カテゴリー: research

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スレッドカイトと垂直軸風車を用いた空中風力発電の研究

by HigashiuraKuniya

現状の風力発電では高空の強い風を得るために巨大な鉄塔とブレードを持つ風車を使用している．自然破壊や騒音公害をもたらすそれら施設に対し，飛翔物を上空で飛行させることで強い風を得るシステムを構築する．

上空でエネルギーを取得するためにスレッドカイトと呼ばれる柔翼とテールを持つ凧と風向による取得できるエネルギーの変化が小さい垂直軸風車を利用する．

定格6Wの小型発電機と直径30cmの垂直軸風車を用いた実験において最大約600mW,1時間の連続発電に成功した．

 

Publication

  1. 東浦 邦弥, 形川 雅文, 長尾 晃一朗, 高橋 泰岳, スレッドカイトと垂直軸風車を用いた空中風力発電実験, 風力エネルギー利用シンポジウム, 2019, 41 巻, p. 146-147
  2. 高空風力発電のためのヒステリシス制御によるカイト飛行の検証，近藤智行，形川雅文，高橋泰岳，長尾晃一朗，東浦邦弥，第40回風力エネルギー利用シンポジウム, pp.417-420, 2018.12.05
  3. 連凧を用いた小型高空風力発電の試み -連凧を用いた高空風力発電実現のための計測システムの開発-， 近藤智行，高橋泰岳，遠藤大希， OS0201-05, 日本機械学会関東支部第23期総会・講演会講演論文集, 2017.03
  4. High-Sky Wind Energy Generation on a Tethered System, Hironori A. Fujii, Hiroshi Okubo, Yasutake Takahashi, Yusuke Maruyama, Tairo Kusagaya, Shigeo Yoshida, Kazuo Arakawa, Hiroki Endo, Kenji Uchiyama, Kazuichi Seki, Takeo Watanabe, Proceedings of Airborne Wind Energy Conference 2017, p.136, 2017.10
  5. Experimental Setup to Study Airborne Wind Energy Generation Using a Train of Kites, Hiroki T. Endo, Kazuo Arakawa, Gonzalo Sánchez-Arriaga, Hironori A.Fujii, Hiroshi Okubo, Yasutake Takahashi, Proceedings of Airborne Wind Energy Conference 2017, p.154, 2017.10
  6. 高空風力発電用航空プラットフォームに用いる対称翼型カイツーンの検討，草谷大郎，藤井裕矩，関和市，大久保博志，高橋泰岳，真志取秀人，遠藤大希，山本広樹，冨田匠，渡部武夫，丸山勇祐，田中真里，笹原雄二郎，第39回風力エネルギー利用シンポジウム, pp.420-423, 2017.12.7
  7. カイトとプロペラ式風車を用いた高空風力発電の試み，形川 雅文，近藤 智行，高橋 泰岳，第39回風力エネルギー利用シンポジウム, pp.414-415, 2017.12.7
  8. カイト型テザー係留飛行ロボットと昇降機能付きマウントを用いた高高度風力計測システム，轟 千明，近藤智行，高橋泰岳，日本機械学会関東支部第22期総会・講演会，OS0203, 2016.3
  9. カイト型テザー係留飛行ロボットを用いた小型風力発電システムの試み, 近藤智行，高橋泰岳，小島令子，日本機械学会2016年度年次大会講演論文集，G1500401, 2016.9
  10. 福井大学インタラクティブ・ロボティクス研究室, 高橋泰岳, 日本風力エネルギー学会誌, Vol. 39, No.4, pp.591-594, 2016.2
  11. 高空風力発電研究の紹介, 藤井裕矩, 大久保博志, 新川和夫, 草谷大郎, Rob Stroeks, 髙橋泰岳, 遠藤大希, 渡部武夫, 丸山勇祐, 中嶋智也, 浅生利之, 関和市, 日本風力エネルギー学会誌, Vol. 39, No.4, pp.535-545, 2016.2
  12. テザー係留型飛行ロボットのための大型地上制御ユニットの開発，轟千明, 高橋泰岳, 岡本明, 加藤万寿夫, 山崎敏夫, 田中史朗, 濱上雄大, 中村恭之，ロボティクス・メカトロニクス講演会2015, 2A1-F02, 2015.05
  13. 高高度モニタリングシステムのためのカイト型テザー係留飛行ロボットを用いた昇降機能付マウントの開発, 近藤 智行, 轟 千明, 高橋 泰岳, 日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム 2015 第24回北信越支部シンポジウム＆第19回人間共生システム研究会 講演論文集, pp.15-16, 2015.11, 奨励賞受賞
  14. カイト型テザー係留飛行ロボットのための昇降機能付マウントを用いた高高度モニタリングシステム, 近藤智行，轟千明，高橋泰岳, 第３７回風力エネルギー利用シンポジウム予稿集, pp.411-414, 2015.11
  15. Acquisition of Human Operation Characteristics for Kite-based Tethered Flying Robot using Human Operation Data, Chiaki Todoroki, Yasutake Takahashi and Takayuki Nakamura, Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2015), #15220, 2015.8
  16. Fuzzy Control for a Kite-Based Tethered Flying Robot, Yasutake Takahashi, Tohru Ishii, Chiaki Todoroki, Yoichiro Maeda, and Takayuki Nakamura, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.19, No.3, pp.349-358, 2015.05, http://hdl.handle.net/10098/8804
  17. 人の操作を規範としたテザー係留型飛行ロボットの制御方策の獲得, 轟千明, 高橋泰岳, 中村恭之, 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）, Vol.27, No.6, pp.864-876, 2015.12, http://doi.org/10.3156/jsoft.27.864
  18. テザー係留型飛行ロボットの開発と自律飛行制御，石井徹，轟千明，高橋泰岳，前田陽一郎，中村恭之，ロボティクス・メカトロニクス講演会2014，2A1-A04，2014.5
  19. テザー係留型飛行ロボットのシミュレータ開発，轟千明，高橋泰岳，中村恭之，日本知能情報ファジィ学会第22回北信越支部シンポジウム講演論文集, S32, pp.31-32, 2013.11
  20. Tethered Flying Robot for Information Gathering System, Tohru Ishii, Yasutake Takahashi, Yoichiro Maeda and Takayuki Nakamura, IROS’13 Workshop on Robots and Sensors integration in future rescue INformation system (ROSIN’13), November 7th, 2013 (PDF)
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熟練工の動作模倣による高圧配管用継手内部のバリ検査

