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AIを使ってピッキング——倉庫の利用効率を高めるAI制御のロボットアームを開発

Photo: Rahul Shome/Rutgers University-New Brunswick

米ニュージャージー州ラトガース大学は、AI制御で物品の箱詰めを効率的に行うロボットアームを考案し、IEEEの主催する「ロボティクスと自動化に関する国際会議(ICRA)」で発表した。

このロボットアームは、物流で使われるピックアンドプレースロボットの一種だが、雑然と積まれた物品の山から目標物をピックアップし、箱の中に整然と詰め込むことができる。

雑然と積まれた物品を整然と箱詰めする業務は、倉庫の効率向上に重要なものだが、こうしたピッキング作業は人の手作業で行われている。ラトガース大学の科学者チームによれば、このような仕事を自動化することは、企業の競争力のために重要であり、結果として従業員を身体的負担の少ない仕事に集中させることができるようになるという。

ラトガース大学のロボットアームは、「6Dポーズ推定(6D Pose Estimation)」という手法を使って、目標物の位置と向きを推定し、必要に応じて目標物を横倒しにして、ピックアップし易くしてから動かすことができる。6Dポーズ推定にはディープラーニングが用いられ、まず目標物の3次元座標を推定し、次にRANSAC(Random Sample Consensus=ロバスト推定アルゴリズム)によりポーズを推定する。

研究論文の上席著者のKostas Bekris准教授は、「我々は、低コストで導入の容易な自動化ソリューションを提供できる。ポイントは最小かつ効果的なハードウェアを選択し、強固なアルゴリズムとソフトウェアに焦点を合わせることだ」と述べている。

ラトガース大学の論文は、ICRAの「自動化に関する最優秀論文賞」のファイナリストに選ばれている。

fabcross for エンジニアより転載)

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