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第120回 ロボットのための作業・動作計画とその教示支援技術 (6/27開催) (2019/06/27)

開催日:2019年6月27日(木)10:10~17:00(開場 9:50)

開催地:中央大学 後楽園キャンパス 5号館 3階 5336教室(東京都文京区春日1-13-27)

会場アクセス:
http://www.chuo-u.ac.jp/access/kourakuen/
http://www.chuo-u.ac.jp/campusmap/kourakuen/
東京メトロ丸ノ内線・南北線『後楽園駅』徒歩約5分,都営三田線・大江戸線『春日駅』徒歩約6分,JR中央・総武線『水道橋駅』徒歩約12分,JR中央・総武線『飯田橋駅』徒歩約17分

会場150名/ネット配信50名(どちらも定員になり次第締め切ります)

参加費(税込):※ お支払の際,別途システム手数料「216円」を頂戴致します.
当学会及び協賛学会の正会員(個人)/8,500円,会員外(一般)/13,000円
当学会及び協賛学会の学生会員(個人)/3,000円,会員外(学生)/4,500円
当学会賛助会員 招待券ご利用/無料,優待券ご利用/3,000円,左記サービス券なし/13,000円
特別優待券使用の場合:学生(RSJ会員非会員問わず)/無料,学生以外/3,000円
ネット配信参加(RSJ個人会員のみ申込可能):申込者のみ視聴/4,500円,申込者以外に複数人視聴/8,000円

  • 2017年度開催セミナーより参加申込みおよび参加費のお支払い方法が変更となっております.詳細はご案内ページをご確認ください.
  • 賛助会員招待券/優待券および特別優待券の詳細はご案内ページをご確認ください.

口 上:
 近年, 労働力不足等の問題を解決するため, ロボットによる作業自動化が強く求められています. 例えば生産現場においては, 生産品目の変化に迅速に対応可能であることが求められ, 工程の一端を担うロボットには, 様々な作業に対応可能な汎用性・柔軟性が求められます. この時, 「多様な作業内容をいかに簡単にロボットに実現させるか」が重要な課題の一つとなります. 本セミナーでは, 上記課題を解決するためのアプローチとして, ロボットの作業計画・動作計画・動作制御の自動化やその教示支援技術に着目し, 関連領域における最新の研究開発事例をご紹介頂きます.

オーガナイザー: 鈴村 章洋(オムロン)


講演内容:

10:10-10:20 <開会挨拶・講師紹介>


10:20-11:20 第1話 作業動作の自動計画技術

大阪大学 原田 研介

多品種少量生産のロボット化を行う場合, 組立作業を行うロボットの動作を如何にして容易に生成するかが自動化の決め手となります. そこで, 本講演では講演者らの研究グループで行われてきた動作の自動計画の研究について紹介します. まず, 組立作業の自動計画の研究では組立グラフを基に, 種々の作業動作の自動計画が実現されます. また, これに機械学習を組み合わせる研究も行っています. また, パーツのピッキングの自動化の研究においては, 絡みやすいパーツなど様々な物理的特徴を持ったパーツのロボットによるピッキングが実現されます. さらに, 組立作業を自動化するためには, ヒトの動作を参考にすることが望ましいです. そこで, ヒトの作業動作の獲得に関する研究を紹介します.


11:20-11:30 <休憩>


11:30-12:30 第2話 複雑作業の自動化に向けた力制御

産業技術総合研究所 山野辺 夏樹

ものを操作したり, 環境に働きかけたり, 人は視覚情報に加えて力覚情報を上手く利用して作業を行っています. 力を制御することは, 器用なマニピュレーションを実現するためには必要不可欠であり, 古くから研究が進められてきました.しかしながら, 実現したい作業に対してどのように力制御を用いるかが大きな課題であり, まだ実用例が少ないのが現状です. 本講演では, 実現したい作業に合わせたコンプライアンス設定等の制御戦略構築を中心に, マニピュレーション分野における力制御研究について概説します.


