これまで産業用ロボットが物体をつかんだり置いたりするタスクは、決められた環境と決められた物体に特化することで、素早く安定した性能を出すように最適化されてきました。Preferred Networks (PFN)は、深層学習によって大きく向上した認識性能をトヨタのHuman Support Robot (HSR)に実装し、お片付けのタスクを例にとって、家庭内の多様な物体を適切に認識し、つかんだり、置いたりするデモをCEATEC 2018で展示しました。
翌2019年、PFNとトヨタはHSRをベースとしたサービスロボットの共同研究を開始し、その後はHSRの性能をさらに向上させるべく、物体認識や制御に深層学習を用いた研究開発に取り組んでいます。
この動画では、PFNでこれまで進めてきた研究事例を紹介するとともに、PFNの産業応用に向けた取り組みを紹介します。なお、ここでご紹介する事例のいくつか[1-5]はIROSやICRAといったロボットの国際会議での発表やブログでの解説をしています。ご興味のある方は、あわせて以下をご覧ください。
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