何千ものオブジェクトを自動的に組み立てる方法 | MITニュース

製造業は (大部分) 両手を広げて人工知能を歓迎しました。 退屈で、汚く、危険なものは減りましたか? もうこれ以上言わない。 もちろん、メカニカル アセンブリの計画には、いくつかのスケッチを書き出すだけでは不十分です。実際のアセンブリに必要な任意の 3D 形状と高度に制約されたモーションを扱うことを意味する複雑な難問です。

人間のエンジニアは、当然のことながら、部品を組み立てラインに送る前に、リングに飛び込んで手動で組み立て計画と指示を設計する必要があります。この手作業の性質は、高い人件費とエラーの可能性につながります。

こうした負担の一部を軽減するために、MIT のコンピューター サイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL)、Autodesk Research、およびテキサス A&M 大学の研究者は、正確で効率的で、広範囲に一般化できる製品を自動的に組み立てる方法を考え出しました。複雑な実世界のアセンブリの。 彼らのアルゴリズムは、マルチパート アセンブリの順序を効率的に決定し、各ステップで物理的に現実的なモーション パスを検索します。

チームは、数千の物理的に有効な工業用アセンブリとモーションを使用して、スパルタン レベルの大規模なデータセットを作成し、その方法をテストしました。 提案された方法は、それらのほとんどすべてを解決することができます。特に、ネジやパズルなどの回転アセンブリでは、以前の方法よりも大幅に優れています。 また、80 パーツのアセンブリを数分で解決するという点で、スピードの鬼とも言えます。

MIT CSAIL の博士課程の学生で主執筆者の Yunsheng Tian は、次のように述べています。紙です。 「たぶん、1 つの組み立てラインで、何トンもの異なる製品を製造できるでしょう。 これは、特定の製品に非常に特化した従来の大量少量の組立とは対照的に、少量多品種の組立と考えています。」

たとえば、ロッドに取り付けられたネジを組み立てるという目的が与えられた場合、アルゴリズムは分解と組み立ての 2 つの段階を通じて組み立て戦略を見つけます。 分解計画アルゴリズムは、衝突のない経路を検索して、ロッドからねじを分解します。 物理ベースのシミュレーションを使用して、アルゴリズムはさまざまな力をねじに適用し、動きを観察します。 その結果、ロッドの中心軸に沿った回転トルクによってスクリューがロッドの端に移動し、ロッドから離れる方向に向かう直線力によってスクリューとロッドが分離されます。 アセンブリ段階では、アルゴリズムは分解パスを逆にして、個々のパーツからアセンブリ ソリューションを取得します。

イケアの家具について考えてみてください。小さな白い本に段階的な説明が書かれています。 現在、これらはすべて手動で承認する必要があるため、組み立て手順を作成する方法を理解できるようになりました」と、Autodesk Research のシニア リサーチ マネージャーである Karl DD Willis 氏は述べています。 「製品を設計する人々にとって、このような種類の指示を作成するのにこれがどのように役立つか想像できます. これらの組み立て計画をレイアウトする際のように、それは人のためであるか、またはラインのすぐ下にあるある種のロボットシステムのためである可能性があります.

分解・組立ダンス

工場や組立ラインでの現在の製造では、通常、すべてがハードコーディングされています。 特定の製品を組み立てたい場合は、製品を組み立てたり分解したりするための命令を正確に制御またはプログラムする必要があります。 最初に組むべきパーツは? 次に組むべきパーツは? で、これどうやって組み立てるの?

これまでの試みは、パーツの非常に単純な変換など、単純なアセンブリ パスにほとんど限定されていました。複雑すぎることはありません。 これを超えるために、チームは物理ベースのシミュレーター (ロボットや自動運転車のトレーニングに一般的に使用されるツール) を使用して、アセンブリ パスの検索をガイドしました。

幾何学的に非常に緊密に組み立てられたシャフトからワッシャーを分解するとします。 現状では、それらを分離するためにさまざまな方法をサンプリングしようとするだけであり、完全に衝突のない単純なパスを作成できない可能性が非常に高くなります。 物理学を使用すると、この制限はありません。 たとえば、単純な下向きの力を加えてみると、シミュレーターはシャフトからワッシャーを取り外すための正しい動きを見つけます」と Tian 氏は言います。

このシステムは剛体オブジェクトを簡単に処理できましたが、柔軟で変形可能なアセンブリを計画するための今後の作業が残っています。

チームが探求しようとしている作業の 1 つの方法は、アイテムを組み立てるための物理的なロボットのセットアップを作成することです。 これには、ロボット制御と計画をチームのシステムに統合するという点で、より多くの作業が必要になります。これは、人間がいなくてもすべてを順応的に組み立てることができる組立ラインを作るという、より広い目標に向けた一歩です。

「ここでの長期的なビジョンは、自動化とロボット工学を使用して、どのように世界のオブジェクトを取得し、パーツから組み立てることができるかということです」とウィリス氏は言います。 「逆に、さまざまな種類の材料で構成されている世界の物体をどのように分解し、リサイクルして正しい廃棄物の流れに入れることができるでしょうか? 私たちが取っているステップは、高度なシミュレーションを使用してこれらのパーツを分解し始め、最終的には現実世界でテストできるようにする方法を検討することです。」

NVIDIA の上級ロボティクス研究科学者であるヤシュラジ ナラン (Yashraj Narang) は、次のように述べています。 「この作業は、機械アセンブリをシミュレートし、アセンブリ計画の問題を解決する上で重要な一歩です。 それは、計算的に単純な分解問題を解決すること、接触の多い物理学のためのカスタム シミュレーターで力ベースのアクションを使用すること、および漸進的に深化する検索アルゴリズムを使用することの巧妙な組み合わせである方法を提案します。 印象的なことに、この方法では 50 部品のエンジンの組み立て計画を数分で発見できます。 将来、他の研究者やエンジニアがこの優れた研究に基づいて構築し、おそらくロボットがシミュレーションで組み立て作業を実行し、それらの動作を実際の産業環境に移すことができるようになることを期待しています。」

MIT 教授で CSAIL の主任研究者である Wojciech Matusik がこの論文の上級著者であり、博士課程の学生 Yunsheng Tian、Jie Xu (現在は NVIDIA の研究科学者)、Yichen Li も CSAIL の著者として言及されています。 Autodesk Research の研究科学者、Jieliang Luo、Hui Li、Karl DD Willis、およびテキサス A&M 大学のコンピューター サイエンス助教である末田真次郎もこの論文に取り組みました。 チームは SIGGRAPH Asia 2022 で調査結果を発表し、論文は次の雑誌にも掲載されます。 グラフィックスでの ACM トランザクション. 彼らの研究は、国立科学財団によって部分的に支援されました。

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