セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
10. Dear Gov't: Regulate Us! Sincerely, AI Industry
Jean Francois Gagne (Founder, Element AI)
主な話題
AI関連技術の開発および実用化に対し、政府レベルでの
規制の必要性を訴える
規制の目的:“Trustworthy AI” の実現
• 信頼できる=法令順守 & 技術的に堅牢
既存のAI関連の規制・標準化活動の問題点
• AIのバリューチェーン全体ではなく、構成要素のみが対象
• 責任者が不明確で、法的拘束力もない
あるべき規制:実用場面を想定した審査・承認
• アナロジー:新薬の審査、運転免許試験など
Element AIの取り組み紹介
• 白書: Data Trusts – A new tool for data governance
Session(AI/Ethics)
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11. How AI Will Design the Human Future
Dr Heather Berlin (Icahn School of Medicine)
Amir Husain (Founder, SparkCognition)
Prof Peter Stone (The University of Texas at Austin)
Jennifer Strong (The Wall Street Journal)
主な話題
主テーマ:AIを前提とした人類・社会の設計
社会にとって「良い」AIとは?
• AI導入のためにはベネフィットを示すだけでなく、信頼感・受容性をどう高めるかという観点が重要。
AI開発・活用のためにとるべき適切なリスク
• 倫理・規制論(@欧米) vs 高リスク(@中国)
AIがもたらす大変革への社会の適応
• 長期的にはAIは仕事を奪わない(新たな仕事を生む)が、変革期の課題への対策は重要。
• 富の再分配(UBI), 教育システムの変革など、人類全体を幸福にするためのre-designが必要。
Session(AI/Ethics)
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12. How AI is Changing Advertising in China
Bessie Lee (Founder, Withinlink)
主な話題
「中国=AI天国」
• プライバシー問題がない(そもそもそんな概念がない!)
• 政府が策定した次世代AI開発計画が全土に浸透
• スマートシティを検証するために新しい街を建築中 (“New Chicago”)
ユーザの全ての行動データを吸い上げるスーパー・アプリ「WeChat」
• 参照:New York Times 制作の YouTube 動画
• チャット履歴のみならず、オンライン・オフラインの行動・購買ログを集約
• 実例:ターゲティング広告のターゲット自動抽出、広告の自動パーソナライズ
中国の圧倒的な規模とスピード感をまざまざと実感…
Session(AI/Misc)
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