パナソニックホールディングス株式会社は、ロボット制御において、環境（ドアやテーブルなど）との接触を含む動作をロボットに教示する際に、教示した動作を正しく完遂する「パフォーマンス」と、接触時の「安全性」を両立する制御パラメータを効率的に学習する技術を新たに開発しました。本技術の先進性が国際的に認められ、AI/ロボティクス技術のトップカンファレンスであるIEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2023に採択されました（採択率43%）。2023年10月1日から10月5日まで米国デトロイトにて開催される本会議で発表します。
2023.08.08
論文・発表
AI基盤・CoE
「ロボットへの動作教示を効率化する技術」に関してIROS2023に採択
論文リンク
- “Learning Compliant Stiffness by Impedance Control-Aware Task Segmentation and Multi-Objective Bayesian Optimization with Priors”
Masashi Okada, Mayumi Komatsu, Ryo Okumura, Tadahiro Taniguchi - https://arxiv.org/abs/2307.15345
- 本研究は、パナソニックHD テクノロジー本部の岡田 雅司、奥村 亮、マニュファクチャリングイノベーション本部の小松 真弓、およびパナソニックHDの客員総括主幹研究員で立命館大学 情報理工学部の谷口忠大教授との連携による研究成果です。
プレスリリース
- パナソニックHD、ロボットへの動作教示を効率化する技術を開発
- https://news.panasonic.com/jp/press/jn230808-1
関連リンク
- IROS 2023 公式サイト
- https://ieee-iros.org/
- Panasonic×AI WEBサイト
- https://tech-ai.panasonic.com/jp/
- Panasonic×AI 公式SNS
- https://twitter.com/panasonic_ai
- Robotics Hub WEBサイト
- https://tech.panasonic.com/jp/robot/
今回開発した手法によるインピーダンス制御パラメータの学習の流れ。写真、分節化は実機ロボットによるワイプ（テーブル拭き）タスクを例示。採択論文のFig.1より引用。