技術紹介動画

針の穴に糸を挿入

手先についたカメラで、垂れた糸を持ったロボットの手先と、挿入先である針の穴の位置を認識し、糸の挿入(手先の制度は0.08mm)を行っています。ロボットは、実は床面に固定されておらず、針はステージには載っていますが、ステージも床面に固定されておらず、環境の厳密なキャリブレーションなしで、この制御を実現しています。
 

ブレッドボードにピンヘッダを挿入

ブレッドボード基板をロボット手先についたカメラで認識し、ロボットの手先で把持したジャンパピンをソケットに挿入(精度0.52mm)しています。一般に産業利用されている画像処理技術よりも高速なリアルタイムトラッキング技術を用いているため、リアルタイムの視覚フィードバックを行うことができ、制御収束までの時間が短いのが特徴です。もちろん、環境の厳密なキャリブレーションやティーチングは行っていません。
 

キャリブレーションフリーの制御

キャリブレーションフリーであることの利点のひとつは、実際のロボットシステムを早期に立ち上げることができることです。この動画では、ロボットを大雑把に設置し、テーブルを前に置いて、そこにマシュマロを放り投げます。キャリブレーションされていないので、通常のロボット制御ではマシュマロを掴むことは難しいですが、独自制御理論によって手先がマシュマロ中心に位置決めされ、掴み上げています。
 

棚出し作業の自動化

物流現場でのロボット利用が話題になっています。棚の中の物品を見分け、それらを適切に把持して掴み上げていく作業です。実用現場では、ロボットを床面に固定することが難しく、キャリブレーションを行ったとしてもパラメータの誤差が大きいです。この環境に独自制御技術と画像認識技術を適用すると、滑らかに、素早い作業を実現できます。他の研究例では、画像処理に長い時間をかけており、動画の多くが早送り動画ですが、この例では早送りせず実時間での様子を撮影しています。
 

Coming Soon.

追従性能

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