第29回画像センシングシンポジウム
2023年6月16日

いま，そこにある課題の魅力
産官学に見えない壁はあるか～

画像認識とロボット動作生成を中心に

中京大学

工学部 橋本 学

mana@isl.sist.chukyo-u.ac.jp～

本日の話題物流

ロボットシステム

産学連携中
家庭
生産

画像センシング
２Ｄ認識
３Ｄ認識
ロボ動作
人の認識

現場から得た課題感

テーマ設定の拠りどころ

R&D＋改良SSII2023 特別講演 Jun. 16, 2023

2

本日の話題１．古くて新しい実課題への取り組み事例■ 大量学習時代の外観検査■ 画像パターン検出

使われてこその技術■ 3D物体認識とロボット適用の接点２．NEDO AI プロジェクト■ “機能” 認識とロボット動作生成

次世代への準備■ ロボットティーチングの簡易化

３．産官学連携のさらなる促進のために■ 気をつけていること

SSII2023 特別講演 Jun. 16, 2023

3

１．古くて新しい実課題への取り組み事例

 大量学習時代の外観検査
 パターン検出 3D物体認識とロボット適用の接点大量学習時代の外観検査

画像処理による外観検査

古くて新しい魅力的な課題



無くしたいが無くならない工程

一品一様，要求精度が桁違い（見逃しはほぼゼロ，過検出１日１回以下など）

発表数は着実に増加
大学

企業

合計

最近３年間の認識性能
754

10年前の平均 94.7 %

3

SSII

5

18

1

4

6

22

2

ViEW

9

18

2

7

11

25

1

計

14

36

3

11

17

47

橋本研調べ

ほとんどが 95％ 以上

6

論文数 [件]

外観検査に関連する発表
SSII・ViEWでの10年間の比較①10年前の３年間（2010～2012）②最近の３年間（2020～2022）

0

80

85

90

95

100

論文に記されている認識精度 [%]

機械学習への期待‥‥現場での異状サンプルは入手困難

「リアルで自然な異状サンプルを増産する」，「正常のみを学習する」
SSII2023 特別講演 Jun. 16, 20236

多様な異状はどのように表現できるか?


異状画像から正常画像を生成し，それらを比較

多様な “異状” に対応したい→

ランダムパターンで表現

画像生成モデル

生成された正常画像

さまざまな異状画像

学習方法

性能
再構成誤差 → Min

Generator
正常画像 𝑥𝐺(𝑥)正常画像 𝑥（本物）

Tile

CarpetBottle

81.1

92.6

62.2

95.4

入力
正常画像 𝑥Discriminator
ランダム画像 𝒛

Wood

Real
or
Fake

出力
AUC[%]→学習時に実異状画像は不要だが，性能は?

【文献】
Kobayashi, Miyoshi, Hashimoto, Normal Image Generation-Based Defect Detection by Generative Adversarial Network with Chaotic Random Images, ISVC2021, 2021.

SSII2023 特別講演 Jun. 16, 2023

7

異状画像を作る①（画像空間での合成）


ソース側で模擬的な異状情報を生成し，ターゲット側の正常画像に付加

異状情報の表現→ GMMパラメータを利用

ソースドメイン（実験室等）
事前に作成

𝐺(a) 現実異状(b) 人工正常(a)と(c)が異状検出性能 AUC [%]

𝒇𝐚𝐧𝐨

∗

(c) 人工異状

GMMパラメータ 𝜽𝐆𝐌𝐌
異状特徴を表現一致するように学習
ターゲットドメイン（適用現場）

基本型

提案手法

Carpet62.2

98.0

Leather

92.8

100.0

Tile

92.6

99.7

Wood

81.1

96.7

Mean

82.2

98.6

異状表現としてGMMパラメータは有効

𝒇𝐚𝐧𝐨
現実正常

カテゴリ

人工異状

【文献】
Kobayashi, Hashimoto, DRepT: Anomaly Detection Based on Transfer of Defect Representation with Transmittance Mask, IJCNN2023, 2023.

