セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
44. Knowledge Graph (1)
• Relation Extraction のための Simple な拡張
2019/9/9 BERTology のススメ 44
⽂献[7]
Simple BERT Models for Relation
Extraction and Semantic Role Labeling
• ⼊⼒は
[[CLS]⽂[SEP] subject [SEP] object [SEP]]
• 過適合を防ぐため,⽂中の実体を
マスクで置き換える
(Subj-PERやObj-LOC)
• BERTの出⼒のうち [SEP]以降の
シーケンスを破棄
• 位置埋め込みと連結して,⼀層の
BILSTM と MLPで予測
Figure 1: Architecture of our relation extraction model. (a) denotes the
concatenation of BERT contextual embedding and position embedding. The final
prediction is based on the concatenation of the final hidden state in each direction
from the BiLSTM, fed through an MLP.
Position embedding:
Table 1: Results on the TACRED test set.
45. Knowledge Graph (2)
• テキストとKGの両⽅を活⽤した拡張⾔語表現モデル
2019/9/9 BERTology のススメ 45
⽂献[8]
ERNIE: Enhanced Language
Representation with Informative Entities
Figure 2: The left part is the architecture of ERNIE.
← Figure 3: Modifying the
input sequence for the
specific tasks.
• T-Encoderは, BERTの実装と同⼀
で,トークンを埋め込む
• エンティティは, TransE などの効
果的なKG埋め込みで事前学習
• K-Encoderは, 知識情報を⾔語表
現に注⼊し,トークンとエンティ
ティの異種情報を統⼀空間で表現
• 同⼀構造で Relation Extraction と
Entity Typing の両タスクに対応
Table 5: Results of various models on FewRel
and TACRED (%).
48. ⽂献
[1] ⻄⽥ 京介. “機械読解の現状と展望." ⾔語処理学会第25回年次⼤会チュートリアル資料,
2019 (2019).
[2] Jacob Devlin, et al. "Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for
language understanding." (2018)
[3] Wang, Alex, et al. "Glue: A multi-task benchmark and analysis platform for
natural language understanding." arXiv preprint arXiv:1804.07461 (2018).
[4] 柴⽥ 知秀, 河原 ⼤輔, ⿊橋 禎夫. “ BERTによる⽇本語構⽂解析の精度向上." ⾔語処理学
会 第25回年次⼤会, pp.205-208, 名古屋, (2019.3).
[5] Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." Advances in neural
information processing systems. 2017.
[6] Klein, Guillaume, et al. "Opennmt: Open-source toolkit for neural machine
translation." arXiv preprint arXiv:1701.02810 (2017).
2019/9/9 BERTology のススメ 48
49. ⽂献
[7] Shi, Peng, and Jimmy Lin. "Simple BERT Models for Relation Extraction and
Semantic Role Labeling." arXiv preprint arXiv:1904.05255 (2019).
[8] Zhang, Zhengyan, et al. "ERNIE: Enhanced Language Representation with
Informative Entities." arXiv preprint arXiv:1905.07129 (2019).
[9] Kovaleva, Olga, et al. "Revealing the Dark Secrets of BERT." arXiv preprint
arXiv:1908.08593 (2019).
2019/9/9 BERTology のススメ 49