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

モジュール・データの概要

• 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）