産業用ロボット開発におけるUnityの活用

産業用ロボット開発
におけるUnityの活用
株式会社エイアイキューブ
太刀掛浩貴渡邉航

自己紹介
• 太刀掛浩貴（タチカケヒロキ）
• ～2016年東北大学バイオロボティクス専攻
✓ 製造業向けの作業支援ロボット
• 機械設計
• 電気設計
• 認識（自己位置推定）
• 制御
• 機械学習（作業者の行動認識） …, etc.
• 2016年株式会社安川電機入社
✓ 新規事業向けのロボット開発
• 深層学習
• 2018年株式会社エイアイキューブ出向
✓ 現職

自己紹介
• 渡邉航（ワタナベワタル）
• ～2012年東北大学電気通信工学専攻
✓生物規範型ロボティクス
✓自律分散制御
• 2012年株式会社安川電機入社
✓産業用ロボット知能化研究・開発
• モーションプランニング
• 2019年～株式会社エイアイキューブ出向
✓現職

本日の内容
• 産業用ロボット開発におけるUnityの活用について
私たちの取組みを事例として紹介
⇒ 産業用ロボットの開発でUnityのようなゲームエンジンが
どのように活用されているか？の参考になれば幸いです
含まれる内容
• 産業用ロボットにおける
既存の製品機能とUnityの活用方法
含まれない内容
• ROSとUnityの活用方法など
← 最近環境が整ってきて嬉しい (˶ˆ꒳ˆ˵)♪

導入①：ばら積みピッキング
• Unity道場ロボティクススペシャル虎の巻[1]
[1] Unity Japan, https://www.youtube.com/watch?v=0N7ysSOJIgw (accessed 2021/10/18).

• AlliomPicking
• Unity道場ロボティクススペシャル(2020年)での
講演内容は2021年より“AlliomPicking”として製品化
[2] 安川電機 e –メカサイト, https://www.youtube.com/watch?v=s3kHYTkDVNI (accessed 2021/10/18).
[3] 日経クロステック, https://xtech.Nikkei.com/atcl/nxt/mag/rob/18/012600001/00071/ (accessed 2021/10/18).
2019国際ロボット展(iREX2019)[2] 日経Robotics (2021/3月号)[3]

• AlliomPicking
撮影した画像に対して把持/吸着位置を出力
ハンドはグリッパと
吸着パッドに対応
ビジョンセンサ
（RGB-Dカメラ）
把持位置の出力
吸着位置の出力

• AlliomPicking
事前準備データ
・オブジェクトの3Dデータ
・ばら積みシーンの画像
・ハンド情報
AlliomPicking Studio
登録
学習
推論
1. 学習データを自動作成
2. 画像から把持/吸着位置を
出力するAIを学習
動作指令
AlliomPicking Edge
AI モデル読み込み
把持/吸着位置を取得

導入②：パスプランニング
• パスプランニング
• 動作開始姿勢と終了姿勢が与えられたとき，
その姿勢間をどのような経路を通って動くか？を計画する問題

導入②：パスプランニング
[4] 安川電機, https://www.yaskawa.co.jp/newsrelease/technology/16564 (accessed 2021/10/18).
[5] 安川電機 e –メカサイト, https://www.youtube.com/watch?v=rfG-RUPt-HE (accessed 2021/10/18).
YASKAWA Planning
(左図：バイオメディカルロボットシステム[4]，右図：異常時のライン復旧動作(6倍速,一部改変)[5])

ばら積みピッキング × パスプランニング
• Alliom Pickingにおいて，把持/吸着位置を取得した後の動作指令は
ユーザが指定
⇒ 従来のパスプランニングとの組み合わせを検証したい
⇒ 再現性のあるシミュレーションで検証したい
パスプランニングと組み合わせて検証したい

• 製品として提供されている既存のプランニング機能を組み合わせて
検証したいが，その機能が組み込まれているシミュレータでは，
動力学計算や画像取得が難しい・・・
• オブジェクトのばら積み状態の生成や画像取得が大変
[6] Yaskawa America, Inc., https://www.youtube.com/watch?v=WPFEEt8AeTQ&list=PLoQTh8O3tekKLMGU4_nlXrHV8uoZJdFz5&index=1 (accessed 2021/10/18).
MotoSim EG-VRC[6]

• 製品として提供されている既存のプランニング機能を組み合わせて
検証したいが，その機能が組み込まれているシミュレータでは，
動力学計算や画像取得が難しい・・・
• オブジェクトのばら積み状態の生成や画像取得が大変
・ばら積み状態の生成
・画像取得
・パスプランニング
・ロボット-環境間の
干渉判定
・把持/吸着位置の推定

Unityを用いた既存の製品機能の活用
• 構成
ばら積み生成
画像取得環境設定：
- カメラの位置
- 箱の位置
- ロボットの位置など
{RGB画像，Depth画像など}
RGB画像，Depth画像
吸着位置
干渉判定 {吸着位置}
{干渉判定結果など}
REST
API
REST
API
プランニング {吸着位置}
{動作経路など}
③ 吸着位置における干渉判定
④ パスプランニング
② 吸着位置推定
① ばら積み生成・画像取得

• ばら積み生成～ Alliom Pickingによる推論

YASKAWA Planning 適用

• ばら積み生成～ Alliom Pickingによる推論～パスプランニング

• パスプランニング有/無による検証
• 約20%程度の動作時間の削減
YASKAWA
Planning 適用

まとめ
• 産業用ロボット開発において，Unityと既存の製品機能を連携させて，
以下の検証を実施：
• Unity
• ばら積み画像の生成
• Alliom Picking
• Unityから出力された画像を用いて吸着位置を推定
• Alliom Pickingから出力された吸着位置において，ロボットと環境の間の干渉を判定
• 撮像姿勢 ⇒ 吸着位置 ⇒ 置き姿勢間の経路を計画

Email：Hiroki.Tachikake@ai3cube.co.jp
Thank you !!

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