| Item type |
学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2019-03-14 |
| タイトル |
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タイトル |
物体把持のための3次元点群の位相構造の学習と特徴抽出 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Growing Neural Gas |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
3D Point Cloud Processing |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Environmental Sensing |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者 |
戸田, 雄一郎
北井, 瑳佳
武居, 直行
和田, 一義
久保田, 直行
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| 著者別名 |
Toda, Yuichiro
Kitai, Sasuga
Takesue, Naoyuki
Wada, Kazuyoshi
Kubota, Naoyuki
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Recently, the expectation to rescue robots has been increasing much in order to perform the monitoring in disaster areas. However, there are many critical problems in rescue robots. Especially, we must improve the perceptual system of the rescue robot by using 3D measurement sensor. In this paper, we discuss the learning method of topological structure from 3D point cloud and introduce our Sokuiki sensor array system for measuring 3D distance data. Next we explain Batch-Learning Growing Neural Gas (BL-GNG) for learning the topological structure. Furthermore, we apply BL-GNG to extract the topological structure of a ladder. Finally, we show several experimental results of the proposed method. |
| 書誌情報 |
インテリジェントシステム・シンポジウム講演論文集
巻 27,
p. 57-60,
発行日 2017-11
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| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA1190206X |
| 権利 |
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権利情報 |
日本機械学会 |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| その他のタイトル |
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その他のタイトル |
Topological Structure Learning and Feature Extraction of 3D Point Clouds for Grasping |
| 出版者 |
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出版者 |
日本機械学会 |
| 資源タイプ |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
postprint |
| 権利URI |
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https://www.jsme.or.jp/ |
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https://www.jsme.or.jp/ |
10987-001.pdf (564.4 kB)