by YoshidaYudai
Figure 1：バリ発生箇所

ブルドーザーなどの建設機械に使用される「高圧配管用継手」(Figure 1)には制作時に高確率で切削バリ（削り残し）が発生します．このバリを残したままにしてしまうと建設機械の誤動作の原因となってしまいます．

Figure 2：熟練工のバリ検出の様子

現在は，Figure 2のように，熟練工が全ての継手のバリ検査を行なっており，作業者に大きな負担がかかっています．このことから，バリ検査の自動化が必要となっています．

Figure 3-1：光の入れ方が適切な時の画像
Figure 3-2：光の入れ方が不適切な時の画像

 

 

 

 

 

 

 

バリ検査の自動化のためには，継手内の撮影も自動化する必要があり，その際に，継手への照明の光の入れ方が重要となります．例として，上のFigure 3-1は光の入れ方が適切な時，Figure 3-2は光の入れ方が不適切な時の継手内画像になります．見て分かる通り，右の画像ではバリが認識しにくくなっています．

このことから，継手に対する適切な照明の位置姿勢を，熟練工のバリ検出動作をロボットアームで模倣することで探索する研究を行なっています．

 

Figure 4：バリ検出動作の計測の様子

 

熟練工のバリ検出動作をFigure 4のようにモーションキャプチャシステムを使用して行い，熟練工がバリを見ているときの照明の位置姿勢として，照明の位置姿勢が停止している点を抽出しました．

 

 

Figure 5：抽出した位置姿勢での撮影の様子

Figure 5のように実際に照明を装着したロボットアームを，抽出した位置姿勢へ移動させて継手内の撮影を行いました．

 

Figure 6-1：撮影された継手内画像
Figure 6-2：バリ検出結果

 

 

 

 

 

 

 

Figure 6-1のような撮影された画像をバリ検出をした結果，Figure 6-2で分かるようにバリの形を認識しています．この研究の結果，先行研究と比べて，バリを見逃してしまう確率を減らすことができました．

