卓哉 中村 和晃 橋本 敦史 飯山 将晃 中村 和晃 舩冨 卓哉
- 出版者
- 京都大学
- 雑誌
- 基盤研究(A)
- 巻号頁・発行日
- 2012-04-01
一般の動物とヒトを隔てる「知能」として,本研 究では道具の使用,および論理や推論による問題解決能力を利用して行う「知的行動」の認識を目指し,題材として「キッチンでの調理」を取り上げ,道具,食材,調理動作の認識,および言語的に記述された行動の理解に取り組んだ.観測データから認識できる「表出動作」のうち,特に物体の把持・解放を中心として,レシピ中に言語的に記述された「概念的行動」の完了認識や次の行動の予測をする手法を構築した.また,テキストから扱われる食材の種類やそれに対する行動,目標状態などを概念的行動」として自動で獲得し,レシピ内でのそれらの依存関係をワークフローとして抽出する技術を構築した.
2 0 0 0 食材認識のための画像と食材切断時の振動音及び荷重の利用
- 著者
- 井上 仁 橋本 敦史 中村 和晃 舩冨 卓哉 山肩 洋子 上田 真由美 美濃 導彦
- 出版者
- The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
- 巻号頁・発行日
- vol.J97-D, no.9, pp.1490-1502, 2014-09-01
本論文では,調理中に起きる食材切断行動を利用した食材認識手法を提案する.一般的な物体認識手法の多くは,画像だけを用いている.しかし食材は異種であっても色が似通っていたり,同一種でも形状が大きく異なるために,画像のみでは認識が困難である.本論文では,食材を切断する際に観測できる荷重と切断音を新たな特徴として統合的に利用する.食材切断時にまな板にかかる荷重は,食材の硬さを反映した特徴であり,切断時に発生する振動音は食材内部の構造を反映している.ゆえに,これらの特徴は画像と併せて用いることで,食材の認識精度を向上させることが期待される.三つの特徴を統合した際の認識精度について,23種の食材を用いて検証し,大幅な認識精度の向上を確認した.
1 0 0 0 調理作業の潜在的意味解析を用いた作業傾向の分類
1 0 0 0 OA 物体検出を用いた調理の時系列パターンによる分類
- 著者
- 森 梓 濱 龍太郎 原田 篤 高久 由香里 橋本 敦史
- 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33回全国大会(2019)
- 巻号頁・発行日
- pp.2J3J1304, 2019 (Released:2019-06-01)
本報は、調理動画を対象とした深層学習による物体検出の応用と時系列データの分析に関するものである。私たちの最終目標はパーソナライズされたキッチンの提案であり、そのためにこれまでは目視観察とスプレッドシートソフトウェアを用いた分析を行ってきた。しかし、この従来の手法は十分な精密さと被験者数を得るために膨大な工数がかかった。然して分析視点も限定的にならざるを得なかった。そこで私たちは自動化ツールとして深層学習による物体検出を導入した。約90種類の物体を含む一連の調理動画に対して物体検出を適用し、Pythonを用いてデータ抽出と分析を行い、シンクエリアにおける物体検出数の時系列データが3パターンに分類されることを発見した。この発見は、パーソナライズされたキッチンの提案に向けた調理パターンの理解に貢献する。