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  1. 学会・会議発表論文
  2. 学会・会議発表論文

Robot Motion Generation by Hand Demonstration

http://hdl.handle.net/10228/00008270
http://hdl.handle.net/10228/00008270
222d0ef8-335d-44a7-a971-46a8e1a0d17a
名前 / ファイル ライセンス アクション
sociorobo_13.pdf sociorobo_13.pdf (689.0 kB)
アイテムタイプ 会議発表論文 = Conference Paper(1)
公開日 2021-05-24
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
タイトル
タイトル Robot Motion Generation by Hand Demonstration
言語 en
言語
言語 eng
著者 Chumkamon, Sakmongkon

× Chumkamon, Sakmongkon

WEKO 30558

en Chumkamon, Sakmongkon

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Yokkampon, Umaporn

× Yokkampon, Umaporn

WEKO 30559

en Yokkampon, Umaporn

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林, 英治

× 林, 英治

WEKO 30038
e-Rad_Researcher 60267416
Scopus著者ID 7101665914
九工大研究者情報 252

en Hayashi, Eiji

ja 林, 英治

ja-Kana ハヤシ, エイジ

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藤澤, 隆介

× 藤澤, 隆介

WEKO 28998
e-Rad_Researcher 40550554
Scopus著者ID 25651349200

ja 藤澤, 隆介

en Fujisawa, Ryusuke

ja-Kana フジサワ, リュウスケ

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Since traditional robot teaching requires time and instruction to the robot motion, we present a systematic framework based on deep learning and experiment for generating robot motion trajectories from human hand demonstration. In this system, the worker could teach robot easier rather than assigning the instruction to the robot controller manually. Therefore, the robot can imitate the action in a new situation instead of directly teaching the robot arm. Our contributions include three points 1) the real-time extracting method of hand movement without marker using hand detection in 3D from human 2) the motion generalization of the hand trajectories from human 3) Robot path planning for grasping and place the object to the target. We also present the experiment conducted by the user movement for real data and evaluate the system using the manipulator robot. The investigation shows the pick-and-place task of the robot for food by hand demonstration.
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 The 2021 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2021), January 21-24, 2021, Higashi-Hiroshima (オンライン開催に変更)
書誌情報 Proceedings of International Conference on Artificial Life & Robotics (ICAROB2021)

p. 768-771, 発行日 2021-01
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-4-9908350-6-4
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2435-9157
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) The 2021 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB2021)
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
連携ID
値 8855
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Ver.1 2023-05-15 13:21:26.204989
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