現在は，より検出精度の高い照明の位置姿勢を機械学習によって探索するシステムを作成しています．

Publication

  1. 高圧配管用継手のバリ検査時の熟練工の動作模倣，吉田悠大，高橋泰岳，築地原里樹，日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム2020 第29回 北信越支部シンポジウム & 第29回 人間共生システム研究会 講演論文集，pp. 1-2，2020．
  2. 熟練工の動作模倣による高圧配管用継手内部のバリ検査，吉田悠大，高橋泰岳，築地原里樹，ROBOMECH2021, 2P3-A07, 2021．
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認知症高齢者・発達障害児ケアのための人型ロボットを用いたコミュニケーションシステムの開発

by YoshidaTakumi

近年，少子高齢化により要介護高齢者に対する介護士の人手不足が深刻化しています．そこで，介護士に代わりロボットが介護業務の一部を担うシステムの開発が広く行われています．本研究室では，認知症高齢者とロボットのコミュニケーションを主軸としたインタラクションシステムの開発を行っています．

人型ロボットNAOを用いて飲水を促すインタラクションシステム，最近の出来事や昔の思い出について話しかける自律型コミュニケーションシステム，積木を使ったレクリエーションシステムの開発を行っています．

フェイススケール計測システムと姿勢認識システム

ロボットがコミュニケーションを自律的に行うためには，対話者である人間の言葉や表情，動作を正しく認識し，意図を読み取る必要があります．本研究では言葉の認識に音声認識を用いており，表情と動作を認識するためにフェイススケール計測システムと姿勢認識システムをそれぞれ開発しています．

対話者の意図とそれまでの対話の時系列を考慮し，ロボットが次の発話や動作を自律的に選択するシステムを開発しました．人との対話を通して，ロボットは適切な発話や動作を学習し，少しずつ対話をマスターしていきます．

また，発達障害の疑いがある子供を対象に，自律型コミュニケーションシステムを用いてインタラクション実験を行い，彼らのソーシャルスキルに与える影響を調査しています．

 

Publication

  1. 人型ロボットを用いた認知症高齢者とのコミュニケーションシステムの開発，吉田拓海，高橋泰岳，高久範江，日本知能情報ファジィ学会合同シンポジウム2019第28回北信越シンポジウム&第27回人間共生システム研究会講演論文集，pp.3-4，2019．
  2. 認知症高齢者ケアのための人型ロボットを用いたコミュニケーションシステムの開発，吉田 拓海，高橋 泰岳，高久 範江，P-24，HAIシンポジウム2020．
  3. 会話中の空白におけるロボットの応答が人に与える影響, 吉田 拓海，高橋 泰岳，築地原 里樹，第36回 ファジィ システム シンポジウム (FSS2020)，MA1-3，pp.13-16，2020．
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人型ロボットを用いたカードゲームシステム

by TochioYuki

近年では，介護現場での人手不足の対策，療育現場での療育士の負担の軽減を目的としてケアロボットやコミュニケーションロボットの導入が進んでいます．介護や療育現場でのレクリエーションの一例としてカードゲームをロボットに行わせることを目的とし，一部自律化したカードゲームシステムを開発しました．

ゲームでは，4種類のマークが描かれたカードを使用し，参加者と神経衰弱を行います (Figure 1)．参加者にも同じ組み合わせのカードが配られ，参加者とロボットがカードを選択し，マークを合わせることを目的としたゲームです．

Figure 1：使用したロボットとカード

ゲームの進行は，あらかじめ決められたスクリプトに従い，ロボットが行います．ロボットは4種類のカードからランダムに1枚選択し，持ち上げる動作を行うようにプログラムしています (Figure 2)．

Figure 2：カードの持ち上げ動作

ロボット介入の影響を調べるために，場面緘黙症の生徒を対象にインタラクション実験を行いました．
参加者にはロボットに手助けをするなどの協調性のある行動が見られました (Figure 3)．また，参加者の視線方向の計測を行い，ロボットとのレクリエーションをより積極的に行なっている可能性が示唆されました．

Figure 3：インタラクション実験の様子

今後の展望として認知症高齢者のQOL向上へ評価，療育現場でのソーシャルスキルトレーニングとしての利用を検証し，有効性を示すことなどが挙げられます．また，本システムの完全自律化を目指しています．

Publication

1.栃尾祐輝，高橋泰岳，築地原里樹，
“レクリエーションのための人型ロボットを用いたカードゲームシステムの開発”，日本知能情報ファジィ学会　合同シンポジウム2020　第29回北信越支部シンポジウム＆第28回人間共生システム研究会，pp.5-6，2020．

