AI模倣学習

AIにロボット動作の手本を見せると、AIが手本を模倣して自律的に動き出すことを実現した汎用ソフトウェアです。

  • 特長
  • 実行方法
  • 販売形態 / 仕様
  • PoC事例:粉体秤量
  • PoC事例:ピッキング
  • PoC事例:プラグ差し込み

AI模倣学習とは

高性能なデンソーロボットをAIでリアルタイム制御する汎用AI模倣学習ソフトウェアです。
お客様自身で簡単・低コストに言語化が難しい作業の自動化を実現することができます。

簡単に実行できるプロセス

1台のPCで完結できるシンプルな構成を実現しています。
直感的に操作できるユーザーインターフェースやマスタ・スレーブ機能を使い、
AIに関する知識や経験がない方でもデータ取得・学習・推論を簡単に繰り返していただけます。

基本システム構成

ハードウェア・ソフトウェアをオールインワンで提供いたします。
汎用的なセンサーや接続したい機器の通信ソフトウェアを自由に実装し接続機器を拡張できます。

データ取得、学習、推論の実行方法

①トレーニングデータ取得

模倣させたい動きをロボットにさせて、その時の「ロボットの動き」と「環境・状況変化」をトレーニングデータとして取得します。
データの取得は様々なセンサーやカメラを使用します。

トレーニング方法
・プログラミングによる方法
・操作デバイスによる方法(マスタースレーブ/ティーチングペンダント等)

②学習

集めたトレーニングデータから推論モデルを生成します。
実行はUI画面のボタンを押すだけです。

・学習時間を短くするテスト学習モード(収束計算を途中で切り上げます)
・取得したトレーニングデータから、不要なデータを取り除く設定が可能

③推論

現在の環境・状況からAIが未来の動作を推論、動作命令を発行しロボットを動作させます。

実行方法
・GUIから実行する方法
・ロボットプログラムから実行する方法

技術特長

使いやすいユーザーインターフェース

トレーニングデータの取得や学習、推論は専用ユーザーインターフェースで簡単に操作できます。

プログラムによるロボット動作生成

プログラムを使用すると、ロボットの軌道にブレ(ノイズ)が無いため良質なトレーニングデータが収集しやすくなります。
トレーニングデータのN増しも簡単にできます。

操作デバイスによるロボット動作生成

操作デバイスを使用すると、状況を確認しながらロボットの動作変更が可能です。
ロボットに関する知識がなくても直観的な操作が可能になります。
ティーチングペンダントやオプションのマスタースレーブ機能で操作できます。

販売形態

商品・サービス項目 説明
学習・推論パッケージ AI模倣学習 2021/学習・推論パッケージ パソコン用ソフト(学習・推論)ライセンス
①トレーニング(1日)、②バグフィックス(3年間)
③問い合わせ対応、④動作環境設定支援
AI模倣学習 2021/学習・推論パッケージ
メジャーバージョンアップ
機能追加を伴うバージョンアップ
AI模倣学習 2021/学習・推論パッケージ
マイナーバージョンアップ
品質、機能向上のバージョンアップ
AI 模倣学習 2021/学習・推論アカデミックパッケージ パソコン用ソフト(学習・推論)ライセンス
①トレーニング(1日)、②バグフィックス(3年間)
※教育機関向け
推論 AI模倣学習 2021/推論 パソコン用ソフト(推論)ライセンス
同じ学習済みモデルで2台目以降のロボットを動作させる場合に使用
AI模倣学習 2021/推論 メジャーバージョンアップ 機能追加を伴うバージョンアップ
AI模倣学習 2021/推論 マイナーバージョンアップ 品質、性能向上のバージョンアップ
AI模倣学習カスタマイズ 都度内容を決定しご契約

