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トラストスミス

ロボピッキングの最適位置を検出する技術実用化

2021年10月15日 (金)

(出所:トラストスミス)

サービス・商品TRUST SMITH(トラストスミス、東京都文京区)は15日、ロボットが物体を掴む上で最適な位置を検出するアルゴリズムを実用化した、と発表した。この技術を用い、モデルレスでピッキング動作ができるロボットの開発を目指す。

産業用ロボットには物体を正確に掴む(=ピッキング)ことが期待されているが、そのためにはロボットに搭載されているカメラセンサーを使って物体の画像を撮影し、最適な把持位置を検出する必要がある。ディープラーニングを用いた物体の把持位置を検出する方法によって把持位置を高精度に検出できるものの、莫大な学習データ量・学習時間が必要だった。

そこで同社は、深度カメラで取得した対象画像に対し、各位置・各角度でロボットアームのハンドを挿入した時に物体を把持できる可能性を評価し、その可能性が最も高い把持方法を探索するアルゴリズムを開発・実用化。学習データに含まれない未知の物体の把持位置を高精度に検出できるほか、把持に不適切な対象物の除去も可能だ。

今後は開発したアルゴリズムを用いた物体認識、同社が得意としているアームロボットの経路生成アルゴリズムを組み合わせ、バラ積みピッキングをはじめとした工場内のピッキングシステムを開発。アルゴリズムの高速化も進め、物体認識技術の高度化による高精度化によって、より高速で高精度なピッキングシステムの市場投入を目指す。