IHIが米ベンチャーと組んで開発した荷下ろしロボット 25
ストーリー by hylom
簡単そうで難しい問題 部門より
簡単そうで難しい問題 部門より
IHIが昨年12月、人工知能（AI）を活用した荷下ろしシステムを開発したと発表した。カメラで運ばれてくる段ボールを認識し、アームを使って適切に荷下ろしが行えるという（日経新聞）。
段ボールの荷下ろしでは、異なるサイズや外見の段ボールを扱わなければならないというのが課題だった。サイズに応じてダンボールを持ち上げる際の適切なアーム位置が異なるほか、段ボールが密着している場合それらが1つの段ボールとして認識されやすいという問題もある。
このシステムでは深層学習（ディープラーニング）を活用することで適切に段ボールを認識して荷下ろしができるそうで、1時間に450個ほどの段ボールを処理できるという。人間は1時間あたり900個の段ボールを処理できるそうだが、連続稼働できるため人間の作業員の代わりとして十分に活用できるとのこと。
荷上げ (スコア:2)
パレットに積むのはまだ人間作業？
画像認識にしかディープラーニングを使っていない (スコア:0)
正しい設計だと思うが、わざわざAI云々いう必要ある？
アクチュエーターの入力まで全部AIならえっまじかって思うけど。
Re:画像認識にしかディープラーニングを使っていない (スコア:3)
米国のスタートアップ企業、キネマシステムズ社と共同で、
AIによる物体認識技術を用いて事前データ登録やティーチングが
不要なデパレターズシステムとして開発したものをベース
天井に付けられた2D/3Dカメラで荷物を認識し、ロボットに指示を出すという
とことがミソなんでしょう。
Re:画像認識にしかディープラーニングを使っていない (スコア:2, 参考になる)
単なる画像認識以上のことをしているように読める
https://www.ihi.co.jp/ihi/all_news/2017/industrial_general_machine/201... [ihi.co.jp]
> ピッキングのたびに，最上段のケースの位置・サイズ・回転方向（向き）を認識することで，様々な荷姿や混載パレットへの対応を実現。
> ケースの把持ポイント指定と，最適なロボットアームの経路計画，それを実現するスムーズな動きで，ケースを最短時間で滑らかに移動させることが可能。
Re:画像認識にしかディープラーニングを使っていない (スコア:1)
AIって言っとけば投資してもらえるんですよ。
Re: (スコア:0)
・・・AIた口がふさがらない
Re: (スコア:0)
ロボット屋とソフト屋の違いかも。
ロボット屋はアームひとつ動かすのも知性がどうこう言うから。
Re: (スコア:0)
直方体の天面の中心を指示する程度のことでも米国のスタートアップと人工知能研究への
戦略的提携を発表しなければならないほど日本の情報技術が全般的に遅れているということ
ぎっくり腰 (スコア:0)
思ったより重かったり軽かったりすると人間はぎっくり腰になったりしますが、ロボットはどうだろう。
よくできたロボットは人間並みの機能を持っているので、ぎっくり腰にもなるかも。
「ロボットじゃないよ、アンドロイドだよ」
Re:ぎっくり腰 (スコア:1)
ガウォークからバトロイドに戻れなくなるとか
Re: (スコア:0)
IHIは将来的には人工衛星のメンテにアーム使いたいらしい。
Re: (スコア:0)
都度「地切り」確認してるんじゃないの？
Re: (スコア:0)
「思ったより大きい/小さい」よりは、持ちあげる時の姿勢の影響が大きいかと。
http://www.chiroinfo.org/dousa4.html [chiroinfo.org]
ダメな持ち方でも軽ければ痛めないこともあるってだけでは。
＞よくできたロボットは人間並みの機能を持っているので、ぎっくり腰にもなるかも。
そもそもロボットの「腰」ってどこだー。
ぎっくり腰になるには、人間なみの「機能」じゃなくて、「構造」が一緒でなければ。
バラック状態のソフトを製品にしているのか (スコア:0)
Kinema Systemsが開発したソフトやビジョンシステムがそのままでは不安定で、そこを解決したというように見える。やはり日本企業にはメモリを512MB以上使うソフトの開発は難しいのか。
Re: (スコア:0)
まるで使用メモリが512MB以下ならうまく開発できるような言い方だな
Re: (スコア:0)
512KB以下のときは割とうまくいってた印象。
おいおい (スコア:0)
＞人間は1時間あたり900個の段ボールを処理
ってことは、4秒で1個の荷降ろしを1時間も続けさせてたのか？
キッツイ仕事だなぁ。そりゃぁ逃げるわな(^^;
（一人で1時間ぶっ通しでやるのは、さすがにないのかな？）
Re:おいおい (スコア:5, 興味深い)
単純にカゴ車から下ろすだけなら、重さによっては一度に２〜３個下ろせます
から、そんなに無理がある数字ではないですね。
私は物流現場ですが、トラックの到着やら何やらでかなり波がありますから、
ぶっ続けで手積み手下ろしをしているわけではないので救われています。
それより、送り状をスキャンするハンディターミナルのターンアラウンドタイ
ムが遅すぎで、それで時間を食ってしまいます。密林と呼ばれる通販大手の荷
物は、バーコードが枠線のそばに印刷されているので、枠線を指で隠さないと
読めなかったりとか…そーゆーロスが多いです。むしろ。
死して屍 拾う者なし
Re:おいおい (スコア:2, 興味深い)
水なんかだと大変ですけど、60サイズなら誰でも3つ重ねて一度に持てますよ。
むしろ他で述べられているように、不治痛というメーカーのうんこ端末が、頻繁に再起動を求められるので難儀してます。
やっぱセンサーといったらキーエンス製 [keyence.co.jp]ですよねぇ。
Re:おいおい (スコア:1)
製本会社でバイトしてたときは、ラインから出てきた本のパレット乗せしてましたけど
そんな感じだったような。
もちろん複数人でしてましたよ。
カタログはクソ重い上に部数が多いんで、重作業が数日続くんですよねぇ
Re: (スコア:0)
小さくて軽いのも含むだろ
ロボットは中々人間には及ばないよ
人間は機械を使役したい
しかしロボットは効率もコストも人間の代わりにはなりにくいので
多分人間が機械に使役される未来のほうが早く来ると思う
Re: (スコア:0)
> 4秒で1個の荷降ろしを1時間も続けさせてたのか？
人間なら、秘儀放り投げやキックで荷降ろしするのかもね。
持ち上げ方 (スコア:0)
上から吸盤で吸い上げるというのは梱包に問題があるとかなり危険。メーカ梱包品はともかく、宅配などの素人梱包だと底が抜けるケースもありそう。
上の荷物と下の荷物の隙間にツメを差し込んで持ち上げるというのはAI的に難しいんですかね。
ニュース性あるんかいな？ (スコア:0)
AIって画像認識の精度向上が目的でしょうねぇ。
画像認識してロボットで取りに行くシステムは20年ほど前から市場にある。
問題は認識精度で、普通なら2値化するだけだし、
対象物の切れ目をどう認識するかという問題がある。
まあ、ぶっちゃけ、最近のAIを考えたら、それ位普通じゃないの？？？
って感じですが。。。
Re: (スコア:0)
20年〜30年前でも予算がある科学博物館にいけば似たような展示やってたし、最近のAIもあんまり進歩しているとは思えないな