塗布材挙動予測モデルを用いた塗布工程のロボット動作自動生成

第一報：物理パラメータモデル化による挙動予測

抄録

変種変量生産の需要の高まりから生産準備のコストが掛けられなくなってきている。塗布工程では塗布材の粘性挙動を考慮してロボット動作を生成する必要があるが、挙動予測が困難なため現物合わせで調整が行われており、そのコストが課題である。本研究では、簡単かつ少数の実塗布軌跡データから学習可能な粘性挙動を予測するモデルを提案し、そのモデルを用いることで現物合わせ無しでロボット動作の生成が可能であることを示す。