SSII2023 特別講演 Jun. 16, 2023

8

異状画像を作る②（特徴空間での合成）
多量の良品画像＋ 少量の異状画像→ 固有空間

現実の良品・不良品を固有空間上で合成

PCA
固有空間

良品（多量） 異状（少量）固有値



上位:全データ共通情報（おそらく良品成分）
下位:各データ固有情報（おそらく異状成分）※ 実際には濃淡情報のみで処理（カラーは不使用）

0

射影
実良品サンプル

主成分番号

ResNet18による異状検出結果
上位の
射影成分
下位の
射影成分

識別結果

合成

良品
真値
再構成

実異状サンプル

300枚
異状
300枚

良品

異状

97％
→100％

3％
→0%

55.8％
→4.5％

44.2％
→95.5％

黒字:従来法で学習（良品300＋異状60）
赤字:提案法で学習（良品300＋異状60＋生成異状240）【文献】
村上，平松，小林，秋月，橋本，主成分分析による画像情報の抽象化に基づく高リアリティ不良品画像生成，SSII2023．

SSII2023 特別講演 Jun. 16, 20239

正常のみを利用する（事前学習データセットの効用）

近年，事前学習の有用性が実証されている．どのデータセットがよいか?

[%]

適用手法:PaDiM（事前学習済み CNN を利用して正常品分布を精密に生成）

MVTecAD の AUC



100
90
80
70
60
50

種類
枚数
サイズ

ImageNet CIFAR100 CIFAR10

DTD

FractalDB

一般画像

テクスチャ

フラクタル

実画像
実画像
1,281,167 [枚] 50,000 [枚]
約 400 [pix]32 [pix]

実画像
50,000 [枚]
32 [pix]

DAGM

BTAD

外観検査

実画像
数式ドリブン
実画像
5,640 [枚] 1,000,000 [枚] 6,900 [枚]

実画像
2,540 [枚]

約 400 [pix]約 800 [pix]362 [pix]

512 [pix]【文献】
小林，橋本，特徴抽出型ネットワークを用いた異常検知のための事前学習用データセットの実験的性能分析，SSII2023．
T. Defard, et al., PaDiM: A Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization, ICPR, 2021.

SSII2023 特別講演 Jun. 16, 2023

10

外観検査

現状の課題感人工異状を作り出すか?

正常のみを利用するか?

１．人工画像を作る場合，異状「情報」の抽象化とその表現■ 正常・異状の適切な表現とは?

２．正常のみを利用する場合，事前学習データのあり方■ 理想的な一般性が本当に重要なのか?
■ 現場情報の適度な反映は不要か?

SSII2023 特別講演 Jun. 16, 202311

画像パターン検出

個々の画素が持つ本来のチカラに注目画像パターン検出

基本目的はシンプル

対象物を正しく，高精度で，短時間で検出したい

現場の要求・制約は多種多様

ロバスト性（照明変動，遮蔽，変形，見えの変化，類似物の混在‥‥）

計算リソース（GPUレス，事前学習不要，組み込みCPU‥‥）

SSII2023 特別講演 Jun. 16, 202313

画像パターンの同定に必要な画素２種類の画素選択手法

手法１で選択した画素

手法２で選択した画素(ランダムに選択）（提案手法で選択）
SSII2023 特別講演 Jun. 16, 2023

14

選択された画素のみによる画像マッチング
通常の画像マッチング
全ての画素を使用

なんらかの方法で画素を選択

Co-Occurrence Probability based Template Matching
画素ペア

明るさや色の発生確率【文献】
Tagami, Hashimoto, et. al, Fast and reliable template matching based on effective pixel selection using color and intensity information, VISAPP2023.
田上，江場，小林，中林，秋月，橋本，画素ペア色相値の発生確率分析に基づく高速カラー画像マッチング，精密工学会誌2023．
Hashimoto, et al., Extraction of unique pixels based on co-occurrence probability for high-speed template matching., ISOT2010．
橋本，奥田，鷲見，藤原，輿水，濃度共起確率に基づくユニークな画素群を用いた高速画像マッチング，電学論2011.

