Structural displacement simulation of a gigantic manipulator via deep learning

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: Structural displacement simulation of a gigantic manipulator via deep learning
• 著者・編者: 丸山, 孝仁; 小川, 翔太; 武田, 信和; 野田耕平; 枝谷昌博; Jaklin , N.; Tolsma , S.; Maruyama, Takahito; Ogawa, Syota; Takeda, Nobukazu
• 著者標目: 丸山, 孝仁; 小川, 翔太; 武田, 信和; 野田耕平; 枝谷昌博; Jaklin , N.; Tolsma , S.; Maruyama, Takahito; Ogawa, Syota; Takeda, Nobukazu
• 出版年月日等: 2020-01-13
• 出版年（W3CDTF）: 2020-01-13
• 本文の言語コード: eng
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: SICE International Symposium on System Integration 2020(SII2020)
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 : 量子科学技術研究開発機構 学術機関リポジトリ

• 要約等: ITERブランケット遠隔保守装置の構造シミュレータについて、最新の研究開発成果を報告する。具体的には、1) 遠隔保守ロボットの変形量を推定する機械学習モデルを開発し、2) バーチャルリアリティと実機計測データで学習させることで、提案手法によりITERブランケット遠隔保守装置の変形量を推定することが可...