現実の製造業向け学習支援ロボット自動化

要旨: 工業用ロボットは製造業で広く使用されていますが、ほとんどの操作は依然として環境変化に脆い固定のワーポイント（経由点）スクリプトに依存しています。学習ベースの制御はより適応的な代替手段を提供しますが、主に研究室でのデモンストレーションにとどまっているこれらの手法が、生産ライン上で人のそばでも安全に振る舞いながら、信頼できる稼働を数時間維持し、品質を一貫して提供し、さらに安全に動作できるのかは依然として不明です。ここでは、学習済みのタスクコントローラとニューラルな3D安全モニタを、従来の工業プロセスに統合するハイブリッドシステム「Learning-Augmented Robotic Automation（学習拡張ロボティック自動化）」を提案します。本システムを電動モータの生産ラインに導入し、実際の製造上の制約のもとで、変形可能なケーブルの挿入およびはんだ付けを自動化しました。これは従来、人の作業者が手作業で行っていた工程です。タスクごとに実世界データを20分未満しか使用しないにもかかわらず、システムは5時間10分にわたり連続稼働し、物理的な柵（フェンス）なしで108台のモータを生産し、製品レベルの品質管理テストで99.4%の合格率を達成しました。はんだ接合の品質およびサイクルタイムのばらつきを減らしつつ、ほぼ人間と同等のタクトタイムを維持しました。これらの結果は、学習ベース手法によって産業用自動化を拡張していくための実用的な道筋を示すものです。