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腰用パワードスーツの開発

by FujiiRyosuke

労働者の重量物の運搬は腰へ大きな負担になり，腰痛の主な原因と考えられています．そのため，労働者の作業中の負荷軽減を目的として，パワードスーツを開発しています．

Figure 1: パワードスーツとセンサ

Figure 1に開発したパワードスーツ(左)と姿勢推定に用いるセンサ(右)を示しました．センサには9軸慣性センサを使用しており，使用者の胸の位置に取り付けます．センサから得られる角度と加速度を用いて姿勢推定を行い，持ち上げ開始時を予測しパワードスーツを制御します．

持ち上げ時の動作検証では，パワードスーツのアシスト効果を，腰部と外側広筋の筋電位の平均を比較することで確認することができました．

現在は，センサの個数を増やすことで，より正確な動作認識と歩行など様々な動作のサポートに対応させることを目的としています．

Publication

  1. Power Assist Control Based on Human Motion Estimation Using Motion Sensors for Powered Exoskeleton without Binding Legs, Shinnosuke Nomura, Yasutake Takahashi, Katsuya Sahashi, Shota Murai, Masayuki Kawai, Yoshiaki Taniai, and Tomohide Naniwa, Applied Sciences, Vol. 9, No. 1, Article Number 164, 2019, https://www.mdpi.com/2076-3417/9/1/164, https://doi.org/10.3390/app9010164
  2. 装着者とパワードスーツの相互作用力を用いた追従動作と線形予測による姿勢角推定に基づくアシスト制御，村井翔太，石塚雄大，高橋泰岳，ロボティクス・メカトロニクス講演会2019，2A2-L01, 2019.06.08
  3. 胴体運動に基づく下肢パワードスーツの制御，橋本修一路，高橋泰岳，ロボティクス・メカトロニクス講演会2019，2A2-L02, 2019.06.08
  4. Modeling Walking Behavior of Powered Exoskeleton Based on Complex-Valued Neural Network, Yudai Ishizuka, Shota Murai, Yasutake Takahashi, Masayuki Kawai, Yoshiaki Taniai, Tomohide Naniwa, Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp. 1923-1928, 2018.10
  5. Walking Motion Model based on Quaternion-valued Recurrent Neural Network for Powered Exoskeleton, Fumihito Murata and Yasutake TAKAHASHI, Intelligent Systems Workshop 2018 (ISWS 2018), pp. 1354-1359 2018.12.08
  6. Power Assist Control Based on Learning Database of Joint Angle of Powered Exoskeleton Suitable for Wearer’s Posture, Katsuya Sahashi, Shota Murai, and Yasutake TAKAHASHI, 12th International Conference, UAHCI 2018, Held as Part of HCI International 2018, Las Vegas, NV, USA, July 15–20, 2018, Proceedings, Part II, LNCS 10908, pp. 340 – 346, Springer, 2018.07
  7. 胴体の動きに基づく下肢パワードスーツの制御，橋本 修一路，高橋 泰岳，日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム2018 第27回 北信越支部シンポジウム & 第25回 人間共生システム研究会，pp.36-37，2018.11.18
  8. 複素ニューラルネットワークによるパワードスーツ歩行動作のモデル化, 石塚雄大, 村井翔太, 佐橋克弥, 高橋泰岳, 日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム2017 第26回 北信越支部シンポジウム & 第23回 人間共生システム研究会 講演論文集, pp.39-40, 2017.12.10
  9. 膝を拘束しないパワードスーツと装着者の足の間に働く力情報を用いた状態推定に基づくアシスト制御，村井翔太，佐橋克弥，野村慎之介，高橋泰岳，川井昌之，ロボティクス・メカトロニクス講演会2017講演論文集, 2P1-I02, 2017.05
  10. モーションセンサを用いた動作予測に基づく膝を拘束しないパワードスーツの学習制御，野村慎之介，佐橋克弥，村井翔太，高橋泰岳，川井昌之，ロボティクス・メカトロニクス講演会2017講演論文集，2P1-I03, 2017
  11. Evaluation of Power-Assist System by Computer Simulation, Yoshiaki Taniai, Tomohide Naniwa, Yasutake Takahashi, and Masayuki Kawai, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.20, No.3, pp.477-483, 2016.5 doi: 10.20965/jaciii.2016.p0477
  12. Power Assist Control based on Motion Estimation of Wearer’s Forearm using Motion Sensor, Katsuya Sahashi, Shinnosuke Nomura, Takuya Inoue, Yasutake Takahashi, Yoshiaki Taniai, and Masayuki Kawai, Proceedings of 2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, pp.649-654, DOI 10.1109/SCIS&ISIS.2016.177
  13. 装着者の足とパワーアシストスーツ間に働く力とヤコビアンを用いた運動推定に基づくアシスト制御, 村井 翔太，佐橋 克弥，野村 慎之介，高橋 泰岳，川井 昌之, 日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム 2016 第25回北信越支部シンポジウム & 第21回人間共生システム研究会, 発表番号17, pp.66-67, 2016.11
  14. 中足趾節関節で接地するパワーアシストスーツの足部機構の開発，水崎俊洋，吉村健男，川井昌之，高橋泰岳，ロボティクス・メカトロニクス講演会2016, 2A1-14b1, 2016.6
  15. モーションセンサを用いた動作予測に基づく膝を拘束しないパワーアシストスーツの制御，野村慎之介，井上卓也，高橋泰岳，川井昌之，谷合由章，ロボティクス・メカトロニクス講演会2016, 2A1-15a5, 2016.6
  16. モーションセンサによる装着者の前腕の運動推定を用いたパワーアシスト制御，佐橋克弥，野村慎之介，高橋泰岳，谷合由章，川井昌之，ロボティクス・メカトロニクス講演会2016, 2A2-15a3, 2016.6
  17. モーションセンサを用いたアシスト制御，佐橋 克弥，野村 慎之介，井上 卓也，高橋 泰岳，谷合 由章，川井 昌之，第31回ファジィシステムシンポジウム講演論文集，TA3-1，pp.340-343，2015.09
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圧力センサを用いた土耕栽培における中腰作業を補助する電動移動台車の開発

