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産業用ロボット開発におけるUnityの活用
- 2. 自己紹介
• 太刀掛 浩貴 (タチカケ ヒロキ)
• ~2016年 東北大学 バイオロボティクス専攻
✓ 製造業向けの作業支援ロボット
• 機械設計
• 電気設計
• 認識 (自己位置推定)
• 制御
• 機械学習 (作業者の行動認識) …, etc.
• 2016年 株式会社 安川電機 入社
✓ 新規事業向けのロボット開発
• 深層学習
• 2018年 株式会社 エイアイキューブ 出向
✓ 現職
- 3. 自己紹介
• 渡邉 航(ワタナベ ワタル)
• ~2012年 東北大学 電気通信工学専攻
✓生物規範型ロボティクス
✓自律分散制御
• 2012年 株式会社安川電機 入社
✓産業用ロボット知能化研究・開発
• モーションプランニング
• 2019年~ 株式会社エイアイキューブ 出向
✓現職
- 11. 導入①:ばら積みピッキング
• AlliomPicking
• Unity道場 ロボティクススペシャル(2020年)での
講演内容は2021年より“AlliomPicking”として製品化
[2] 安川電機 e –メカサイト, https://www.youtube.com/watch?v=s3kHYTkDVNI (accessed 2021/10/18).
[3] 日経クロステック, https://xtech.Nikkei.com/atcl/nxt/mag/rob/18/012600001/00071/ (accessed 2021/10/18).
2019国際ロボット展(iREX2019)[2] 日経Robotics (2021/3月号)[3]
- 15. 導入②:パス プランニング
• パス プランニング
[4] 安川電機, https://www.yaskawa.co.jp/newsrelease/technology/16564 (accessed 2021/10/18).
[5] 安川電機 e –メカサイト, https://www.youtube.com/watch?v=rfG-RUPt-HE (accessed 2021/10/18).
YASKAWA Planning
(左図:バイオメディカルロボットシステム[4],右図:異常時のライン復旧動作(6倍速,一部改変)[5])
- 16. ばら積みピッキング × パス プランニング
• Alliom Pickingにおいて,把持/吸着位置を取得した後の動作指令は
ユーザが指定
⇒ 従来のパス プランニングとの組み合わせを検証したい
⇒ 再現性のあるシミュレーションで検証したい
パスプランニングと組み合わせて検証したい
- 17. ばら積みピッキング × パス プランニング
• 製品として提供されている既存のプランニング機能を組み合わせて
検証したいが,その機能が組み込まれているシミュレータでは,
動力学計算や画像取得が難しい・・・
• オブジェクトのばら積み状態の生成や画像取得が大変
[6] Yaskawa America, Inc., https://www.youtube.com/watch?v=WPFEEt8AeTQ&list=PLoQTh8O3tekKLMGU4_nlXrHV8uoZJdFz5&index=1 (accessed 2021/10/18).
MotoSim EG-VRC[6]
- 18. ばら積みピッキング × パス プランニング
• 製品として提供されている既存のプランニング機能を組み合わせて
検証したいが,その機能が組み込まれているシミュレータでは,
動力学計算や画像取得が難しい・・・
• オブジェクトのばら積み状態の生成や画像取得が大変
・ばら積み状態の生成
・画像取得
・パス プランニング
・ロボット-環境間の
干渉判定
・把持/吸着位置の推定
- 19. Unityを用いた既存の製品機能の活用
• 構成
ばら積み生成
画像取得 環境設定:
- カメラの位置
- 箱の位置
- ロボットの位置 など
{RGB画像,Depth画像 など}
RGB画像,Depth画像
吸着位置
干渉判定 {吸着位置}
{干渉判定結果 など}
REST
API
REST
API
プランニング {吸着位置}
{動作経路 など}
③ 吸着位置における干渉判定
④ パスプランニング
② 吸着位置推定
① ばら積み生成・画像取得