物体の機能認識
研究のポイント
- コップやスプーンなどの日用品における「カタチから想起される機能」を認識
- ２D/３Dデータと機械学習（DNN）を用いて，部位ごとの「機能」をモデルレスで推定
- 認識された機能情報を利用すれば，ロボットが道具の使い方を把握することができ，動作パラメータの算出に利用可能
- 機能認識のために，7種の機能属性ラベル付きの日用品データ220個を整備
【キーワード】機能属性, 機能認識, 深層学習, 日用品, アフォーダンス
モジュールの概要
- コップやスプーンなどの日用品は，”Contain”や”Grasp”など、使用目的に応じた機能を持っており，それらの機能が「カタチ」に表現されていることが多い．
- 対象物の形状から機能を認識すれば，ロボットが自ら動作を生成することができる．
例：
- ジュースをコップの“Contain”の中央に注ぐ．
- スプーンの “Grasp”を把持して，”Scoop”で掬う．
- 2D/3Dデータを用いて，DNNにより機能属性の仮ラベルを付与．さらに確率モデルを用いて，ラベル間の整合性をもとに最適化．
- 機能を利用してロボットの動作パラメータを自動決定．
想定されるアプリケーション
- 工場における部品認識
- 工場では，作り込まれた機能は同じだが形が少しずつ異なる部品が多い．
- 本技術を用いれば，機能に着目したロボットモーションを自動生成することができるので，ロボットティーチングの効率化が期待される．
- 工場における工具使用作業の自動化（レンチ，ドライバーなど）
- 家庭における作業ロボット（調理支援など）
