| 研究課題/領域番号 |
19K21552
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| 補助金の研究課題番号 |
18H06489 (2018)
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 (2019)
補助金 (2018) |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
堂前 幸康 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (50825578)
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| 研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
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| キーワード | 視触覚 / in-hand / 姿勢推定 / 把持数推定 / 深層学習 / インハンド / 視触覚センサ / 状態推定 / ロボットビジョン / マニピュレーション / manipulation / pose estimation |
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| 研究開始時の研究の概要 |
視触覚センサによる把持中の物体姿勢の推定手法を構築し、ロボットによる組立作業などにおける作業効率を高める
ことを目的とする。把持中の物体の側面形状をリアルタイムで取得できるセンサをロボットハンドに搭載することで、
ピッキング後の搬送中に部品姿勢を推定することを目標に、センサ・アルゴリズムの提案と精度評価を実施する。
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| 研究成果の概要 |
視触覚センサを試作し、ResNet50をベースとした深層学習アルゴリズムにより、ばら積みされたねじをロボットがつかんだ際、何本のネジを、どのような姿勢でつかんでいるかを認識する方法を実現した。様々な姿勢で掴んだねじの視触覚画像200枚に対して、識別実験をしたところ、96.8%の識別率を実現した。従来の触覚センサでは難しかった、把持中の物体の複雑な状態を推定することに成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
視覚に基づく触覚センサは、現在のロボティクス研究のおけるトレンドである。本研究は、産業現場に実在するような扱いにくい対象物に対して、何本、どのような姿勢でつかんでいるかを推定するという難易度の高い問題を扱い、画像200枚規模のデータベースに対して、識別率96.8%という性能を示すことができた。学術的には従来難しいとされてきた把持中の物体姿勢と数を同時に認識できる事例を初めて示したことに価値がある。またその難しい問題は、産業応用を想定した実用的なものである。トレンドである視触覚センサが、ロボットの応用範囲を広げる可能性が高い技術であることを示した点は社会的に重要である。
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