深層学習を用いた大型産業用ロボットの経路を考慮した位置決め補正モデルの提案

抄録

大型産業用ロボットの位置決め精度向上のために, 深層学習を用いた補正手法を提案する. まず, レーザートラッカーで垂直多関節型6軸ロボットのエンドエフェクタの3次元座標を計測する. 同時に, 各関節の関節角度, モータ最大電流値, 関節角速度を計測する. その後, 動作中の各サーボ情報を画像に見立て, 畳み込みニューラルネットワークで学習する. その学習モデルで特徴量を発見し, ロボットの最適経路を提案する.