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

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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.

著者

室岡 貴之 濱屋 政志 フェリックス フォン ドリガルスキ 田中 一敏 井尻 善久

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.39, no.2, pp.177-180, 2021 (Released:2021-03-24)

参考文献数

10

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The recent growth of robotic manipulation has resulted in the realization of increasingly complicated tasks, and various kinds of learning-based approaches for planning or control have been proposed. However, learning-based approaches which can be applied to multiple environments are still an active topic of research. In this study, we aim to realize tasks in a wide range of environments by extending conventional learning-based approaches with parameters which describe various dynamics explicitly and implicitly. We applied our proposed method to two state-of-the-art learning-based approaches: deep reinforcement learning and deep model predictive control, and realized two types of non-prehensile manipulation tasks: a cart pole and object pushing, the dynamics of which are difficult to model.