建築施工現場でのロボットアームの高度活用を可能にする統合技術研究

实现机械臂在建筑工地的先进应用的综合技术研究

• 批准号: 20H00271
• 负责人: 平沢 岳人
• 金额: $ 13.15万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H00271/
• 关键词: ロボットアーム; 建築; 施工; 双腕; 自動走行台車; 双腕ロボットアーム; 建築施工; 障害物回避; ドローン; 強化学習; カメラ映像; 動作推定; 人物推定; 行為推定; 安全管理; 人工知能

令和４年度は、前年度より更に進めて必要な検討と実験を実施した。７軸の腕型ロボットは、通常の６軸タイプに比較してひとつ多い関節を有効に使うことで、同じ仕事をする場合に取りうる姿勢において冗長性を持たせられる。建築現場における既設部分や仮設資材などを障害物と見なしたときに、これらを回避する姿勢にこの冗長性が活きる。令和３年度はロボット前面に障害物がありその背面に作業対象エリアがある状況を設定し、この状況でロボット自身の腕が障害物に接しない回避姿勢を取りながらも作業対象エリアに必要な位置および姿勢でツールを進行させる問題を強化学習を用いて解決した。令和４年度では、強化学習に拠らず、手続き的なロジックの適用で同様の問題を解決した。手続き的な方法によっても十分に合理的な動作定義が可能であることが判明したので、令和５年度はこれら異なる手法の比較を行う予定である。また、腕型ロボットは双腕タイプであるため、狭いフットプリントに２台のロボットが配置されている状況とほぼ同じである。左右の腕に異なるエンドエフェクタを装着して、左右が協調して作業する状況を想定して実験した。十分に実用的な成果が得られているが、テストケースをさらに追加して、建築現場における双腕ロボットの優位性を確認したい。ロボットが作業場所まで移動するという問題において、建築現場では既設部分や仮設・資材の仮置きの状態が日々変化するため、これらの障害物をその都度短時間に検知して移動経路を決定しなければならない。令和４年度は、小型ドローンをロボットシステムに統合し、移動前にドローンにより観察した周辺状況から経路を決定し、現在地から目的地までの確実な移動経路を導くことに成功した。移動先での周辺環境とロボットの位置あわせに関しても、ロボットに装着したカメラを用いて位置合わせし、移動先での作業の正確さについても確保することができた。

In the fourth year of the order, the previous year, the necessary investigation and implementation were carried out. The 7-axis wrist-type swivel is more effective than the usual 6-axis swivel and has more joints. This allows you to maintain a long and lengthy posture in the same situation. The construction site has a long way to go in terms of the number of obstacles and avoidance. In the third year, the problem of the obstacle in front of the target is set, and the obstacle in the target is avoided. To solve the same problem in the application of intensive learning in the fourth year The method of manual operation is very reasonable. The definition of operation is possible. The method of operation is different. The method of operation is predetermined. The two sets are configured in the same way. The left and right arms are different, and the right and left are coordinated. The results of the very practical work have been added to confirm the superiority of the construction site. The construction site is located in the middle of the construction site. In 2004, the company started to integrate small and medium-sized enterprises, and started to monitor the situation of the surrounding enterprises. The environment of the mobile device is located at the right position, and the mobile device is installed at the right position.

项目成果

CHANGEOVER PROCESSING FOR ROW-WOOD USING POSITION AND POSTURE ESTIMATION SYSTEM

利用位姿估计系统对行木进行转换处理

• DOI: 10.3130/aijt.28.1613
• 发表时间: 2022
• 期刊: AIJ Journal of Technology and Design
• 作者: FURUSHO Genki;NAKAMURA Yusuke;HIRASAWA Gakuhito
• 通讯作者: HIRASAWA Gakuhito

STUDY ON ACHIEVEMENT EVALUATION OF ROBOT MACHINING BY FEEDBACK CONTROL

基于反馈控制的机器人加工绩效评价研究

• DOI: 10.3130/aijt.28.1607
• 发表时间: 2022
• 期刊: AIJ Journal of Technology and Design
• 作者: NAKAMURA Yusuke;HIRASAWA Gakuhito
• 通讯作者: HIRASAWA Gakuhito

STUDY ON PATH GENERATION CONSIDERING STACKABILITY IN ROBOT 3D PRINTING

机器人 3D 打印中考虑可堆叠性的路径生成研究

• DOI: 10.3130/aijt.29.447
• 发表时间: 2023
• 期刊: AIJ Journal of Technology and Design
• 作者: TERADA Taichi;HIRASAWA Gakuhito
• 通讯作者: HIRASAWA Gakuhito

STUDY ON DETOUR PATH DERIVATION FOR 7-AXIS ROBOT USING DEEP REINFORCEMENT LEARNING

利用深度强化学习的七轴机器人绕行路径推导研究

• DOI: 10.3130/aijt.28.1602
• 发表时间: 2022
• 期刊: AIJ Journal of Technology and Design
• 作者: FUJIOKA Ryoji;NAKAO Yosuke;HIRASAWA Gakuhito
• 通讯作者: HIRASAWA Gakuhito

深層強化学習による五軸加工機の迂回パス生成に関する研究

基于深度强化学习的五轴加工机绕行路径生成研究

• 发表时间: 2021
• 期刊: 日本建築学会技術報告集
• 作者: 藤岡凌司;平沢岳人;他
• 通讯作者: 他