要約
私たちのチーム TRAIL は、東京大学の AI/ML 研究室のメンバーで構成されています。
当社は、最先端の機械学習における広範な研究経験を活用して、汎用の家庭用サービス ロボットを構築します。
当社はこれまで、ヒューマンサポートロボット（HSR）を使ったロボカップ＠ホームジャパンオープン2020（DSPL）とロボカップ世界大会に相当するワールドロボットサミット2020の2つの大会に出場しました。
コンテストを通じて、私たちはデータ主導型のアプローチが家庭内タスクの実行に効果的であることを示しました。
ロボカップ@Home 2023では、汎用性と即応性のあるシステム構築の更なる発展を目指し、近年ディープラーニングやロボット学習分野の要素として評価されている3つの技術を実際の家庭用ロボットシステムに統合します。
また、RoboCup@Homeコミュニティ全体で研究を活性化するため、世界中のコミュニティに属する各拠点から収集したデータをコミュニティの特性を活かして管理するプラットフォームを構築します。
要約(オリジナル)
Our team, TRAIL, consists of AI/ML laboratory members from The University of Tokyo. We leverage our extensive research experience in state-of-the-art machine learning to build general-purpose in-home service robots. We previously participated in two competitions using Human Support Robot (HSR): RoboCup@Home Japan Open 2020 (DSPL) and World Robot Summit 2020, equivalent to RoboCup World Tournament. Throughout the competitions, we showed that a data-driven approach is effective for performing in-home tasks. Aiming for further development of building a versatile and fast-adaptable system, in RoboCup @Home 2023, we unify three technologies that have recently been evaluated as components in the fields of deep learning and robot learning into a real household robot system. In addition, to stimulate research all over the RoboCup@Home community, we build a platform that manages data collected from each site belonging to the community around the world, taking advantage of the characteristics of the community.
arxiv情報
| 著者 | Chikaha Tsuji,Dai Komukai,Mimo Shirasaka,Hikaru Wada,Tsunekazu Omija,Aoi Horo,Daiki Furuta,Saki Yamaguchi,So Ikoma,Soshi Tsunashima,Masato Kobayashi,Koki Ishimoto,Yuya Ikeda,Tatsuya Matsushima,Yusuke Iwasawa,Yutaka Matsuo |
| 発行日 | 2023-10-05 21:40:39+00:00 |
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