by MatsuishiTakahiro

農作業における中腰姿勢は脚や腰に大きな負担がかかってしまうため，中腰姿勢を補助するためのシステムが必要とされている．本研究では，土耕栽培における中腰作業に焦点を当て，電動式の作業椅子（以後，電動移動台車）を開発している．

試作した電動移動台車

電動移動台車は座面に配置された圧力センサで体重移動を読み取り，使用者の動きたい方向へ車輪を制御する．圧力センサは導電糸と導電性不織布で製作した布製のものを使用している．この圧力センサは我々が開発したものであり（Publication 1），導電性不織布に圧力が加わると，導電性不織布の抵抗値が変化することを利用し，圧力を検知している．電動移動台車を使用することで，平地において脚への負担が軽減されることを確認した（Publication 2，3）．

 

今後は，畑での実用性の検証や使用者の意図していない動作を行わないシステムの構築を目指す．

Publication

  1. 導電性の不織布を用いた安価かつフレキシブルな圧力分布センサの開発， 木村孝，髙橋泰岳，築地原里樹，第25回知能メカトロニクスワークショップ，pp. 79-81, 2020．
  2. 布圧力分布センサを用いた農業用パワーアシストシステム, 松石尚紘, 高橋泰岳, 築地原里樹, 日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム2020 第29回 北信越支部シンポジウム & 第29回 人間共生システム研究会 講演論文集, pp.3-4, 2020．
  3. 布圧力分布センサを用いた土耕栽培における中腰作業を補助する電動移動台車の開発，松石尚紘，高橋泰岳，築地原里樹，ROBOMECH2021, 1P2-A05, 2021．

 

 

 

 

 

 

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タッチインタラクションにおける人型ロボットの反応が人間に及ぼす影響

by OkudaMariko

近年，人との交流を目的としたコミュニケーションロボットが開発されています．人間のコミュニケーションのひとつに，握手やハグなどの体を使うインタラクションがありますが，現在のコミュニケーションロボットには触覚センサがあまり搭載されていないため，ロボットとのタッチインタラクションは難しく，それが人間にどのような効果をもたらすか不明な点が多いです．

そこで，本研究では人型コミュニケーションロボットNAOに触覚センサを搭載し，人からのタッチに反応するロボットの振る舞いが人間に及ぼす影響について調べています．

左上腕に触覚センサを搭載したNAO
左上腕に触覚センサを搭載したNAO

 

NAOの反応行動(左から怒り、質問、感謝)
NAOの反応行動(左から怒り，質問，感謝)

