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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

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