SSII2023 特別講演 Jun. 16, 202315

画素選択に関するさまざまな考え方
基本型‥‥独自性の高い画素を選択（CPTM）
周辺対象物との識別に寄与する画素を選択（DPTM）
照明変動の影響を受けにくい画素を選択（SCPTM）
複数クラスへの分類性能が高い画素を選択（MCTM）
１スキャンでクラス分類できる画素を選択（1scanTM）
部分的な隠蔽に頑健な画素を選択（OccTM）
回転粗精サーチに適した画素を選択（Manifold-CPTM）
任意の回転許容力を持つ画素を選択（Rot-TM）
ユニークな色相を持つ画素を選択（CoP-TM）
DNNの中間層分析に基づく画素を選択（DNN-TM）
中⾧期の画像変動に追従しうる画素を選択（EvoTM）
ビュー変化に頑健な画素を選択（ViPF）
回転照合性の均一化に基づく粗サーチの効率化（Rot-CF）
少量の学習データから統計的に観測されやすい画素を選択（OBTM）
濃淡と色の利用比率を最適化した画素を選択（GCC-TM）
画素選択型画像マッチングのFPGA化SSII2023 特別講演 Jun. 16, 2023

16

最近の取組み①

突発的な遮蔽と⾧期的な変動への頑健化

画素ごとの濃度値変動を事前に学習して，突発的な遮蔽に頑健化



検出結果を以降の学習に利用して，⾧期の変動にも対応
画素ごとに
明るさ変動
をモデル化
（学習）

外乱画素を判定・
除去して
類似度計算

画素
選択
検出結果をモデルに反映

検出結果(a) 非外乱（これを使用）(b) 既知外乱(c) 未知外乱検出成功率 [％]

100

LoFTR
Ours
(update)
Ours

50

0

1

2

3

4

5

マッチング許容誤差 [pix]【文献】
大西，中村，鈴木，橋本，学習画像と検出結果から生成したテンプレートによる局所的な画素値の変化に頑健な物体検出手法，SSII2023．
大西，中村，鈴木，橋本，局所的濃度変化に頑健な物体検出のための少量学習データを用いた照合用画素群の生成方法，MIRU2022．
Sun, et., al, LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers，CVPR2021．

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17

最近の取組み②

画素選択型マッチングのFPGA化

読み出す２画素ペアの間隔を水平の固定値に限定することにより，回路規模を簡素化
δ（x2＝x1+δ）

レジスタ
メモリ
入力画像

y1

レジスタ

y2

x1

テンプレート

x2

メモリ



メモリ
入力画像
演算回路

y

メモリ
テンプレート

簡素化による性能への影響を検証

→

x1
演算回路

処理パラメータ最適化の準備※本結果は，三菱電機株式会社との共同研究により得られたものです．

【文献】
那須，米田，川岸，橋本，画素選択型テンプレートマッチングの FPGA 化における回路規模削減手法の提案，SSII2023．
那須，新保，助野，橋本，回転照合性均一化に基づく画像マッチングの高速化，精密工学会誌，2022．

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18

最近の取組み③

３Ｄビュー変化への頑健化（≒特徴量）

正面パターンとの一致性は，対象物の姿勢変化に伴って低下
正解位置における相違度
相違度-30 -20 -10

正面+10 +20 +30

水平角度

ビュー変化に頑健な画素群
角度の変化に敏感

相違度



0

角度の
変化に鈍感

実際の相違度変化の例【文献】
加藤，江場，小林，秋月，橋本，ビュー変化にロバストな極少画素群に基づく超高速画像マッチング手法の提案，DIA2023．
中林，江場，小林，橋本，任意の回転変動許容力を有する画素選択型テンプレートマッチング，精密工学会誌，2022．

