layout: post title: 産業用ロボットにおける把持検知 tags: [Seminars] permalink: seminars/2021-04-04-grasping-detection —
概要
近年産業用ロボットマニピュレーションの研究開発は活況であり，その背景として要素技術の革新，実用面での新展開が挙げられます．要素技術においてはセンサ情報の活用の敷居が下がった結果,機械学習,特に深層学習技術のマニピュレーションへの応用が進み，興味深い成果が上がっています．また実用面においては物流における多品種商品の搬送作業，食品工場における惣菜盛り合わせ作業の自動化など多くの分野での実用化が進んでおり，今後ますます発展していくと予想されます．今回は，ロボティクスとコンピュータービジョンの中核的な問題として扱われてきた把持位置検出が現時点で抱えている実用上での問題点とその解決技術の紹介をします．
目的
- ディープラーニングをベースとした把持検出技術及び関連研究の紹介する．
- 今後の産業用ロボットを取り巻く状況について大まかに理解する．
発表日時
場所: オンライン (Zoom)
日時: 2021年4月4日10時 - 11時
参考資料
[1] A. Iriondo et al. Affordance-Based Grasping Point Detection Using Graph Convolutional Networks for Industrial Bin-Picking Applications. 2021. [MDPI]
[2] 仁科 有貴・長谷川 昂宏. 非剛体物体・不規則形状物体ピッキングのための モデルレス把持位置認識. 2020. [pdf]
[3] 堂前 幸康. 産業用ロボットマニピュレーション： パタン認識・機械学習編. 2017. [DOI]
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title: 産業用ロボットにおける把持検知
title: Grasping Detection
tags: [Seminars]
permalink: seminars/2021-04-04-grasping-detection
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概要
近年産業用ロボットマニピュレーションの研究開発は活況であり，その背景として要素技術の革新，実用面での新展開が挙げられます．要素技術においてはセンサ情報の活用の敷居が下がった結果,機械学習,特に深層学習技術のマニピュレーションへの応用が進み，興味深い成果が上がっています．また実用面においては物流における多品種商品の搬送作業，食品工場における惣菜盛り合わせ作業の自動化など多くの分野での実用化が進んでおり，今後ますます発展していくと予想されます．今回は，ロボティクスとコンピュータービジョンの中核的な問題として扱われてきた把持位置検出が現時点で抱えている実用上での問題点とその解決技術の紹介をします．
目的
- ディープラーニングをベースとした把持検出技術及び関連研究の紹介する．
- 今後の産業用ロボットを取り巻く状況について大まかに理解する．
発表日時
場所: オンライン (Zoom)
日時: 2021年4月4日10時 - 11時
参考資料
[1] A. Iriondo et al. Affordance-Based Grasping Point Detection Using Graph Convolutional Networks for Industrial Bin-Picking Applications. 2021. [MDPI]
[2] 仁科 有貴・長谷川 昂宏. 非剛体物体・不規則形状物体ピッキングのための モデルレス把持位置認識. 2020. [pdf]
[3] 堂前 幸康. 産業用ロボットマニピュレーション： パタン認識・機械学習編. 2017. [DOI]