robotics.ees.saitama-u.ac.jp サイト解析まとめ

基本情報

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1ページ平均HTML(バイト)26014.26

内部リンク集計

リンク総数59

外部リンク集計

リンク総数125

メタ情報

meta description平均長93.42
OGPありページ数0
Twitterカードありページ数0

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析(Internal)

ユニーク内部リンク数59
ページあたり内部リンク平均14.63

内部リンク 深さヒストグラム

キー
1124
2148
36

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/news.html14
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/projects.html13
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/download/downloads.html13
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/index.html12
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/members.html12
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/awards.html12
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/links.html12
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/contact.html12
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/research.html11
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/publications.html11
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/eng/index.html10
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/eng/projects.html10
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/download/downloads_eng.html9
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/eng/news.html9
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/eng/awards.html8
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/eng/members.html8
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/eng/research.html8
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/eng/publications.html8
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/eng/links.html8
https://robotics.ees.saitama-u.ac.jp/eng/contact.html7

キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
参考資料1
NEDOと埼玉大学は0.25
興電舎0.25
ワコーテックの協力を得て0.25
世界で初めてハイダイナミックレンジ0.25
力覚センサーを用いた組み立てロボットの開発に成功しました0.25
しかし0.25
力覚センサーの検出範囲0.25
が狭いために微小な力を計測できず0.25
細やかな力加減ができないことが大きな課題となっています0.25
産業分野で省力化を進める上では0.25
国立研究開発法人新エネルギー0.25
産業技術総合開発機構0.25
NEDO0.25
と国立大学法人埼玉大学は0.25
2018年度から0.25
高次組み立て動作の自動化を目的に0.25
ハイダイナミックレンジ0.25
その中で0.25
株式会社ワコーテックと協力し0.25
さらに株式会社興電舎の協力も得ることで0.25
今般0.25
同センサーを用いた組み立てロボットの開発に成功しました0.25
本ロボットは0.25
従来の商用力覚センサーと比べて10倍となる0.25
10g重から20kg重までの力の検出範囲を持ちます0.25
従来の10分の1の力まで検知できることで0.25
樹脂素材のような傷つきやすい対象物でも0.25
力を抑えて組み立てられます0.25
また0.25
微細な力情報に基づく機械学習を用いた人工知能0.25
技術で組み立ての状態を正確に認識できるようになり0.25
より高度な組み立て作業が可能です0.25
例えば0.25
組み立て終えた時に振動が発生し0.25
カチッと音がするクリック動作を伴う組み立ての場合には0.25
その振動を力で検知することで0.25
ロボットが組み立ての成功をより認識し0.25
作業の信頼性向上を実現します0.25
これにより0.25
従来のロボットの力覚センサーで行える作業に加え0.25
今後は0.25
特に樹脂素材や割れやすい素材の組み立て0.25
なお0.25
埼玉大学は0.25
今回開発した組み立てロボットを0.25
12月18日から12月21日まで東京ビッグサイトで開催される0.25
2019国際ロボット展0.25
iREX20190.25
に出展します0.25

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
NEDOと埼玉大学は興電舎1.4936754
12月18日から12月21日まで東京ビッグサイトで開催される今回開発した組み立てロボットを1.4936754
この問題をニューラルネットワーク等を使用して解決しています加速度の時間積分である位置を同時に操作することは難しいです1.4936754
ワコーテックの協力を得て興電舎1.3779124
ワコーテックの協力を得て世界で初めてハイダイナミックレンジ1.3779124
しかし力覚センサーの検出範囲1.3779124
が狭いために微小な力を計測できず細やかな力加減ができないことが大きな課題となっています1.3779124
国立研究開発法人新エネルギー産業技術総合開発機構1.3779124
NEDO産業技術総合開発機構1.3779124
NEDOと国立大学法人埼玉大学は1.3779124
2018年度からと国立大学法人埼玉大学は1.3779124
2018年度から高次組み立て動作の自動化を目的に1.3779124
ハイダイナミックレンジ高次組み立て動作の自動化を目的に1.3779124
その中で株式会社ワコーテックと協力し1.3779124
さらに株式会社興電舎の協力も得ることで株式会社ワコーテックと協力し1.3779124
さらに株式会社興電舎の協力も得ることで今般1.3779124
今般同センサーを用いた組み立てロボットの開発に成功しました1.3779124
同センサーを用いた組み立てロボットの開発に成功しました本ロボットは1.3779124
従来の商用力覚センサーと比べて10倍となる本ロボットは1.3779124
10g重から20kg重までの力の検出範囲を持ちます従来の商用力覚センサーと比べて10倍となる1.3779124
10g重から20kg重までの力の検出範囲を持ちます従来の10分の1の力まで検知できることで1.3779124
従来の10分の1の力まで検知できることで樹脂素材のような傷つきやすい対象物でも1.3779124
力を抑えて組み立てられます樹脂素材のような傷つきやすい対象物でも1.3779124
また力を抑えて組み立てられます1.3779124
また微細な力情報に基づく機械学習を用いた人工知能1.3779124
微細な力情報に基づく機械学習を用いた人工知能技術で組み立ての状態を正確に認識できるようになり1.3779124
より高度な組み立て作業が可能です技術で組み立ての状態を正確に認識できるようになり1.3779124
より高度な組み立て作業が可能です例えば1.3779124
例えば組み立て終えた時に振動が発生し1.3779124
カチッと音がするクリック動作を伴う組み立ての場合には組み立て終えた時に振動が発生し1.3779124
その振動を力で検知することでカチッと音がするクリック動作を伴う組み立ての場合には1.3779124
その振動を力で検知することでロボットが組み立ての成功をより認識し1.3779124
ロボットが組み立ての成功をより認識し作業の信頼性向上を実現します1.3779124
これにより作業の信頼性向上を実現します1.3779124
これにより従来のロボットの力覚センサーで行える作業に加え1.3779124
今後は従来のロボットの力覚センサーで行える作業に加え1.3779124
今後は特に樹脂素材や割れやすい素材の組み立て1.3779124
なお特に樹脂素材や割れやすい素材の組み立て1.3779124
なお埼玉大学は1.3779124
今回開発した組み立てロボットを埼玉大学は1.3779124
多様な動作が求められるロボットでは検出範囲1.3779124
クロスアーチ構造の導入によるHDR6軸力覚センサの小型化現在1.3779124
ロボットを用いたタスク自動化の需要が高まっています現在1.3779124
ロボットを用いたタスク自動化の需要が高まっています本研究室では強化学習を用いることにより1.3779124
本研究室では強化学習を用いることにより詳細は以下の論文でご覧いただけます1.3779124
http詳細は以下の論文でご覧いただけます1.3779124
arxivhttp1.3779124
arxivorg1.3779124
absorg1.3779124
absロボットに高い精度を求める高度な組み立て作業では1.3779124

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