12:30-13:30 <休憩(昼食)>


13:30-14:30 第3話 模倣学習および強化学習による動作計画

九州工業大学 長 隆之

従来ロボットに動作を教示するためには,熟練者が膨大な時間をかけて動作を教示するということが行われてきました.この教示の手間を最小限にするためのアプローチとして,模倣学習や強化学習の研究が盛んに行われています.ここでは,模倣学習全般の説明を行い,軌道計画にどのように利用できるのかを紹介します.加えて,強化学習全般についても簡単に紹介した上で,強化学習による把持動作の学習などについて実例を交えて紹介します.深層学習が模倣学習および強化学習の中でどのように用いられるのかも適宜簡単に紹介する予定です.


14:30-14:40 <休憩>


14:40-15:40 第4話 物体操作をおこなう自律型ロボットの認識・行動計画・システム統合

信州大学 山崎 公俊 

製品製造や生活支援にかかわる作業を自動化するにあたり,目的作業を達成すべくロボットを適切に動作させるには,認識や行動計画などの機能を揃えることはもちろん,種々の機能を連携させたシステムを構築することが必要です.さらに,デバッグのしやすさ,データの集めやすさなど,開発を効率的に進められるように配慮することが望まれます.本講演では,物品の取り置きや柔軟物の変形など比較的単純なマニピュレーションを伴う作業を対象として,ロボットシステムの構築方法と研究開発事例を紹介します.


15:40-15:50 <休憩>


15:50-16:50 第5話 ロボットへの深層強化学習応用とタスク知識の利用

日本アイ・ビー・エム 東京基礎研究所 立花 隆輝

私たちは, 教示やラベルつき学習データの収集が困難あるいはそのコストが多大であったタスクの自動的な学習を可能にし,「AI」の応用分野を広げる技術として強化学習技術に注目しています. たとえば製造プロセスの広範のタスクにわたって実用できるとなれば, より柔軟でより進んだ少量多品種生産を可能にすることも期待されます. 本講演では産業用ロボットでの実装例を中心に, 特に, 強化学習の枠組みに加えてタスク知識を積極的に利用することで, 学習を効率化したりエージェントの動作をより安全で望ましいものに制御したりするためのアプローチをご紹介します.


16:50-17:00 <閉会挨拶>


参加申込方法:

必ず参加申込みおよび参加費のお支払い方法のご案内ページをご確認の上,下記よりお申し込みください.


本セミナー会場参加希望の場合,下記よりお申込み,参加費支払のお手続きをお願いします.
申込締切:6月26日(水)17:00.

セミナー参加申込


賛助会員招待券や学生の特別優待券等,無料参加券をご利用の場合は下記よりお申し込みください.
申込締切:6月26日(水)17:00.

無料参加券利用申込


本セミナー遠隔参加希望の場合,下記よりお申込み,参加費支払のお手続きをお願いします.
申込締切:6月25日(火)17:00.

遠隔配信の概要については遠隔配信のご案内ページをご参照ください。

2018年度より遠隔配信参加の申込は抽選から申込先着順となりました。申込方法・参加費のお支払い方法も会場参加申込みと同様のシステムに変更となりましたのでご注意ください。

遠隔配信申込


セミナー参加に関する注意事項

  1. 会場,講師,日時等は都合により変更になる可能性がございますのでご了承下さい.最新の情報は学会ロボット工学セミナーHPに掲載されます.
  2. 台風等警報発令時のセミナー開催中止判断については「災害時における中止判断」のページをご確認ください.
  3. 当日、参加者の理解を深めるためテキストを配布致します。このテキストは、原則、講演に使用されるスライド資料等を縮小コピーしたものですが、諸事情により修正・抜粋がされている場合がございます。ご了承ください。また、テキストの後日販売は行いません。
  4. 参加者のセミナー会場内での撮影・録音行為は禁止させて頂きます。なお、撮影・録音を含む取材をご希望の場合は必ず事前に学会事務局までお問い合わせください。

主 催:
一般社団法人 日本ロボット学会

協 賛(予定):
計測自動制御学会,産業技術連携推進会議 医療福祉技術分科会,システム制御情報学会,情報処理学会,人工知能学会,精密工学会,電気学会,電子情報通信学会,土木学会,日本感性工学会,日本機械学会,日本シミュレーション学会,日本神経回路学会,日本設計工学会,日本時計学会,日本人間工学会,日本バーチャルリアリティ学会,日本ロボット工業会,農業食料工学会,バイオメカニズム学会


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