「力触覚伝達型遠隔操作システム」と「AI」を連携した“ロボットアーム”の検証、大成建設とエクサウィザーズ：ロボット

大成建設とエクサウィザーズは共同で、大成建設の「力触覚伝達型遠隔操作システム」と、エクサウィザーズの「マルチモーダルAI」を組み合わせ、ロボットアームの検証実験を実施した。

[BUILT]

　大成建設とエクサウィザーズは、「力触覚伝達型遠隔操作システム」と「マルチモーダルAI」を組み合わせ、ロボットアームの検証実験を行った。遠隔操作システムとAIの連携により、ロボットアームの自律動作が確認されたという。

人が行った遠隔操作データをベースに“深層学習”

　2017年に静岡大発ベンチャーのデジタルセンセーションと経営統合したエクサウィザーズが開発した「マルチモーダルAI」は、人間の操作と同様の動作を行うために必要な複数のデータ要素を、人間の脳のような働きをする数理モデル（ニューラルネットワーク）を用いて連動させる。複数の要素を一体化することで、動作データとして認識させ、自らの判断による動きを可能とするAI。

　近年、人手不足や長時間労働などの社会的な課題を背景に、生産施設などで自動化や省人化を推進するための産業用ロボットの需要が拡大している。しかし、ロボットを自律動作させるためには、作業内容を記録・学習する「ティーチング作業」に、時間と費用がかかるため、取り扱い品目が多様で労働集約型の作業の多い現場ではニーズは高いものの、普及が進みにくい状況にあった。とくに、粘性が異なり、注ぎ終わりから計量までの状態変化を予測する必要がある“液体秤量（ひょうりょう）”は、これまで困難とされていた。

　そこで両社は、人間が事前に行った遠隔操作データを収集し、手本となる教師データをディープラーニング（深層学習）させることで、AIを学習。これにより作業時の学習モデルを構築することで、ロボットアームが人間の操作と同様の動きを自律的に再現できることを検証した。

AIを搭載した力触覚伝達型遠隔操作システムによる液体秤量作業　出典：エクサウィザーズ、大成建設

　検証では、物体をつかむ「力加減」を正確に伝える力触覚伝達提示デバイスを備えた人協働ロボット（操作側）とロボットアーム（遠隔側）を用いて、広口瓶から一定量の液体をビーカーに注ぎ、液切りして瓶を元に戻すという一連の液体秤量作業を行った。

　具体的には、ロボットアームの動作に関する各種データを、AIが学習するための元データとして連続的に記録・蓄積する「遠隔ダイレクトティーチング」を実施。形式の異なるデータをAIが一括で学習した。実際にロボットアームが状況を判断して、自律的に液体秤量作業を行えるかテストした。

　検証結果では、一連の液体秤量作業について、100パターン程度のロボットアーム動作の各種データをAIが一括で学習し、作業時の動作を制御する学習モデルに基づいて、自律的な動作ができることが確認された。

　遠隔操作システムとAIの連携で、ロボットアームの自律動作が可能となるため、一連の作業工程に要する時間と費用の大幅な削減効果が見込まれるという。

　今後、両社は、生産施設他、さまざまな生産現場での遠隔操作システムとAIを活用した“ロボット自動化技術”の実現に向け、関連技術開発と社会実装への取り組みを進めていく。