複数の吸着パッド使い分け

東芝は物流現場の自動化を促進するため、ロボットハンドによる荷物のピッキングを９４・５％という高い成功確率で可能にする人工知能（ＡＩ）技術を開発した。複数の吸着パッドを持っており、つかむ荷物によってパッドの種類や数を高速で適切に変え、確実に荷物をつかむようにした。物流倉庫などでの実証を進め、２０２６年度以降に開発技術を搭載した製品の実用化を目指していく。（編集委員・小川淳）

物流倉庫の作業に使うピッキングロボットでは、吸着パッドが一つだけでは多種多様なモノをつかむことが難しかった。一方で、モノの形状や大きさに合わせて複数の吸着パッドを使い分けるには、計算量が増えて時間がかかったり、精度も不十分だったりする課題があった。

東芝生産技術センターの大賀淳一郎フェローは「ロボットハンドの向きと吸着パッドの位置を正確に計算する必要がある。１個のパッドに比べて出力するパラメーターが多くなる」と指摘する。

東芝が新しく開発したＡＩ技術では、モノをつかむ位置と、つかみ方（使用するパッドの数）との２段階に分けて学習するのが特徴となる。最初に、色と奥行きが捉えられるカメラによって対象となるモノを撮影し、特徴点を抽出して、ハンドがモノに接触できる面を検出する。

次に１段目のモデルから出力した情報（特徴マップ）を基に、ハンドの向きと吸着する位置を決定する２段目のモデルを計算する。１段目の特徴マップを２段目のモデルに使用することで「本来必要だった計算の一部が省略された形になり、これによって高速化を実現している」（大賀フェロー）。

さらにこのＡＩ技術を用い、計算機で検証したところ、「段ボールの箱」「洗剤ボトル」「アクリル製の筒」「スプレー」という大きさも形も違う４種類のモノを四つの吸着パッドでつかむのに必要な時間は、０・４７秒と従来手法の１０分の１にまで短縮することに成功した。成功率は８０・１％と６・２ポイント向上した。

大賀フェローによると「アームが動いている間に計算が終わる感じのため、見たらすぐ取りに行く」イメージだという。また、このＡＩ技術を搭載した実機のロボットによる検証では、モノをつかむ平均成功率が９４・５％と実用化レベルであることを確認できた。

拡大を続ける電子商取引（ＥＣ）市場を受け、倉庫など物流の現場ではさまざまな形状や大きさの異なる雑多な荷物のピッキングが必要になる。開発したＡＩ技術を用いたロボットによる作業が実現すれば、人手不足の解消や作業の効率化などに貢献できる。

大賀フェローはロボット単体だけではなく「さまざまなシステムとうまく連携させて、最終的には成功率を１００％に近いところまで持っていきたい」と期待を述べている。