畳み込みニューラルネットワークを用いた大型産業用ロボットの位置決め補正モデルの検討

加藤 大暉; 吉次 健哉; 廣垣 俊樹; 青山 栄一; 高橋 賢一

doi:10.11522/pscjspe.2021S.0_491

2021年度精密工学会春季大会

DOI https://doi.org/10.11522/pscjspe.2021S.0_491

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主催: 公益社団法人精密工学会

会議名: 2021年度精密工学会春季大会

開催地: オンライン開催

開催日: 2021/03/16 - 2021/03/22

畳み込みニューラルネットワークを用いた大型産業用ロボットの位置決め補正モデルの検討

*加藤大暉, 吉次健哉, 廣垣俊樹, 青山栄一, 高橋賢一

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キーワード: 産業用ロボット, ロボット工学, 位置決め精度, 深層学習, 畳み込みニューラルネットワーク

会議録・要旨集フリー

p. 491-492

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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. その学習モデルと強化学習の枠組みを用いて, ロボットの最適経路を提案する.

責任著者(Corresponding author)

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