ヒューマノイドロボットが振って音で中身を識別する深層学習手法
Deep Neural Object Analysis by Interactive Auditory Exploration with a Humanoid Robot
ヒューマノイドロボットがプラスチックカプセルを振り、その音をマイクで取得してニューラルネットワークで中身の材質分類と重量予測を行う手法を提案した。実環境の騒音にも頑健であることを示した。
著者: Manfred Eppe, Matthias Kerzel, Erik Strahl, Stefan Wermter
分類: cs.RO, cs.AI, cs.NE
原文アブストラクト
We present a novel approach for interactive auditory object analysis with a humanoid robot. The robot elicits sensory information by physically shaking visually indistinguishable plastic capsules. It gathers the resulting audio signals from microphones that are embedded into the robotic ears. A neural network architecture learns from these signals to analyze properties of the contents of the containers. Specifically, we evaluate the material classification and weight prediction accuracy and demonstrate that the framework is fairly robust to acoustic real-world noise.
