[1L3-J-11] ロボットと実世界: 認識と運動

[1L3-J-11-05] 物体インスタンスの重なりを考慮した双腕ロボットによる自律学習型ターゲットピッキングシステム

〇北川 晋吾¹、岡田 慧¹、稲葉 雅幸¹ (1. 東京大学)

キーワード：双腕マニピュレーション動作、ロボットピッキング、自律学習

近年ロボットは倉庫や工場などの社会導入が推められており人のような双腕マニピュレーション動作を行うことが期待されている。本研究では複雑環境でのターゲットピッキングを対象とし、必要に応じて単腕・双腕を使い分けるピッキングシステムを構成することを目的とし、双腕ロボットによる自律学習型のターゲットピッキングシステムを提案する。まずロボットは自動生成したデータセットを用いて把持点と物体インスタンスの可視・遮蔽領域認識を学習し、その後実世界での把持試行を通して再学習を行う。最後に単腕・双腕を選択的に実行するターゲットピッキングシステムを構成し、実世界の複雑環境での検証実験を行う。