開催主旨

　労働人口の減少や人件費の高騰に加え、新型コロナウィルス感染症拡大の影響から、生産自動化のニーズが格段に向上しています。自動化が達成されている工程がある一方、治工具類を用いて対象物を整定したり、ロボットが扱いやすいように作業者が対象物を整列したりする工程があり、自動化のための「お膳立て」がまだまだ必要とされています。そこで、期待が高まっているのがDeep Learningに代表されるAIを活用したマニピュレーション（AIマニピュレーション）であり、様々なアプローチから研究が取り組まれています。
　そこで、本講座ではロボットハンドの設計を含む、機械学習によるソフトロボットによる物体操作を解説します。
　ソフトロボットハンドは物体形状や環境への適応性に優れ、物体認識精度が低くても容易に物体ハンドリングが行えます。一方で高把持力の生成や高精度位置決めは不得意であり、ハンドリングには有効に働くその適応性は物体操作には悪影響となります。結果、ロボットをどのように操作したら物体がどのように動くかの予測・記述が大変難しくなります。講師らの研究グループでは、その遷移関係をデータにもとづき、機械学習を活用して学習・取得し、それを物体操作に適用する方法論を開発。薄型物体の操作を例に、その方法論を紹介します。

　本セミナーは、オンライン配信ツールZoomを使い、出演者自身も自宅から出演いただく形式の「Home to Home」（H2H）セミナーとなります。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。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。本方法での視聴が難しい方は、他の視聴方法をご案内いたしますので問い合わせ先のメールアドレスまでご連絡ください。