第 136 回ロボット⼯学セミナー実施報告書
セミナー名
開催⽇時
会場

組⽴動作の⾃動制御技術

2021 年 9 ⽉ 1 ⽇ 10:00 – 16:50

オンライン開催

参加者数

87 名

オーガナイザ沖 賢太朗（オムロン株式会社）

サブオーガナイザ

岩本 憲泰（信州⼤学）

セミナー概要近年の少⼦⾼齢化に伴う労働⼒不⾜の問題を背景に，⽣産現場では未だに多くの⼈⼿を伴う組⽴作業をロボットで⾃動化することが求められています．従来は，治具を使って組⽴対象物の位置の変動を少なくした上でロボットに⽬標位置を直接教⽰することで対応していましたが，近年の多品種少量⽣産の需要から，治具をなるべく使わず，組⽴対象物が接触したときの状況に応じて柔軟に対応するようにロボットを制御する技術の必要性が⾼まっております．こういった背景から，本セミナーでは，⼤学および企業において「接触を伴う柔軟で巧みな動作を実現させるための技術」の第⼀⼈者としてご活躍されている先⽣⽅を講師にお招きし，最新の研究成果を交えてご講演いただきました．

第1話

組⽴作業の⾃動化のためのマニピュレータのプランニング，マニピュレーション技術
⼤阪⼤学

原⽥ 研介 先⽣

組⽴作業を⾃動化させるためには，対象物をうまく「把持して」「操作する」ための計画を⾃動で⽣成する必要があります．本講演では，まず，ロボットの把持計画の基本的な考え⽅として，把持の種類と対象物形状のプリミティブ表現を⽤いた探索問題に落とし込むことで様々な物体の把持が可能であることをご説明いただきました．また，その考え⽅を応⽤して「ものを把持可能な空間」と「ものを操作可能な空間」をグラフで表現することで，物体の⽚⼿持ち替え作業や同じ物体同⼠をいろんなパターンで組み⽴てるなど，複雑な作業を表現可能であることをご紹介いただきました．最後に，さらにそれらを応⽤して簡単なレシピや説明書の⽂章に基づく動作の⾃動⽣成に関する研究のほか，新規グリッパの開発や⼒制御パラメータの⾃動調整など最新の研究成果をご紹介いただきました．まるで作業者を教えるようにロボットに接触作業の教⽰が可能な未来をリアルに感じるご講演でした．

第2話

近接覚センサと⼩型・低摩擦アクチュエータによる⾼速・低反⼒マニピュレーション
⼤阪⼤学

⼩⼭ 佳祐 先⽣ロボットが⼈のように組み⽴て作業を⾏うためには，⼈が無意識に⾏っている対象物の位置のずれを修正するための感覚系・運動系がロボットにも必要です．本
講演では，まず，感覚系の最新研究成果として，ロボットの指先に設置可能なサイズの次世代近接覚センサについてお話しいただき，対象物-センサ間の距離計測⽅法の⼀新と独⾃チップの開発により，従来のセンサで検出困難な鏡⾯・透明体を含む多様な表⾯物体の位置姿勢を⾼速・⾼精度に認識できることをご説明いただきました．また，運動系の最新研究として，ロボットの指先に組み込む次世代アクチュエータについてお話しいただき，⻭⾞部に磁⽯を⽤いることで，⼩型・低摩擦かつ⾼速・広ダイナミックレンジな剛性制御が可能となることをご説明いただきました．いずれもデバイスとしての完成度が⾼く，組み込んだロボットの動作も⼈間のように⾼速であることから，今後の実⽤化に期待を感じるご講演でした．

第3話

バイラテラル制御に基づく模倣学習による⾼速汎⽤物体操作
筑波⼤学

境野 翔 先⽣⼈のように巧みな接触動作をロボットで実現する場合，「作業中の⼒加減をどのようにうまくロボットに教えるか」という問題は⾮常に重要です．本講演では，まず，遠隔デバイスを⽤いて，ロボットに作業の位置と⼒加減を同時に教⽰するためのバイラテラル制御の基本的な考え⽅についてご紹介いただきました．また，最新の研究成果として，バイラテラル制御と深層学習を組み合わせることで，⼈の作業中の細かな⼒加減の模倣学習が可能であることをご説明いただき，独⾃の位置・⼒制御系と組み合わせることで，消しゴムで字を消す，定規で線を引く，⼈と協調して⾷材を盛り付けるといった従来のロボットでは教⽰が難しいタス
クを，少ない学習データでも，多少の環境変動があっても正常に実⾏可能なレベルまで学習可能であることをご紹介いただきました．バイラテラル制御について基本的な考え⽅を抑えつつ，最新の取り組みの内容についていっそう理解が深まるご講演でした．

