東大発AIベンチャーのTRUST SMITHは10月15日、 ロボットが物体を掴む上で最適な位置を検出するアルゴリズムを実用化したと発表した。
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今回実用化したモデルレス物体認識アルゴリズムでは、深度カメラで取得した対象の画像に対して、各位置・各角度でロボットアームのハンドを挿入した時に物体を把持できる可能性を評価し、その可能性が最も高い把持方法を探索する。
同アルゴリズムによって、アーム型ロボットは教師データなしで把持位置の検出をすることが可能なため、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物体の把持位置も高精度に検出することが可能になる。また、把持に適した位置と適さない位置を定義することによって、把持に不適切な物体を除去し、空掴みを減らすことができる。
今後は、同アルゴリズムを用いた物体認識と同社が得意とするアームロボットの経路生成アルゴリズムを組み合わせ、バラ積みピッキングをはじめとしたピッキングシステムを開発していく予定。
