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公開日: 2021.10.19
TRUST SMITHがロボットのピッキングタスクをモデルレスで実現 工場の労働力不足解消・作業効率向上へ
▼ ニュースのポイント
①TRUST SMITHがロボットの最適把持位置を検出するアルゴリズムを開発・実用化した。
②Deep Learningによる把持位置の検出方法では、膨大な学習データ量と学習時間が必要となる。
③今回の技術では、学習モデルの構築が不要で、未知の物体の把持位置も検出できる。
これにより、ロボットのピッキングタスクをモデルレスで実現することが可能となった。

産業用ロボットが作業をする上では、まず、物体を正確に掴むことが重要となる。このためには、ロボットに搭載したカメラセンサから物体の最適な把持位置を検出しなければならない。
だが、近年のDeep Learningによる把持位置の検出方法では、高精度に検出できるものの、学習データ量も学習時間も膨大に必要となる。
そこで同社は、物体の画像を深度カメラで取得し、ロボットアームのハンドを挿入したときに物体を把持する可能性の最も高い把持方法を各位置・角度ごとに探索するアルゴリズムを開発・実用化した。
また、把持に不適切な物体を除去し、空掴みも減らすことができるという。これにより、工場の労働力不足解消や、作業効率の向上を目指すことが可能となる。
同社は今後、バラ積みピッキングなど、工場内のピッキングシステムを開発する予定とし、あらゆる工場内の自動化を進めるとしている。
(画像はプレスリリースより)
▼外部リンク
TRUST SMITHニュースリリース
https://www.trustsmith.net/
▼ 会社概要
TRUST SMITHは、東大発のAIベンチャー企業。AI・数理アルゴリズム・ロボティクス分野の最先端テクノロジーを活用しさまざまなソリューションを提供している。
社名:TRUST SMITH株式会社
代表取締役:大澤 琢真
所在地:東京都文京区本郷4丁目1-1 菊花ビル7F
①TRUST SMITHがロボットの最適把持位置を検出するアルゴリズムを開発・実用化した。
②Deep Learningによる把持位置の検出方法では、膨大な学習データ量と学習時間が必要となる。
③今回の技術では、学習モデルの構築が不要で、未知の物体の把持位置も検出できる。
最適把持位置を検出するアルゴリズムを実用化
最先端のAI・ロボティクス技術により数々のソリューションを提供する東大初AIベンチャーのTRUST SMITHは10月15日、ロボットの最適把持位置を検出するアルゴリズムを実用化したと発表した。これにより、ロボットのピッキングタスクをモデルレスで実現することが可能となった。

産業用ロボットが作業をする上では、まず、物体を正確に掴むことが重要となる。このためには、ロボットに搭載したカメラセンサから物体の最適な把持位置を検出しなければならない。
だが、近年のDeep Learningによる把持位置の検出方法では、高精度に検出できるものの、学習データ量も学習時間も膨大に必要となる。
そこで同社は、物体の画像を深度カメラで取得し、ロボットアームのハンドを挿入したときに物体を把持する可能性の最も高い把持方法を各位置・角度ごとに探索するアルゴリズムを開発・実用化した。
学習モデルの構築不要
同技術では、教師データなしで把持位置を検出できるため、学習モデルを構築する必要がなく、学習データに含まれない未知の物体の把持位置も高精度に検出できる。また、把持に不適切な物体を除去し、空掴みも減らすことができるという。これにより、工場の労働力不足解消や、作業効率の向上を目指すことが可能となる。
同社は今後、バラ積みピッキングなど、工場内のピッキングシステムを開発する予定とし、あらゆる工場内の自動化を進めるとしている。
(画像はプレスリリースより)
▼外部リンク
TRUST SMITHニュースリリース
https://www.trustsmith.net/
▼ 会社概要
TRUST SMITHは、東大発のAIベンチャー企業。AI・数理アルゴリズム・ロボティクス分野の最先端テクノロジーを活用しさまざまなソリューションを提供している。
社名:TRUST SMITH株式会社
代表取締役:大澤 琢真
所在地:東京都文京区本郷4丁目1-1 菊花ビル7F
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