協働ロボット (コボット・Cobot)

協働ロボット (コボット・Cobot) とは?

協働ロボット (コボット) とは、従来の安全柵なしで、人間との直接的な相互作用を通して共同作業を行うことができるロボットのことです。コボットと人間が直接相互作用することで、以下のことが可能になるメリットがあります。

  • 複雑なタスクの安全な実行
  • 高い生産品質
  • 直感的で使いやすいコボットのティーチング (教示) およびプログラミング

コボット (インテリジェント アシスト デバイス) という概念は、自動車業界の研究プロジェクトや企業から生まれました。その当時、コボットは直接的なインターフェイスを通して、人間による制御下で重量物を動かす動力を提供していました。このシステムにより、コボットの支援機能を安全に使用することができました。長年にわたり、コボットには、以下のようなタスク実行のための開発がなされてきました。

MATLAB を使用したインテリジェントなビンピッキングのコボット。

容器内の黒いボックスを検出する YOLO のスクリーンショット。

YOLO を使用したオブジェクト検出。

姿勢推定を表示したボックスの 6 つのグラフのスクリーンショット。

オブジェクトの姿勢推定。

協働ロボット (コボット) を選ぶ理由

従来の産業オートメーションでは、人間の作業者に危害を加えることなくロボットの機能を確実に発揮させるために、人間との物理的な接触を避ける必要がありました。このようなシステムでは、ロボットは完全に無人の場所やケージの中で運用します。

柔軟性の高いオートメーション

ロボットをケージに入れてしまうと、その能力が制限されてしまいます。現在の市場では、リードタイムの短縮やマス カスタマイゼーションが必要とされています。このような需要により、人とロボットが共同作業を行い、作業者を危険にさらすことのない柔軟で多目的な生産システムへの関心が高まっています。柔軟かつ協調的なオートメーションでは、コボットがエンドユーザーである人間の能力を、強度、精度、データ解析機能の面で補強および強化し、付加価値を提供します。コボットの開発は、以下の目的で行われます。

  • 共存 — 人間の作業者とのワークスペースの共有によるプロセスの最適化
  • 共同作業 — 人間が関与するさまざまなタスクに向けた柔軟性の高い自動化

安全システム

安全柵は、ロボットの幅広い導入を妨げる技術的な障壁となっています。コボットは、コボットとそのワークスペース内のオブジェクトとの間で安全な相互作用を可能にする本質的な安全設計により、安全要件を満たすように設計されています (例: ISO® 10218-1 規格)。コボットは、衝突の危険性がある場合には慣性を低減し、不意の衝撃によるエネルギーを吸収するために、関節トルクセンサーなどの規格に準拠したコンポーネントを搭載しています。さらに、コボット開発者は、(カメラ、レーザー、深度センサーなど) 多岐にわたる外部センサーを採用し、取得したデータを融合することで、人間とロボットの接近やジェスチャーを確実に認識できるようにしています。

高度なアルゴリズムおよび AI を使用したコボットのプログラミング

コボットの本格的な展開を妨げるものとして、コボット アプリケーションと技術格差があります。少量多品種の実稼働環境での製造において、コボットが持つ大きな可能性を発揮するためには、高度なアルゴリズムが必要です。コボットは、不慣れな状況下でも、ディープラーニングを使用して環境を知覚することにより、明示的な指示なしで作業ができなければなりません。コボットのモーションプランナーは、コボットが目標位置に到達できるようにし、衝突回避アルゴリズムは、コボットが移動する場合にセンサーから提供される局所的な知識に基づいて、動的環境における反応動作を実現します。

コンベアベルトに段ボールの箱を置くコボット。

MATLAB による Universal Robots 製コボットのサポート

UR コボット アプリケーションの設計、シミュレーション、テスト、および展開

MATLAB と Simulink によるコボットの設計

MATLAB® および Simulink® には、次のことを可能にするツール一式が含まれています。

  • カメラ、LiDAR、IMU などのセンサーモデルを使用した、コボットによる環境感知のプロトタイピング。
  • ディープラーニングおよびコンピューター ビジョンを使用した、コボット アプリケーションの環境の知覚。
  • 逆運動学デザイナーモーション プランニングを使用した、コボットの動きの教示。
  • コボットとの安全な相互作用のための、モーション コントローラーの設計、反復、および最適化。
  • コボット アプリケーション向けシステム制御ロジックのモデル化と自律アルゴリズムの評価。
  • MATLAB を使用した Kinova® 製および Universal Robots 製コボットの接続および制御。
  • コボット コントローラーやオンボード コンピューターへの展開のための量産向けコードの自動生成。

ソフトウェア リファレンス


ビデオ

参考: ロボティクス向け MATLAB および Simulink, ロボット マニピュレーター向け MATLAB および Simulink, Robotics System Toolbox™, Navigation Toolbox™, ROS Toolbox, Simscape Multibody™, Deep Learning Toolbox™, ロボット プログラミング

「MATLAB、Simulink、および Deep Learning Toolbox の統合により、MBSE デジタルツインのプロジェクトを確信をもって前に進めることができました。」

Dr. T. John Koo, ASTRI