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19

画像パターン検出

現状の課題感

難課題への対応＋ 機械学習・ロボット連携

１．普遍課題は「高速，高精度，高信頼」，難課題がクローズアップ
金属光沢，柔軟物，低テクスチャ‥‥

２．機械学習ベース，非機械学習ベース，どちらにもニーズあり
現場でのGPU利用も緩和傾向

３．3D的物体認識とロボット連携ニーズが増加中
2Dアプローチで3D対象を認識，4DoF，センサフィードバック

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20

３Ｄ物体認識とロボット適用の接点

ロボットタスクに必要な３つの基本課題
ロボットタスク

1. Pick & Place
2. Pick & Operation‥‥把持して，置く‥‥把持して，操作する

タスク実行に必要な３つの要素
どこにある?

なにがある?

どう動く?
三菱電機，中部大，中京大

オムロン，オムロンサイニックエックス，大阪大，産総研，中京大

位置と姿勢を知る

モノの名前を知る

動作を作る

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22

３Ｄ対象物の位置・姿勢認識（モデル利用）

独自性の高いキーポイント特徴量に基づく物体検出（Vector Pair Matching）
有効なキーポイントを選択

nq2



n

np
nq1

可観測性の導入や物理シミュレータの利用など，事前分析によって性能改善

可観測率マップ【文献】
Akizuki, Hashimoto, High-speed and Reliable Object Recognition Using Distinctive 3-D Vector-Pairs in a Range Image, ISOT2012，2012．
Akizuki, Hashimoto，Position and Pose Recognition of Randomly Stacked Objects using Highly Observable 3D Vector Pairs，IECON2014．
Takei, Akizuki, Hashimoto, 3D Object Recognition using Effective Features Selected by Evaluating Performance of Discrimination, ICARCV2014
武井，秋月，橋本，識別性能の予測に基づく選択的特徴量を用いたばら積み部品の認識，精密工学会誌，Vol.81, No.4,pp.363-367, 2015.

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23

課題例①

３Ｄセンサの特性
モデル点群

実センサデータ

計測困難①金属光沢，②黒色，③透明，④小型
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24

課題例②

モデルレス把持

ロボットは把持パラメータを必要とする．しかもモデルレスで．



対象物を４種のプリミティブ形状に（強制的に）近似
プリミティブ形状モデル

把持パターンDB（事前に作成）
吸着

円柱

球

（平板）

直方体

吸着
吸着

挟持

挟持

吸着ポイント挟持ポイント【文献】
鳥居，橋本，モデルレス把持パラメータ決定のための3次元プリミティブ近似手法，計測自動制御学会論文誌，Vol.55，No.1，pp.35-41，2019.
Torii, Hashimoto, Reliable Primitive Approximation for Estimation of Robot Grasping Parameters Using 3D-Deep Neural Network, 2018.
Torii, Hashimoto, Model-less Estimation Method for Robot Grasping Parameters Using 3D Shape Primitive Approximation, CASE2018, 2018.

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課題例③

キレイな Pick 動作
対象物①掴みやすさに関する余裕度②静的な余裕度（クリアランス）

ハンドと周辺物の干渉③動的な余裕度（クリアランス）

ハンド

３つの余裕度を数値化
総合把持余裕度が最大になる パスを生成

𝑃 𝐩 = 𝑃 - (𝐩){𝛼𝑃 - (𝐩) + 𝛽𝑃 - 𝐩 }
③

①

周辺物

対象物

②

𝐩 = argmax 𝑃 (𝐩)𝐩∈𝕊※ p:把持パラメータ（把持位置，姿勢，開口幅）【文献】
Kozai，Hashimoto，Determining Robot Grasping-Parameters by Estimating "Picking Risk"，IWAIT2018，2018.
香西，飯塚，秋月，橋本，障害物を考慮した確率的ピッキングリスク推定モデルに基づく最適パス決定手法の提案，SSII2017，2017．