標準ハードスペック

デンソーウェーブ手配の標準ハードスペックです。
ハードもあわせて購入いただく場合は、AI模倣学習ソフトをインストールして納入いたします。

AI模倣学習用IPC

OS Windows10
CPU Intel® CoreTM i7-7700,3.6GHz,4cores
メモリー 32 GB DDR4
HDD 1TB
電源 100-240 V AC, 600 W
グラフィックカード NVIDIA Quadro P2200
デンソーロボットはRC8コントローラ以降に対応のロボットが使用できます。

粉体秤量(抹茶)

  • アプリケーション概要

    茶筒から抹茶の粉体を掬うアプリケーション

    ・推論動作
     ①粉体の山を狙って掬う
     ②指示した量の粉体を掬う

ポイント
掬うたびに粉体の山位置が変わるため
プログラミングが難しい動作をAIが判断して掬う

推論動作①

トレーニングデータ数:100回
学習時間:5時間

ひとつの推論モデルで様々な山の位置の粉体を狙って掬う

推論動作②

トレーニングデータ数:100回
学習時間:5時間

同一の推論モデルにてターゲット値を設定して掬う

システム構成

質疑応答

2021年1月に開催したAI模倣学習ウェビナーでいただいた質問を一部抜粋いたしました。

Q:実際に触って試してみたいのですが貸し出しはありますか?
A:申し訳ございませんが貸し出しは行っておりません。弊社(愛知県刈谷市)へご来社いただければ実物のご確認とお試しいただけます。

Q:粉体秤量のターゲット値の精度は向上しますか?
A:これまでの実績でもばらつきはあり、掬うターゲット5gに対して±2g程度の乖離はございました。実際の秤量動作ではこれにルールベースでの動作(チョンチョンと落とす動作)を加えて、5gに対して±0.5gのばらつきを実現しています。

ピッキング

  • アプリケーション概要

    上部の3Dカメラとロボット手元の2Dカメラを組み合わせワークをピッキングするアプリケーション

ポイント
ワークの位置が変わってもセンサー(カメラ)で場所を
特定して把持が可能
位置が変わるたびにプログラムを再設定する手順が不要

トレーニングデータ数:50回
学習時間:4時間

ロボット言語PacScriptで実装するプログラムの中に
「推論」を組込むことができます

システム構成

質疑応答

2021年1月に開催したAI模倣学習ウェビナーでいただいた質問を一部抜粋いたしました。

Q:デモ事例の動作は低速でしたが、もっと高速で動かせますか?
A:ロボットの最大速度で推論動作をさせることは困難ですが、デモでお見せした時の速度よりも速くすることは可能です。今回のデモはトレーニングデータ取得時のスピードも低く抑えていました。学習量を増やすと迷いが減り動作が速くなる可能性がございます。

コンセントへのプラグ差し込み

  • アプリケーション概要

    上部の3Dカメラとロボット手元の2Dカメラを組み合わせコンセントにプラグを差し込むアプリケーション

ポイント
プログラミングでは動作指示が難しい
把持位置や角度のズレに対応してプラグの差し込みが可能

トレーニングデータ数:30回
学習時間:7時間
トレーニング方法:マスタースレーブ

プログラミングし難いコンセントにプラグを差し込む動作はマスタースレーブを活用

システム構成

質疑応答

2021年1月に開催したAI模倣学習ウェビナーでいただいた質問を一部抜粋いたしました。

Q:AI模倣学習のシステムを構築するためにはCOBOTTAが必要でしょうか?
A:COBOTTAが無くてもAI模倣学習をご使用いただくことはできます。オプション機能の「マスタ・スレーブ」でロボット動作を覚えさせる場合にはCOBOTTAが必要になります。
  • 特長
  • 実行方法
  • 販売形態 / 仕様
  • PoC事例:粉体秤量
  • PoC事例:ピッキング
  • PoC事例:プラグ差し込み

関連製品

関連活用シーン

  • 言語化できない作業をAIで再現する AI模倣学習
  • 全自動AI外観検査装置 協力会社:株式会社レイマック様
  • マルチモーダルAIによるブロックカー組立て 協賛:株式会社エクサウィザーズ様

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