成果報告書詳細
管理番号20120000000861
タイトル平成20年度~平成23年度成果報告書
「次世代ロボット知能化技術開発プロジェクト 作業知能(生産分野)の研究開発」
公開日2012/8/15
報告書年度2008 - 2011
委託先名三菱電機株式会社 国立大学法人京都大学 国立大学法人神戸大学
プロジェクト番号P08013
部署名技術開発推進部
和文要約件名: 平成20年度?平成23年度成果報告書 次世代ロボット知能化技術開発プロジェクト「作業知能(生産分野)の研究開発」

セル生産システムは,製造業における様々な要求を満たすための生産方式として,有望な解のひとつである.本委託事業では,産業用ロボットを用いた自律型セル生産システムを実現するための11個の知能モジュールソフトウェアと2つの統合システムの開発を実施し,基本計画に示された最終成果目標を達成した.主要な成果は,次の通りである.(1)オフライン教示支援知能モジュール:ハンドライブラリと称する,ロボットハンドにより対象物を把持する際の過渡現象を解析するソフトウェアモジュールを開発し,対象物体の所期位置ズレとハンドの指の制御方法との関係により,把持の成否を推定することに成功し,知能モジュール化した.ロボットが作業中に,いわゆるチョコ停が発生し,生産が停止することがある.そこでベイジアンネットワークを時間的に拡張したダイナミックベイジアンネットワーク(DBN)を用いて,ロボットのエラー状態(あるいは非エラー状態)を動的に推定・解析するアルゴリズムを開発し,知能モジュール化した.(2)オンライン教示支援知能モジュール:ティーチングペンダントと呼ばれるリモコン箱を手に持って作業者がロボットに動き方を教える作業において,作業の進行状態を作業者に知らせるGUIを,ヒューマンインタフェース理論に基づいて導出し,知能モジュール化し,後述する検証システムにて,被験者試験を実施したところ,作業時間が短縮することを確認した.また,独自の学習アルゴリズムを開発して知能モジュール化し,自律的にタクトタイムを短縮する効果を確認した.あわせて,多軸同時動作後の残留振動を抑制する知能モジュールを開発した.(3)エラーリカバリ支援知能モジュール:作業対象物に対し,ロボットがどのような相対位置姿勢にあるかを,作業者に知らせることで,再教示作業時間を短縮する知能モジュールを開発した.チョコ停の発生を検知した後,自動復帰行動を生起することで,タクトタイムの増加を伴いながら自動復帰することを確認した.(4)認識支援知能モジュール:独自の3次元ビジョンセンサからの距離画像情報を処理して,バラ積み部品をつまみ上げるための把持点を認識するアルゴリズムを知能モジュール化した.(5)統合システムとシステムインテグレーションソフトウェア:知能モジュール群の機能を検証するための統合システムを構築した.その際レガシーシステムと知能モジュールシステム間を結合するためのシステムインテグレーションソフトウェアを開発した.統合システムにおける機能検証の結果,教示時間を3分の1以下に短縮,ロボットが同一動作を繰り返す際のタクトタイム44%短縮,チョコ停が発生した時に多少のタクトタイムの増加を伴いながらの自動復帰動作実現,10種以上の小型電気電子製品の部品のばら置き状態からの組み付け実行といった効果を確認し,所期の目標を達成した.
英文要約Title: Intelligent RT Software Project. R&D of Intelligent Operation for Manufacturing Areas. (FY2008-FY2011) Final Report
  
A cell production system is one of the most promising manufacturing methods to fulfill the requirements for manufacturing industries. We have developed 11 intelligent software modules that contain intelligent robot technologies in order to realize an autonomous robotic cell, and 2 integrated systems with those modules. Final goal of the project was achieved. Remarkable topics of this Commissioned project are as follows. (1) Intelligent S/W Modules for offline teaching: The hand library module that can simulate grasping operations and analyze the robustness of grasping strategies. Error analysis module with Dynamic Bayesian Network theory. (2) Intelligent S/W Modules for online teaching: The GUI module with force sensor information visualization for robot teaching operation. This GUI was designed by human machine interface theories. The learning function module which based on the original active learning algorithm. The residual vibration suppression module for robot arm movement based on original theory of superposition of impulse. (3) Intelligent S/W modules for assisting recovery operation from error: The GUI module that visualize the work progress and robot-environment configuration. Recovery action has generated in case of Choko-Tei (temporal stoppages) has detected by error sensing algorithm, and then automatic recovery has achieved instead of a slight increase in cycle time. (4) Intelligent S/W modules for recognition: Recognition module for random bin picking application in electricity and electronics field. (5) System Integration Software and Integrated Systems: System integration with developed S/W modules to verify their functions. We have confirmed that robot teaching time reduction reaches 1/3, self cycle time reduction function (44% cut), automatic recovery function with slight increase in cycle time, small size electricity and electronics product assembly with bulk feeding over 10 parts. The project has achieved the all desired final goal.
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