 

人とNAOとのタッチインタラクションの実験結果から，NAOが反応すると人はNAOに対して「可愛い」「また会いたい」などのポジティブな印象を抱き，反対にNAOが反応しなかった場合は「冷淡だ」「思いやりがない」などネガティブな印象を抱くことが分かっています．

今後はより人からのタッチのパターンを増やし，様々な反応行動を見せるロボットとのインタラクションがどのような影響をもたらすかを調べます．

Publication

  1. 奥田真理子，高橋泰岳，”人との接触状態判定システムを用いた人型ロボットの反応生成とそれに対する人への影響評価”，日本知能情報ファジィ学会合同シンポジウム2019 第28回北信越シンポジウム&第27回人間共生システム研究会，pp5-6，2019．
  2. Mariko Okuda，Yasutake Takahashi，Satoki Tsuichihara，”Effect of Humanoid Robot’s Reaction on HumanTouch to Robot”，Proceedings of Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS-ISIS)，pp1-6，2020．
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継手内部のバリ検出

by YonezuMikinori

ショベルカーなどの建設機械に用いられる油圧技術には配管同士を繋ぐために継手が使用されています．継手は大小も形状も様々なものがありますが，本研究ではL字のもの(figure1)の内部に発生するバリ(削り残し)を検出することを目指しています．

figure1

画像の継手は縦横奥行き6×6×2で，穴の直径は7 mmです．バリが発生するモデルを図で示します．(figure2)

figure2

穴の交差部分に発生するバリは小さいもので0.3 mm程度であり，熟練工の目視検査に頼っている現状は大きな負担となっています．更に少子高齢化によって熟練工と後継技能者の両方が減少しており，自動検査システムの構築は急務であると言えます．

これらの事情から継手を撮影した画像からバリを検出するための研究を行い，機械学習の手法の一つであるスパースコーディングを利用し，カメラによる継手内部の撮影画像からバリを検出するプログラムを作成しました．(figure3)

figure3

現在はカメラをロボットアームに搭載して自動で撮影させ，上述のプログラムによって検出することで一連の流れを自動化することを目指しています．

 

Publication

  1. Yonezu Mikinori, Yasutake Takahashi,
    スパースコーディングによる異常検知を利用した高圧配管用継ぎ手の内面バリ検出システムの開発,

    DS2ELDiA2 2021, 口頭発表

  2. Yonezu Mikinori, Yasutake Takahashi,
    高圧配管用継手の内面バリ検出システムの開発のための 3D 点データからのバリ検出,
    日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム2019, vol.28, pp.1-2, 2019
research/satoki-humanoid

胴体姿勢推定を用いた高速な全身動作生成

by Satoki Tsuichihara / 0件のコメント

ヒューマノイドロボットの全身動作生成に計算時間がかかる問題に対し，事前データから目標の胴体姿勢を推定し，四肢の動作生成計算を軽量化することで，実時間化を狙う．実験では，等身大ヒューマノイドロボットのHRP-4と人間の生活空間を模擬した棚を設置して，合計3秒で屈みながら目標を到達できた．

Publication

  1. Yuya Hakamata, Satoki Tsuichihara, Gustavo Alfonso Garcia Ricardez, Jun Takamatsu, and Tsukasa Ogasawara,
    Pushing and pulling motion generation for humanoid robots using whole body momentum control based on analytical inverse kinematics,
    Advanced Robotics, Vol. 34, No. 21-22, pp. 1442-1454, 2020.
  2. Satoki Tsuichihara, Yuya Hakamata, Gustavo Alfonso Garcia Ricardez, Jun Takamatsu, and Tsukasa Ogasawara,
    Real-time whole-body motion generation using torso posture regression and center of mass,
    ROBOMECH Journal, Vol. 5, No. 1, pp. 1-13, 2018.
research/satoki-iot_segmentation

深層学習による雑草認識

by Satoki Tsuichihara / 0件のコメント

Satoki Tsuichihara, Shingo Akita, Reiichirou Ike, Masahiro Shigeta, Hiroshi Takemura, Takahiro Natori, Naoyuki Aikawa, Kazumasa Shindo, Yasuyuki Ide, and Shigeki Tejima,
Drone and GPS sensors-based grassland management using deep-learning image segmentation,
In Proceedings of the third IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC2019), pp. 608-611, Naples, Italy, Feb 27 2019 (Oral presentation).