研究シーズ

Research Seeds

深層模倣学習を使用したロボットアーム制御

研究者:加藤 邦人

キーワード
ロボットアーム、深層学習、画像処理、模倣学習、遠隔操作

岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

加藤 邦人

視覚のみでロボット自身が行動を決定できる学習方法について研究しています。人を模倣する模倣学習で実現しています。

最近の研究テーマ

✦ コンピュータビジョン、画像認識の基礎理論と産業応用
✦ 深層学習
✦ 画像認識、物体検出、追跡、行動認識、異常検知
✦ 感性情報処理

研究概要

模倣学習(Imitation Learning)は、人がロボットを操作した情報からロボットの動作を自動化する手法です。動作のプログラミングが複雑になり困難なときに、容易にロボットに覚えさせるために生まれた手法です。研究室では、模倣学習を軸としたロボット制御の研究に取り組んでおります。
図1に示すように、模倣学習の流れは3ステップです。

  • Step1 人がロボットを遠隔操作することで、画像と操作コマンドの組を大量に収集します。
  • Step2 集まったデータを用いて、ロボットの行動を決定するAIモデルを学習します。
  • Step3 遠隔操作ループの人の部分を、訓練したAIモデルに置き換えることで自動化します。

私は、図2のように、シミュレータ上で「位置がランダムな穴に部品を挿入するロボットの研究」を行いました。現在は、実際のロボットに実装して実験を行っています。

産業界へのアピールポイント

  • 現在も人が担っている作業の自動化
  • プログラミングが難しいロボットの自動化
  • ランダム要素のある作業の自動化
  • 画像を入力としたロボット制御
  • ロボットの遠隔操作
  • ロボットシミュレータの活用

 

 

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