主催: 一般社団法人 日本機械学会
会議名: ロボティクス・メカトロニクス 講演会2019
開催日: 2019/06/05 - 2019/06/08
本研究では剛体の画像内運動をモデリングし,運動を予測するための枠組みを提案する.実験には2D物理シミュレーションから生成された画像を用いてモデルを学習する.モデルの構造は画像を処理するためのCNN(Convolutional Neural Network)と時系列を処理するためのLSTM(Long Short-Term Memory)を使い設計する.また作成したモデルを用いたアプリケーションの例として剛体の静力学的構造安定性評価を行う.