デモシステム開発　お茶会ロボットシステム（CEATEC JAPAN 2018）

　開発した主要技術を組み合わせることで，お茶会ロボットシステムを開発しました．深層学習を使って，対象物の各部位のカタチから「Contain」「Grasp」などの機能情報を抽出し，これらをもとにして，ロボットが何をどうすべきか，自律的にタスクを生成し，実行します．まず，一般物体認識によって，茶道具の種類を認識します．次に，3ヵ所センサから画像と3次元データを計測し，それをもとに茶道具の機能を認識します．機能の認識結果をもとに把持位置・姿勢と注ぎ位置を認識し，動作を生成します．また，動作シミュレーションをおこなうことで，机などとの干渉を回避しています．このデモのために使用した，茶道具の認識のための学習データをNEDO-Part-Affordance-Dataset-2019のYOLOデータセットとSegNetデータセットとして公開しています．

1.橋本学，飯塚正樹，松原一樹，鳥居拓耶，城亮輔，寺沢拓真，鈴木貴大，「特定・一般・機能」の認識に基づくロボットタスク生成の試み～全自動お茶会ロボットを目指して～，動的画像処理実利用化ワークショップ（DIA2019），OS4-1 pp.228-231，2019/03/08．

2. 橋本学，秋月秀一，飯塚正樹，鳥居拓耶，城亮輔，村井俊哉，生活支援を想定したロボットマニピュレーションのための物体認識，計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2019），3A2-13 , pp. 2295-2299, 2018/12/15．優秀講演賞受賞