ロボットが自律的な部品供給、組み立て作業をするAI技術を開発：FAニュース

NEDOらは、製造現場でロボットが自律的な部品供給、組み立て作業をするAI技術を開発した。多品種少量生産で、複雑な形状の部品が必要となる組み立て工程へのロボット導入促進が期待できる。

[MONOist]

　新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）、産業技術総合研究所、大阪大学、中部大学は2019年8月29日、製造現場でロボットの自律的な部品供給、組み立て作業ができるAI（人工知能）技術を発表した。特設Webサイト（NEDO次世代人工知能・ロボット中核技術開発プロジェクト）上にて、本技術で作成した行動計画策定ソフトウェアを公開している。

　本技術は、物の形状データや人による作業実演データを基に、ロボットによる部品供給と組み立て作業の事前行動計画、視覚情報に基づく作業中の高速な行動計画を策定できる。多品種少量生産で、複雑な形状の部品が必要となる組み立て工程へのロボット導入が進み、製造業の生産性向上が期待できる。

　作業の難しさに応じて、人が設計した手順に従って人が事前に注目した情報を理解・認識する従来型の特徴量に基づいた手法と、シミュレーションによる深層学習の手法を使い分け、実機を使わずに物体操作を学習できる。これにより、バラ積み状態の物体が絡む・絡まないかをシミュレーター上で再現・学習させ、ロボットが絡む可能性のあるものを避けて部品を取り出せる。

　取り出しの成功率は、従来の実機による学習事例と同等の90％程度。1部品につき5時間程度のシミュレーションを動作させることで、人がロボットから目を離さずに1〜2日かけて学習させる作業を学習させられるため、部品供給のための事前行動計画の作業時間や人の手間を削減できる。

　また、人がカメラの前で組み立て作業を実演し、ロボットがその場で模倣する手法も開発。ロボットに対する高い専門知識を必要とせず、製造現場の作業者が普段の組み立て作業を実演すると、自律的にロボットがその作業を模倣する。これにより、組み立て作業の事前行動計画に要する作業時間や、プログラム作業を削減できる。

　さらに、視覚機能を持つロボットハンドからの画像データの行列分解に基づく効率的な圧縮、復元処理も開発。把持位置検出に要する計算時間を削減した。

　今後は、本技術の性能向上や連動性を高めるため、各機関で研究開発を継続するほか、実用化に向けた企業との共同研究も推進する。従来型のロボット自動化に加え、人や機械協調型生産の各技術やシステムの実証も進めていく予定だ。

AI技術の全体像 出典：NEDO

シミュレーションによる難物体のピッキング方法の学習 出典：NEDO

人による手作業をロボットが即座に見まね 出典：NEDO