ロボット工学研究分野

自律システム用の人工知能

生産現場での作業は人間にとってますますストレスの多いものになっています。作業ステップはより速くなり、製品はより多様化しています。同時に、増加する世界人口に十分に供給するためにはより多くの商品を生産する必要があります。ロボットと協働ロボットは作業者の貴重なサポートとなり、作業者の負担を軽減することができます。ロボットが自らのタスクに対する解決策を開発し、人間が次に何をするかを知っていれば、可能な限り最善の方法で安全なコラボレーションで人間をサポートできます。

人間にとって危険すぎる, 難しすぎる, または単調すぎる作業に関しては自律システムがますます重要になっています。システムは周辺環境で起こる出来事に反応し適切な判断を下します:自己認識して知覚し学習し考え、行動し周辺環境における予期せぬ変化にも知的に反応します。

作業の動作予測および因果プラン

また、自律システムは協働ロボティクスにも大きな可能性をもたらします。例えばトレーニングで得た経験から、作業者が次に何をするか予測しそれに応じて動作を制御することができます。この動作予測により、より安全で効率的な連携が可能になります。

また、自律型ロボットが望ましい最終状態を認識していれば適切な人工知能(AI)のアルゴリズムを用いて課題解決に必要なすべての作業ステップを自ら導き出すことができます。Reinforcement Learningに加えてBio-inspired AIも活用しています:これはアリやハチなどの昆虫の知能にヒントを得た、効率的で特殊なAIです。

AIによるロボットの仮想学習

ボックスの梱包や重量の見積もりなどの知能ロボットの機能を実現するために、仮想的に生成したデータセットを用いてAIに学習させることができます。シミュレーションやハイブリッドシステムで学習し、学習した内容を実際のロボットで実行する「Sim2Real Learning」も使用されています。