ロボット開発

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NITコンサルタントでは、ロボットの研究開発・導入にも取り組んでいます。
ロボットにAI技術やセンシング技術を用いることで、より効果的かつ便利にすることを目指しています。
現在、AI技術の物体認識、角度認識、色認識、音声認識と ROS ロボットアームを連携させた
異物検出システムやロボット給仕システム、センシング技術を使った自律走行マッピングなどを提供し、
日々新しい技術開発に取り組んでいます。

【自律走行マップ作成】ROS＋ロボット＋センシング技術

IoTに欠かせないセンシング技術でロボットがセンサーで周りの障害物や安全な距離、危険な距離を計算し、自律走行しながら自動で地図を作成します。

人間がロボットを操作して地図を作成する場合に比べて、作業効率がアップします。

温度や音量、明るさ、衝撃の強さといった要素を定量的データとして収集し、応用きるのでROS＋ロボット＋センシング技術が相乗効果を生み出し多くの場所での活用が可能です。
NITコンサルタントでは更にAIと連携させて「AI＋ ROS＋ロボット＋センシング技術」も可能ですので、活用範囲が更に広がります。

※左側の映像は、ROSアプリケーションの3D視覚化ツール「RViz」の3DView画面です。

【自律ナビゲーション走行】ROS＋ロボット＋センシング技術

IoTに欠かせないセンシング技術でユーザーが指定した目標位置までロボットが自動的に最適な軌道を計算して自律走行します。目標位置に進みながら軌道上に障害物があれば障害物の回避と軌道の修正を自動でおこないます。

この動画には、障害物がない場合の動画（1点）と障害物を回避・軌道修正している動画（2点）が含まれています。
※左側の映像は、ROSアプリケーションの3D視覚化ツール「RViz」の3DView画面です。

地図データと周りの障害物のデータからロボットが最適な軌道を計算して自律走行します。（RVizの画面には軌道のパスが表示されます。）

元からあった障害物の回避は勿論、急に現れた障害物（人物）に対しても、回避・軌道修正し、目標位置まで自立走行します。

【付箋の色識別と音声認識と配置】
AI技術の物体認識、角度認識、色認識、音声認識＋ ROS ロボットアーム連携

AI技術の物体認識、角度認識、色認識、音声認識とROS ロボットアーム連携の実証実験です。

AIが音声を認識してその色の付箋が付いたボックスを取りに行き、指定の場所に置きます。

はじめにAIが音声で色の判断をします。
次にAIカメラがボックスに貼られた付箋の色を識別し、回転角度を判断します。
最後に目標の色（音声で伝えた色）が付いたボックスを取りに行き、指定の場所に置きます。

今回の実証実験では、テスターが「青」と伝えていますので、青色の付箋のついたボックスを取りにいきます。

※音声をONにして動画をご覧ください。
※実験の為、ロボットのスピードをゆっくり動かしていますが、早い動作に変更可能です

【付箋の色識別と分類と配置】
AI技術の物体認識、角度認識、色認識＋ ROS ロボットアーム連携

AI技術の物体認識、角度認識、色認識とROS ロボットアーム連携の実証実験です。

AIカメラから撮った画像を認識し、ボックスに貼った付箋の色と角度を識別し、ボックスを指定の場所に置きにいきます。
識別した角度でハンドを回転させてボックスを掴みます。
この実験では、画面手前から黄色の付箋→青の付箋→赤の付箋の順で位置を指定しています。
同じ色の付箋のボックスは重ねて置きます。

※実験の為、ロボットのスピードをゆっくり動かしていますが、早い動作に変更可能です。
また、ボックスの配置方法（並べる、重ねる等）もご要望に応じて対応いたします。

【お茶、味噌汁のロボット給仕】AI判断 + ROS ロボットアーム連携2

今回の実験では、AIがトレーの上に何もないことを確認すると、ロボットアームが湯呑やお椀を所定の場所に取りに行き、お茶と味噌汁を入れてトレーに置きます。

例えば、飲食店でお客様が来店して席に座った際にトレーの上に何もないことをAIが判断をしてお茶や味噌汁を提供するといったことができます。
AI判断とロボットアームの動きは、お客様のご要望に合わせてプログラムすることができます。

【お茶、味噌汁のロボット給仕】AI判断 + ROS ロボットアーム連携 1

AIが対象物（湯呑、お椀）と位置を判断して、ロボットアームが湯呑の場合はお茶、お椀の場合は味噌汁を入れにいきます。

例えば、飲食店で従業員が来店者数分の湯呑やお椀を用意すれば、AIが自動で給仕してくれるので、従業員はその間、他の作業をすることができます。
AI判断とロボットアームの動きは、お客様のご要望に合わせてプログラムすることができます。

【工場内実機検証】AI異物検出+ROS+「UR5e」ロボットアーム連携

実際のカット野菜の検品を想定したAI異物検出+ROS+「UR5e」ロボットアーム連携の実機検証動画です。
工場内で実際に使われているベルトコンベアでカット野菜を流し、AIが髪の毛を検出して取り除きます。
※この検証では黒い針金を髪の毛にみたてて、磁石で取り除いています。
※髪の毛以外の異物も検出可能です。

【実機検証】AI異物検出+ROS+「UR5e」ロボットアーム連携

『AI異物検出+「UR5」ロボットアーム連携 ROSシミュレーション』をUR5eの実機で検証した動画です。
AIがベルトコンベア上のクリップを検知し、ロボットアームへ位置情報を連携して取り除きます。

画面上に表示される小さな長方形の動画は、ベルトコンベアに取り付けたハイスピードカメラの映像で、赤のラインがAI判断エリアです。

AI異物検出+「UR5」ロボットアーム連携 ROSシミュレーション
（Gazebo上でシミュレーション）

AIが対象物（湯呑、お椀）と位置を判断して、ロボットアームが湯呑の場合はお茶、お椀の場合は味噌汁を入れにいきます。

ユニバーサルロボット社「UR5」+ ベルトコンベア　ROSシミュレーション
（Gazebo上でシミュレーション）

それぞれのロボットアーム先端のカメラで物体を追跡し、物体の重心に合わせて吸引して箱の中に入れます。
2台のアームロボットのシミュレーションが可能で、ロボットの配置やベルトコンベアの幅、速さなど自由に調整できます。

【参考文献等】
GitHubサイト
「Universal Robot (UR5) Pick and Place Simulation in ROS-Gazebo with a USB Cam and Vacuum Grippers」
https://github.com/lihuang3/ur5_ROS-Gazebo
(アクセス日：2019/11/11)