ロボットによるピッキングは盛んに研究されているが、ネジのような小さな物体のピッキングは未だに難しい。その主な原因は、従来のシステムで使われる深度画像の取得が難しいことにある。そこで本研究では、指先の触覚のみを頼りに単体のネジをピッキングするロボットシステムを提案した。画像を使わない場合、掴むまでネジの状態がわからないという点が問題になるが、バネのような柔軟な指を用いることで、無条件に複数のネジをつかめるようになっている。その後、指を動かしながら不要なネジを落とすという人間と似た行動を、強化学習を通じて獲得させた。本研究の成果は、工場において未だに人間が行っているキッティングのようなタスクを、ロボットで代替していく際の基礎になることが期待される。

Although robotic picking has been studied extensively, picking small objects such as screws is still challenging. The main reason for this is the difficulty in acquiring depth images used in conventional systems. In this study, we proposed a robotic system that can pick a single screw by relying only on the tactile sense of the fingertips. Without the use of images, it is difficult to know the status of screws until they are grabbed. However, by using flexible fingers, the robot is able to grasp multiple screws without any complicated control. Then, using reinforcement learning, the robot acquired the human-like behavior of dropping unnecessary screws by sliding its fingers. The results of this study are expected to serve as a basis for using robots to replace tasks that are still performed by humans in factories such as kitting.

Matthew Ishige, Takuya Umedachi, Yoshihisa Ijiri, Tadahiro Taniguchi, Yoshihiro Kawahara

Contact: mishige@akg.t.u-tokyo.ac.jp