総合把持余裕度
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３次元物体認識

現状の課題感

好条件では解けている．ロボット動作との接点領域はこれから
１．姿勢認識: 好条件には適用可だが，積み残し課題は少なくない
対象物の形状（凹凸）や３Ｄセンサの性能に依存

２．物流・家庭分野では，モデルレス（形状・画像）が重要に
大規模学習による一般性の確保，言語モデルの利用にも期待

３．工場のロボット普及を受け，ロボット連携技術はニーズ急拡大
認識系とロボ系のバランス，システム開発視点のエンジニアリング

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27

２．NEDO AI プロジェクト

 “機能” 認識とロボット動作生成
 ロボットティーチングの簡易化

この研究成果は以下のプロジェクトによるものです．

■次世代人工知能技術分野／人間と相互理解できる次世代人工知能技術の研究開発／認識クラウドエンジンの構築（2015～2019）■人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業／実世界に埋め込まれる人間中心の人工知能技術の研究開発（2020～）

お茶をもってきてくれるロボット‥‥お茶会を想定
は～い

行動プラン生成音声認識① お茶を茶碗に入れる② お湯を茶碗に入れる③ お茶とお湯をかきまぜる

ロボット／ビジョンタスク生成

お茶持ってきて～

物体認識
・
環境認識

■お茶を探す■スプーンを探す，スプーンを持つ■スプーンですくう，‥‥

動作生成（データ生成）
実行■スプーンの把持位置を決める■「すくう」ための動作軌跡を作る

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29

「お茶をたてる」動作の内訳

お茶を入れる

お湯を入れる

かきまぜる

茶さじを探す

柄杓を探す

茶筅を探す

持ち方を決定持ち方を決定持ち方を決定茶さじを持つ

柄杓を持つ

茶筅を持つ

ナツメを探すすくい方を決定

茶碗を探す

すくい方を決定

お湯をすくうまぜ方を決定お茶をすくう

茶碗を探す

まぜる

茶碗を探す

入れ方を決定入れ方を決定茶碗に入れる

茶碗に入れるどうすれば，目的達成のための動作を作れるのか?
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30

道具は “形” に “機能” を持っている
蓄える
つまむ

つまむ

すくう

つまむ

支える

つかむ
つまむ

挿す

つまむ

たたく

注:材質や動きパターンも機能の発現に影響を与える．
Affordance, Signifierとその認識に関する研究例[1] Yamanobe, et al, A Brief Review of Affordance in Robotic Manipulation Research, Journal of Advanced Robotics, 2017.
[2] Hermans, J.M. Rehg and A.F. Bobick: “Affordance Prediction via Learned Object Attributes,” ICRA2011.
[3] A.Myers, C.L.Teo, C.Fermuller, and Y.Aloimonos: ``Affordance Detection of Tool Parts from Geometric Features“, ICRA2015.
[4] A.Nguyen, D.Kanoulas, D.G.Caldwell, and N.G.Tsagarakis: ``Detecting object affordances with Convolutional Neural Networks",Proc. IROS2016.
[5] A. Roy and S. Todorovic: ``A Multi-Scale CNN for Affordance Segmentation in RGB Images“, ECCV2016.
[6] A. Nguyen, et. al, ``Object-Based Affordances Detection with Convolutional Neural Networks and Dense Conditional Random Fields“, IROS2017.
SSII2023 特別講演 Jun. 16, 202331

機能認識の方法
“機能認識”≒ 部位ごとに “機能” 的な意味をもつラベル名を与える
RGB/D

蓄える

1. RGB-SegNet＋denseCRF
2. DによるPointNet++
3. DによるMaskR-CNN

つかむ

…
つまむ
学習用データベース※データセットを公開中です【文献】
Iizuka, Hashimoto, Detection of Semantic Grasping-Parameter using Part-Affordance Recognition, REM2018.
飯塚，秋月，橋本，物体形状を考慮したdenseCRFによる機能属性認識の高精度化，電学論2018．
Akizuki, Hashimoto, A Multi-purpose RGB-D dataset for understanding everyday objects, VISAPP2020.

