匠の技を備えたロボットの実現に向けて 〜学習的最適化とAI活用〜
研究者：伊藤 和晃
キーワード
反復学習制御、人工知能、力主導ティーチング、塗布作業
高度なものづくりを支える匠の技ロボットの実現に向けて、人工知能や学習手法とロボットの掛け合わせに関して研究開発を進めています。
最近の研究テーマ
✦ 反復学習とBiLSTMによる塗布作業の自動化に関する研究
✦ HMDと力触覚デバイスを用いた模倣学習に関する研究
ロボットは溶接作業や搬送など位置決めを主体とする用途に多く用いられています。当研究室では「匠の技」と呼ばれる高度作業のロボット化実現を目指し、繊細な力加減ができるロボットとエンドエフェクタの研究開発を行っています。匠の技を再現するためには、視覚と力触覚に基づいて、環境理解・物体把握・物体操作の一連動作を高精度に実現すること、つまり大脳的・小脳的・脊髄的処理の組み合わせが重要となります。
○ 大脳的（理解・予測・計画・意思決定）⇒ 人工知能
○ 小脳的（学習による調整・誤差修正）⇒ 学習的最適化
○ 脊髄的（反射・即応制御）⇒ 数理的手法・制御理論
産業界へのアピールポイント
・力制御を必要とするロボットのプログラミングにおいて短時間でロボット動作を決定できる
・人間の動作をそのまま学習してロボット化することが可能
実用化例・活用例
・セーフティワイヤの自動組付けロボット
・塗布作業ロボット