ロボットが物体をつかむ上で最適な位置を検出するアルゴリズムが実用化
2021/10/15
TRUST SMITH株式会社は、 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。本技術により、モデルレスでのピッキングタスクを実現し、工場における労働力不足の解消や作業効率の向上を目指すとのことだ。
Contents
■開発の背景
■モデルレス物体認識アルゴリズム 概要
■モデルレス物体認識アルゴリズム 特徴
教師データなしで把持位置の検出をすることが可能なため、学習モデルを構築する必要がない。これにより、学習させていない物体は把持できない、という事態を回避できる。
②把持に不適切な対象物の除去
把持に適した位置、そうでない位置を定義することによって、把持に不適切な物体の除去が可能。加えて、把持可能な物体の中でも把持が難しい把持位置を除去することが可能となるため空掴みといった事象も減らすことが可能。
《解決する社会課題》
・労働力の不足
・作業効率の低下
・人件費の高騰
・人為的なミス
・感染症の予防
など