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32

“機能” がわかるとなぜうれしいか?


①

目的を達成するための動作軌跡を生成できる
scoop
grasp

ハンドの動作軌跡

𝟐𝒅アプローチ位置（例:grasp領域の重心）

スプーン先端（scoop領域の先端）の移動軌跡

𝟏【文献】
安藤，鈴木，秋月，橋本，機能情報に基づく共通動作軌跡モデルの具体化によるロボット動作生成，SSII2023，2023．
安藤，鈴木，秋月，橋本，標準軌跡モデルと道具の機能情報に基づくロボット動作生成，第27回知能メカトロニクスワークショップ（IMEC2022），2022．
Terasawa, Kozai, Hashimoto, Robotic Motion Generation for Realization of the Target Task Using Function and Poses of Objects, IWAIT2020, 2020.

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33

お茶会ロボット２号（2’03）

Youtube 公開中

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34

“機能” がわかるとなぜうれしいか?

②

「動作テンプレート」を利用し，シンプルな指示文から動作を生成できる

機能情報を手がかりにすれば，使うべき適切な道具を補うことができる
Scoop maccha.
Pour maccha.
：：
使用道具の指定が省略された
シンプルな指示文

動作テンプレート
scoop (𝒙𝒕 , 𝒚𝒕 , 𝒛𝒕 )[Object][Target]

シーン認識

機能と道具などの関係データベース（画像センシング）

scoop (𝒙𝒕 , 𝒚𝒕 , 𝒛𝒕 )[Tool][maccha][natsume]

動作手順決定[spoon]ロボット動作コマンド【文献】
鈴木，安藤，寺沢，城，秋月，橋本，シンプルな指示に基づくロボット動作生成のための機能情報付き動作テンプレートの提案，SI部門講演会（SI2021），2021．
鈴木，安藤，寺沢，城，秋月，橋本，機能情報を手掛かりとしたシンプルな指示文からのロボット動作手順生成手法，DIA2022，2022．
津坂，岡崎，小松，横小路，人からの手づ たえ教示によるロボットアームのその場動作修正法の開発，日本機械学会論文集C編， 2012.

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35

指示文から動作を生成する手順
入力: “Scoop maccha”

道具・機能 DB
spoon

① 動詞と名詞を抽出

scoop, maccha② 動詞＝scoop(scoop，grasp) ⑦

chawan (contain，wrap-grasp)chasen (stir，grasp)
natsume (contain，wrap-grasp)⑧ spoon⑥ scoop⑩ 名詞＝macchascoop 動作テンプレート
scoop(𝒙𝒕 , 𝒚𝒕 , 𝒛𝒕 )[Object][Target][Tool]⑪ maccha ⑯ natsume ⑨ spoon③ 動詞と動作テン
プレートの照合⑤⑰
スプーンをPickする

pick動作
place動作④ scoop動作

stir動作動作テンプレートDB

macchaをnatsumeから
spoonですくう⑫ maccha⑮ natsume⑭ natsume ⇔ ⑬ maccha
chagama ⇔ hot-water

道具・内容物包含関係 DB

出力:ロボット動作コマンド
SSII2023 特別講演 Jun. 16, 202336

動作生成結果入力されたテキスト文（道具の指定なし）
L1:
L2:
L3:
L4:
L5:

Scoop maccha.
Pour maccha.
Scoop hot-water.
Pour hot-water.
Stir them.

