成果報告書詳細
管理番号20100000002131
タイトル*平成21年度中間年報 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)の開発 作業知能(生産分野)の研究開発(1)
公開日2011/4/22
報告書年度2009 - 2009
委託先名三菱電機株式会社 国立大学法人京都大学
プロジェクト番号P08013
部署名機械システム技術開発部
和文要約和文要約等以下本編抜粋:1. 研究開発の内容及び成果等 本プロジェクトにおいては、再利用可能な多数の知能モジュールを柔軟に組み合わせて、多様なロボットアプリケーションの構築を可能にすることが目標となっている。そこで本事業では、この思想に基づくシステムインテグレータとして、他のプロジェクト参画者が開発したモジュール群を最大限利用しつつ、生産現場へ導入可能な機種切り替えが迅速でかつ長時間連続操業可能なロボットセル生産システム実現のために必要とされる追加モジュール群の開発、及び、その実証システムを完動させることを目的とする。 機種切り替えとは、生産する機種品目の変更のことを云う。これを迅速に行うためには、ロボット教示時間の短縮が有効である。このため、教示に関する知能モジュール群が必要となる。 長時間連続操業を可能とするためには、作業エラーの抑制、作業誤差に対するロバスト化が、効果的である。このため、エラーリカバリ支援に関する知能モジュールが必要となり、さらに、認識に関すモジュールが必要となる。さらに、開発する知能モジュールの有効性検証のため、検証システムを開発する。
英文要約Title: Intelligent RT Software. Intelligent Operation for Manufacturing Areas. R&D of Intelligent Operation for Manufacturing Areas. (FY2008-FY2011) FY2009 Annual Report.
A cell production system is one of the promising manufacturing methods to fulfill the requirements for manufacturing industries. We have been developing software modules that contain intelligent robot technologies in order to realize an autonomous robotic cell. Midterm milestone of the project was achieved. Remarkable topics in FY2009 are as follows: (1) System Integration Software and Verification System: We have integrated an example intelligent robotic cell assembly system with our S/W modules. This system was demonstrated at International Robot Exhibition at Tokyo on Nov. 2009. (2) Intelligent S/W Modules for offline teaching: Thanks to the hand library we developed, it is possible to analyze grasping operations in primitive levels where a target object shape and a hand mechanism are limited. In addition, a learning function was added to the hand library so that an optimal grasping strategy is found automatically. An optimal grasping strategy was actually found efficiently at the 21st trial in 847 combinations. Also, the overall analysis tool is constructed using inhomogeneous dynamic Bayesian networks. By using the robot cell simulator, whether failure modes or causes appear as expected is to be examined. (3) Intelligent S/W Modules for online teaching: By introducing a mechanical explanation model to capture the force-displacement relationship inherent in the target work system, the activity of teaching industrial robots by use of the force/torque sensor information was analyzed in detail to extract a rational strategy to attain accurate operation positions. Based on the analysis, a prototype GUI was developed that can reduce task time and operational errors successfully and efficiently. Also, a new method is proposed to suppress the free vibration of a robot arm by means of feed forward control when the arm circles around the vertical axis, and the method is verified by the experiments. Comparing to a conventional method, proposed method can reduce the vibration by one twentieth at their best. (4) Intelligent S/W modules for assisting recovery operation from error: We implemented the intelligent software modules of hybrid GUI and made fundamental experiments about our intuitive display method of the operation status using multiple sensors. We also implemented the image enhancement method for the displayed image from the camera at end of a robot arm. (5) Intelligent S/W modules for recognition: We refined the 3-D pose estimation S/W modules and confirmed it can recognize free stacked objects of different kind of parts (material: 4, shape: 10, 28 parts) within 1 second. We also developed the hybrid vision modules which can output the average normal vectors of pointed region, and developed the error detection function modules by checking edge position of target images.
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