LSTM-based Prediction of Excavating Resistive Force Using Bucket Trajectory Shape

Author:

Hashizume Kosuke1,Aizawa Masanori2,Ooi Takeshi2,Ishigami Genya1

Affiliation:

1. Keio University

2. Komatsu Ltd.

Publisher

The Robotics Society of Japan

Subject

General Medicine

Reference6 articles.

1. 1) 伊藤禎宣,ほか:“無人化施工において遠隔操作の映像環境が作業効率へ与える影響について”,土木学会論文集F3(土木情報学),vol.73, no.1, pp.15–24, 2017.

2. 2) 吉田達哉,ほか:“油圧ショベルの掘削作業における効率向上の検討”,日本機械学会論文集(C編),vol.78, no.789, pp.1596–1606, 2012.

3. 3) Y. Saku, et al.: “Spatio-Temporal Prediction of Soil Deformation in Bucket Excavation Using Machine Learning,” Advanced Robotics, vol.35, no.23, pp.1404–1417, 2021.

4. 4) D.E. Rumelhart, et al.: “Learning internal representations by error propagation,” Parallel Distributed Processing:Explorations in the Microstructure of Cognition, vol.1, pp.318–362, 1986.

5. 5) S. Hochreiter and J. Schmidhuber: “Long Short-Term Memory,” Neural Computation, vol.9, no.8, pp.1735–1780, 1997.

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