2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3O1-OS-16b] 世界モデルと知能

2024年5月30日(木) 09:00 〜 10:40 O会場 (音楽工房ホール)

オーガナイザ:鈴木 雅大(東京大学)、岩澤 有祐(東京大学)、河野 慎(東京大学)、熊谷 亘(東京大学)、松嶋 達也(東京大学)、森 友亮(株式会社スクウェア・エニックス)、松尾 豊(東京大学)

09:40 〜 10:00

[3O1-OS-16b-03] マルチモーダル情報を扱う奥行きを考慮した動作生成モデルによる柔軟物操作の精度向上

〇藤田 幸哉1、伊藤 洋1、一藁 秀行1、斎藤 菜美子1、久保 杏由南1、尾形 哲也1、菅野 重樹1 (1. 早稲田大学)

キーワード:深層予測学習、リアルタイム動作生成

本研究では, 奥行きを考慮した柔軟物体の認識や動作計画を実現する. モダリティごとの学習の偏りを抑えるモデルに, 視差を左右のステレオ画像での注意点の位置の違いとして表現するモデルを組み込み, さらにオクルージョンへの対策と動作精度向上として触覚情報を追加した動作生成モデルを提案する. 提案手法の有効性を検証するため, ハンガーにスーツを掛けるタスクを採用した. 形状や掴むべき裾の奥行方向の位置が変化するため, 奥行きを把握した動作生成が求められる. 双腕多自由度ロボットDry-AIRECを用いて複数の比較モデル(単眼/ステレオ視, 触覚の有無)の比較実験を行なった結果, 触覚と視差情報が奥行きの把握と動作精度の向上に寄与していることを確認した.

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