準備万端

チャレンジ

この用途には不要ですが、使用した N35 モデルにはさらに高度な機能があります。内蔵 FlexView プロジェクターテクノロジーにより、部品の被写体表面に投影されたパターンを移動させて、表面上のテクスチャを変化させることができます。同じ被写体のシーンから、テクスチャが異なる複数の画像ペアを撮影すると、さらに多数の画像点が生成されます。このため、椅子の部品は高い解像度で 3D 表示され、ロボットが認識しやすくなります。もう 1 つの利点は、Ensenso ソフトウェアによるロボットのハンドアイ校正機能です。校正板を使用して、基本座標系 (部品の位置) に対するカメラの座標系位置 (この場合は静止カメラ) を決定します。このため、ロボットのハンドで画像情報に対して正確に反応し、正確な目的地に異動できます。

「ロボットにとって、これほどの精度で IKEA の椅子を組み立てるのは、見かけよりずっと難しいものです」と、NTU の Pham Quang Cuong 教授は語ります。「組み立て作業は、人間にとっては自然に思われるのですが、難しい椅子の部品を特定し、部品を掴むのに必要な力を決め、ロボットアームを互いに衝突させずに確実に移動させるなど、さまざまなステップに分解する必要があります。さまざまな工夫を凝らして、ロボットが椅子を単独で組み立てるために必要な手順を踏めるようにするアルゴリズムを開発しました」その結果、NTU のロボットは Ikea の椅子「Stefan」をわずか 8 分 55 秒で組み立てました。

Pham Quang Cuong 教授によると、人工知能によって、アプリケーションがさらに自律的になり、今後の利用可能性が広がるとのことです。「このアプローチに人工知能をさらに取り入れ、ロボットの自律性を高めて、人間の手本から、説明書を読み込んで、または組み立てられた製品の画像から、椅子の組み立て手順を学習できるようにすることを目指しています。