投げるロボット「TossingBot」、深層学習+物理シミュで毎時500個・精度85%達成
Google、MIT、プリンストン、コロンビア大の共同チームが、任意形状物体を拾って目標位置へ投げ入れるロボットアーム「TossingBot」を開発。深層学習と射出物理を融合し、非構造化環境で高速・高精度な投擲を実現しました。
物理ベース初期制御+ニューラルネット補正
射出物理で必要初速度を計算し、ニューラルネットが実世界の変動・ノイズを補正。NVIDIA Titan GPUでRGB-Dカメラ映像から3Dシーン再構築・リアルタイム処理。14時間学習で投擲精度85%、把持信頼性87%、最大到達範囲外の箱へ毎時500個以上投入。
課題と次ステップ
着地衝撃耐性前提、視覚のみで制御変数決定等の制約あり。次回は着地緩衝のためのキャッチ動作学習、触覚・力覚センサ統合による投擲速度適応化を計画。
参考文献: arXiv:1903.11239 | Google AI Blog
産業技術
- GXOロジスティクス、ファッションEC物流を革新するカスタムロボットアームのパイロット導入
- AIがディープニューラルネットワークで完全な暗闇の中の不可視物体を可視化
- 静止画から3Dアニメーションを生成するAI「Photo Wake-Up」、VR/ARでインタラクティブ体験
- ロボットが触覚で90種類以上の物体を識別、視覚・触覚融合のマルチモーダルAI
- 触れて聞ける3Dホログラム実現:超音波で浮遊粒子制御
- 原子時計技術がオンライン配送の荷物盗難を削減
- テクノロジーが解決する3つの主要なジョブコスト課題
- AI搭載匂い検知:アリバールの技術がビジネスとサプライチェーンに革命をもたらす
- ロボット溶接とは?仕組み、メリット、用途、手動溶接との違いを徹底解説
- 患者ケアを変革するトップ10ヘルスケアSaaSイノベーション
- ロボット自動化投資の価値:主要ドライバーを解説