2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[1B4-GS-2] 機械学習:経路計画・制御・とセグメンテーション

2023年6月6日(火) 15:00 〜 16:40 B会場 (シビックホール B)

座長:井田 安俊(NTT) [現地]

15:00 〜 15:20

[1B4-GS-2-01] 自動車車体塗装用複数ロボットアームの経路設計における複数の制約対処法の併用

〇永井 裕也1、田島 彩音1、中村 博光2、東園 雄太2、小野 智司1 (1. 鹿児島大学大学院、2. トヨタ車体研究所)

キーワード:遺伝的アルゴリズム、配送計画問題、組合せ最適化、自動車車体塗装経路設計、複数ロボットアーム

自動車車体の塗装を行うロボットアームの経路設計は,技術者がシミュレータを用いながら数週間から数ヶ月 の時間をかけて設計を行っており,自動化や設計時間の短縮が求められている.車体の溶接作業などを対象とした複数のロボットアームの経路設計をする手法は広く研究されているが,車体の塗装問題は,ライン上を移動する車体を停止することなく塗装を行う,また,塗装の品質を保つために塗装順に制限があるなどの独特な制約条件を考慮する必要があるため,従来手法を直接応用することが困難である.本研究は,複数のロボットアームを用いた自動車車体の塗装経路設計を進化計算により自動的に設計を行う手法を提案する.提案手法は,特有の制約条件を追加した配送計画問題の類似問題として本問題を定式化する.また,多様な制約をその特性に応じて最適化の各プロセスで個別に扱う点に特徴がある.実際の塗装工程を簡略化した2Dシミュレータを用いて評価実験を行い,車体の側面を4基のアームで塗装する経路設計を試みた.提案手法は複数の制約を考慮して経路を設計することができ,専門の技術者が設計した経路と類似する経路を設計できることを確認した.

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