第4話

深層学習とロボティクスを⽤いた実世界環境での学習と適応株式会社 Preferred Networks

⾼橋 城志 様ロボットによる接触作業は，対象物の形状が複雑な場合にモデル化が困難であることから，近年，深層学習を⽤いる研究が注⽬されています．本講演では，ロボットの計画系・知覚系に深層学習を活⽤する最新の取り組みについて 3 つのテーマご講演いただきました．1 つ⽬は，⼈の⾚ちゃんの⾏動学習から着想を得たモータバブリングという⼿法でロボットの⾝体性を事前に学習しておくことで，少ない学習回数で未知の作業に適応可能となることを⽰す研究についてご紹介いただきました．2 つ⽬は，⼈のように画像情報と触覚情報といった複数のモーダル情報を組み合わせた接触作業を学習する際に，各モーダルの信頼度をロボットが⾃律的に決定するユニットを導⼊することで，従来よりも早く学習可能となることを⽰す研究についてご紹介いただきました．3 つ⽬は，学習に使⽤可能なデータが少ないという接触作業の背景から，あらかじめ⾃⼰教⽰あり学習でモデル化した不確実性に基づいて最も確実性の⾼い⾏動をさせることで，少サンプル学習によるロボットの⾏動の信頼性を⾼める研究についてご紹介いただきました．いずれも基本的な考え⽅からわかりやすくご説明いただき理解が深まるとともに，今後のロボット分野における深層学習の活⽤の発展がますます期待されるご講演でした．

第5話

柔軟要素を持つロボットによる組⽴学習
オムロンサイニックエックス株式会社

濵屋 政志 様接触時の位置の微妙な修正という機能を持たせるためにロボットに物理的に柔らかい関節を⽤いることが有効であること
はすでに知られていますが，モデル化が難しく，ロボットの作業中の適切な⽬標位置・⼒加減を⼈⼿で調整するのは従来の技術では困難でした．本講演では，独⾃に開発したロボットの柔軟な⼿⾸機構と，その柔らかさに注⽬した⽬標位置と⼒加減の深層強化学習により，少ない学習回数で⾼い作業成功率を達成するための最新の取り組みについてご紹介いただきました．特に，組⽴作業の基本であるペグインホールタスクを対象として，ガウス過程で不確実性をモデル化した強化学習，⼈からの誘導と敵対の 2 種類のインタ
ラクションによる効率的な模倣学習，過去に取得済みのソース環境を使い回すことで新たな環境に適応する転移強化学習といった最新の研究成果をご紹介いただきました．柔軟関節 + 深層学習というユニークな切り⼝から，今後のロボットのさらなる進化が期待できるご講演でした．

まとめ
本セミナーでは，タイトルである「組⽴作業」から⼀段階抽象化して，「外部の環境や対象物との接触現象を巧みに利⽤しつつ作業を実⾏する」ロボット技術をテーマとして，第⼀線でご活躍されている先⽣⽅にご講演いただきました．結果，何名かの先⽣にまたがって挙げられていた「関節の柔らかさ」や「⼒加減の直接的な教⽰⽅法」など，組⽴作業の基本である「接触」をロボットで実現するための今後研究されるべき重要な要素について理解を深める助けとなったほか，組⽴作業の⾃動化に向けた新たなアプローチを検討するきっかけとなったのではないかと思われます．また，⼤学および企業より先⽣⽅を講師としてお招きしたことから，技術の基本的な考え⽅から現在の現場の⽣きた要求まで幅広い情報をご講演いただくことができ，参加された皆様の学びを深める有意義なセミナーになったのではないかと思っております．
本セミナーも COVID-19 対策のため遠隔配信にて開催いたしました．運営としても遠隔配信のノウハウが蓄積されスムーズにセミナーを開催できるようになって参りましたが，以前の対⾯形式のセミナーと⽐べると講演中や質疑の応答では依然として臨場感に⽋けるという問題がご講演の先⽣からも指摘されております．特に，セミナーにおいて講演中の聴講者の表情は，講演内容への興味や理解の指標として講演される先⽣⽅にとって重要な情報です．聴講者の表情により講演内容が変化することで，聴講者の皆様の理解や議論の質の向上につながるため，今後⼀層の改善が必要であると考えます．

謝辞
ご多⽤のところ快諾いただき素晴らしいご講演をいただきました先⽣⽅に，まずは感謝申し上げます．
また，本セミナーにご参加いただきました参加者の皆様，質疑およびアンケート回答に積極的にご参加いただきました皆様に御礼申し上げます．本セミナーの企画におきましては，⽇本ロボット学会事業計画委員会の皆様，特に前委員⻑の新妻実保⼦先⽣（中央⼤学），現委員⻑の島圭介先⽣（横浜国⽴⼤学）には，企画案や進め⽅にご意⾒いただき⼤変お世話になりました．サブオーガナイザの岩本憲泰先⽣には，当⽇のセミナーの運営を積極的にサポートいただきました．⽇本ロボット学会事務局の皆様，特に村上ちほ様には，セミナーの運営全般において⼤変お世話になりました．⼼より感謝申し上げます．