生成された動作コマンド列
01 Pick spoon
02 Scoop maccha from natsume with spoon
03 Pour maccha to chawan with spoon
04 Place spoon
05 Pick hishaku
06 Scoop hot-water from chagama with hishaku
07 Pour hot-water to chawan with hishaku
08 Place hishaku
09 Pick chasen
10 Stir chawan with chasen
システムが推定した道具
11 Place chasen【文献】
鈴木，安藤，寺沢，城，秋月，橋本，シンプルな指示に基づくロボット動作生成のための機能情報付き動作テンプレートの提案，SI部門講演会（SI2021），2021．
鈴木，安藤，寺沢，城，秋月，橋本，機能情報を手掛かりとしたシンプルな指示文からのロボット動作手順生成手法，DIA2022，2022．

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37

“機能” 情報を用いたロボットティーチングの簡易化“機能” 情報の生産分野への応用

研究の立ち位置
動作教示の簡単化

ロボット自らがすべての動作を自動生成

作業者が部品ごとに動作を教示

完全自動ロボット

ロボットの導入人による作業SSII2023 特別講演 Jun. 16, 2023

39

簡単ティーチングの基本的な考え方‥‥お手本を参考に動作を生成
例題 部品挿入工程

異形部品

教示内容の例
作用点
把持点

自動転移
①どこを把持するか（把持点）②どこを挿入するか（作用点）
人が教示した点を異形部品に自動転移できないか?

異形部品の共通点は?
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40

アイデア


同じカテゴリ内の部品なら，異形部品でも，機能属性は共通している
異形部品

機能分割

「つかむ」
（把持領域）「差し込む」（作用領域）

SSII2023 特別講演 Jun. 16, 2023

41

“機能” を手がかりにした把持点と作用点の転移
動作パラメータを転移
異形部品B（転移先）

部品A（基準部品）
把持点

転移された
作用点

転移された
把持点

作用点

機能を認識

機能を認識
機能領域同士を対応づけて，部品間の関係を取得【文献】
Suzuki, Hashimoto, A Method for Transferring Robot Motion Parameters Using Functional Attributes of Parts, ISVC2021, Vol.13018, 2021.
Suzuki, Hashimoto, Estimation of Robot Motion Parameters based on Functional Consistency for Randomly Stacked Parts, VISAPP2023, 2023.
鈴木，橋本，部品の機能的整合性に基づくばら積みシーンからのロボット組み立て動作生成手法，第27回知能メカトロニクスワークショップ，2022．

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生成された動作軌跡（1分10秒）【文献】
Suzuki, Hashimoto, A Method for Transferring Robot Motion Parameters Using Functional Attributes of Parts, ISVC2021, Vol.13018, 2021.
鈴木，橋本，部品の機能的整合性に基づくばら積みシーンからのロボット組み立て動作生成手法，第27回知能メカトロニクスワークショップ，2022．

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ロボット動作生成

現状の課題感
まさに変革期

研究テーマの見直しも必要

１．動作生成への大規模言語モデル（LLM）の利用■ 現状は高次が中心だが，最近は低次までの一気通貫の研究も（Google等）■ 生産ロボットでは，低次が重要■ 「使える」「使うべき」「誰もが使える」 産業利用での得失は?

２．ヒトとロボットの身体性ギャップは意外に大きい■ 動作指令をロボットの身体性に合わせるための，中間動作表現・変換器

３．ビジョンとロボットの連携効率は，まだ十分ではない■ ビジョンの追加は面倒で，全体の動作時間には課題が残る■ ロボット本体は急速に普及 → 教示と保守の簡易化が必須
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３．産官学連携のさらなる促進のために

おわりに‥‥産官学連携のさらなる促進のために
 気をつけていること
1. そこにある実課題を大切にしたい．その課題は，たいてい思うほど簡単ではない．
2. 世の中では，“できた” というPR情報であふれている．

できていることを見て，できていないことを想像したい．
3. 大学は教育機関で（も）あるから，研究に関してリスクをとれる．
4. 産学連携では，技術開発と人材育成をセットで進めたい．（企業研究員の制度）

 その他雑感
1. 産学で業績評価の観点は異なるが，大学でのソーシャルインパクトは低すぎ?
2. 大学の若手研究者:

自己確立の時期に実ニーズに触れる機会を増やせないか?

3. 産業界全体からは，大学に対して，技術や人材の要求を強めてもよいのでは?
4. 博士人材の活用はきわめて重要
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Thank you for your attention.