セミナー

現地&オンライン開催セミナー
2022国際ロボット展併催セミナー

AI利用によるロボットマニピュレーションと産業応用

開催主旨

  2010年代半ば以降、AI(Artificial Intelligence)の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらし、AI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning(深層学習)」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場によりユーザ数ならびに適用例が増大しています。  一方で、産業用ロボットでの応用は、画像処理を除き、限定的なものにとどまっています。産業用ロボットは『ロボット』という言葉から想起される、汎用性・フレキシビリティが望まれているにもかかわらず、いまだに達成されていません。そこで、試行されているのがMachine LearningのほかDeep Learningや(深層)強化学習(Deep Q-Network)を用いた動作生成モデルの構築であり、その適用により産業用ロボットや周辺システムのより一層のインテリジェンス化ならびにフレキシビリティにつながると期待されています。
  本セミナーでは、ロボットセル生産・組立・ピッキングにおいて、AI利用による動作計画・動作制御の先進的な取り組みを紹介し、学習・進化する知能化システム(=これからの産業用ロボット)による生産革新の姿を展望します。併せてシステムインテグレーションの高効率化などロボットの知能化によるシステム構築の変革にも触れます。

 本セミナーは、オンサイト(現地)とオンライン(ZOOMを使用)を組みわせた形式でのセミナーとなります。オンラインでのご視聴方法(参加用URL等)はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。

概要

日時

2022年3月10日(木)

14:00~17:00(受付13:30)

会場 東京ビッグサイト 会議棟 605会議室 & オンライン(ZOOM)
受講料

受講料:22,000円(現地参加、オンライン参加共通)
※いずれもテキスト代、税込、1名分(税込、テキスト代含)
※本講座はpeatixにて参加登録を行っております。テキストはPDFでお知らせします。

主催 日刊工業新聞社
お問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

会場アクセス

東京ビッグサイト
会議棟605会議室

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プログラム


「AIを活用した産業用ロボットの組立作業、搬送作業における高性能化・設定容易化」
(講師:三菱電機 先端技術総合研究所 前川 清石 氏)

(概 要)
 電機電子製造業、自動車部品製造業、食品製造業、物流センターなどにおいて、ロボットを用いた自動化のニーズが高まってきています。こうした市場で自動化を拡大するには、ロボットを動作させるためのプログラムの作成・調整を容易化すること、ロボットシステムの動作時間を短縮することが望まれており、AI技術の寄与が期待されています。「解説4」では、力覚センサ情報を用いた組立作業の高速化、食品などの不定形物のばら積みからのピッキング作業、搬送作業の高速化・調整の容易化など、AIを用いたロボットマニピュレーションの高速化、高機能化、設定容易化技術の取組みを紹介します。
□解説1(14:00~14:40)
「AI利用ロボットにおける組立作業の自動化のための作業動作計画化」(仮題)
(講師:大阪大学大学院 基礎工学研究科 システム創成専攻 教授 原田 研介 氏)

(概 要)
 以前より多品種少量生産への対応が求められており、部品供給ならびに組立作業を担うロボットの動作をいかに効率的に生成するかが、システムインテグレーションにかかる負荷を大きく左右します。講師らの研究グループでは、組立グラフをもとに様々な作業動作の自動計画を実現しており、また、これに機械学習の適用により、周囲の環境との干渉を回避したり、ときには周辺の環境と干渉を許容したりしながら対象物を把持する研究にも取り組んでいます。
 「解説1」では、これらの動作の自動計画の紹介を通じてシステムインテグレーションの高効率化、さらには2020年以降のシステムインテグレーションの変更を展望します。加えて、人の作業動作の獲得による組立作業の自動化にも触れます。
□解説2(14:40~15:20)
「産業用ロボットにおけるAIの適用拡大とAI導入加速に向けたデジタル環境の活用」
(講師:エイアイキューブ 技術開発部 増村 諒 氏)

(概 要)
 バラ積みピッキングは、ロボット工学において古典的ながら難題の1つとされます。画像認識と把持方策、ハンド設計の三者を一体となって解決する必要があるからであり、「見えるが掴めない」という事象が多々発生しています。エイアイキューブではAI技術を融合したマニピュレーション技術により、上記の難題をクリアし、システムインテグレーションにかるコスト低減にも効果を発揮すると期待されています。
 「解説2」では、AI実装によるバラ積みピッキングに加え、見た目の良し悪しのような曖昧さを含む画像判定などへのAIの適用例を解説します。一方で、FA現場ではAI活用に期待がありながらも浸透しない現実があります。その現実をデータ収集、ロボットやシステムへの実装の観点から、エイアイキューブの経験をもとに述べます。さらには、AI導入の加速に向けデジタル環境の活用の有効性についても解説します。
□解説3(15:20~16:00)
「柔軟要素を持つロボットによる組立作業学習」
(講師:オムロンサイニックエックス サーチアドミニストレイティブディビジョン シニアリサーチャー 濱屋 政志 氏)

(概 要)
 多種多様な部品を扱う組立作業においては、部品同士の接触が常に発生するため高精度な操作が求められます。物理的な柔らかさを有するロボットを使用すれば、その柔軟要素が変形し、対象物になじむことで把持操作にかかるエラーが発生にくくなるはずで、エラーに伴うチョコ停などが解消され、組立作業の完全自動化につがなると期待されます。
  こうした期待に応える可能性を持つのが、オムロンサイニックエックスが開発した柔らかい手首を持った(柔軟要素を持った)ロボットであり、「解説3」ではその特徴と、多様なケースに効率的に対応するための組立作業学習技術を紹介します。
□解説4(16:20~17:00)
「AIを活用した産業用ロボットの組立作業、搬送作業における高性能化・設定容易化」
(講師:三菱電機 先 端技術総合研究所 前川 清石 氏)

(概 要)
 電機電子製造業、自動車部品製造業、食品製造業、物流センターなどにおいて、ロボットを用いた自動化のニーズが高まってきています。こうした市場で自動化を拡大するには、ロボットを動作させるためのプログラムの作成・調整を容易化すること、ロボットシステムの動作時間を短縮することが望まれており、AI技術の寄与が期待されています。「解説4」では、力覚センサ情報を用いた組立作業の高速化、食品などの不定形物のばら積みからのピッキング作業、搬送作業の高速化・調整の容易化など、AIを用いたロボットマニピュレーションの高速化、高機能化、設定容易化技術の取り組みを紹介します。
□質疑応答(16:40~17:00)
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