深層ニューラルネットワークとトルク系列による柔軟物体の動的マニピュレーション
Dynamic Manipulation of Flexible Objects with Torque Sequence Using a Deep Neural Network
柔軟物体の動きを深層ニューラルネットワークでモデル化し、目標状態を実現する最適な時系列関節トルク指令を計算する制御手法を提案。物理モデル不要で剛体・柔軟物体・布の操作に有効性を確認した。
著者: Kento Kawaharazuka, Toru Ogawa, Juntaro Tamura, Cota Nabeshima
分類: cs.RO
原文アブストラクト
For dynamic manipulation of flexible objects, we propose an acquisition method of a flexible object motion equation model using a deep neural network and a control method to realize a target state by calculating an optimized time-series joint torque command. By using the proposed method, any physics model of a target object is not needed, and the object can be controlled as intended. We applied this method to manipulations of a rigid object, a flexible object with and without environmental contact, and a cloth, and verified its effectiveness.
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