– ALGoZa –

次世代オートメーション技術

チトセロボティクスでは、高度なロボット運動制御理論によって駆動されるコンピュータおよびロボットシステム用のオートメーションソリューションを研究し、お客様に提供しています。 私たちは、ロボットそのものの運動制御理論に立ち返り、”いかに制御するか?”ということを突き詰めて考えました。制御に補償を加えるだけではなく、”モデル化しきれない誤差をどう扱うか”ということに注目したのです。

革新のアイデアは「統合」にありました。 ロボットの内界センサ情報とカメラをはじめとした視覚情報を”統合”することで、ロボットやカメラなど、環境モデルに誤差を含んでも、超高精度なロボットの位置姿勢制御を実現する制御理論、『ALGoZa』テクノロジーを私たちは発明したのです。

私たちの目標は、ロボットの専門エンジニアがいなくても産業用ロボットを、便利に簡単に使えるようにすることです。 これを実現するために、最先端の環境認識技術と、強力な制御アルゴリズムを組み合わせ、コンピュータやロボットシステムが効率的かつ効果的に動作するソフトウェアを提供しています。

新しいロボット運動制御理論『ALGoZa』は、従来必要だった、厳密なキャリブレーションやティーチングを必要とせず、高精度なロボットの位置姿勢制御を実現する能力を持っています。 潜在的なアプリケーションは、産業用ロボットによるハンドリングだけでなく、無人機、自律型車両などさまざまです。

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。

ALGoZaテクノロジー

従来のロボットは腕の長さや関節の角度などのパラメータを厳密に測り、カメラの調整もきちんと行う必要があります。しかし、この作業はとても大変なので、ロボットを手軽に使えない理由のひとつになっています。チトセロボティクスの ALGoZa テクノロジーは、人間のように眼で見て、腕を動かし、作業を実現します。これにより、ロボットをラフに置くだけで、簡単&高精度な制御を実現できます。

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