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システム制御

テクノロジーグループ

2020年7月27日

NEC データサイエンス研究所 システム制御テクノロジグループは、大規模・複雑化する実世界の様々なシステムを最適に制御することで、安心・安全で効率的な社会の実現を目指しています。

実世界は不確実性にあふれています。さまざまな環境の変化を察知し、自ら適応・学習することで、システムを自律化・効率化する制御技術の研究開発に取り組んでいます。

研究紹介

自律ロボティクス

世界的な労働力の不足、人協働型ロボットの普及に伴い、ロボットの活用範囲の拡大が期待されています。しかし、複雑な作業の組み合わせが要求される場合や、ロボットの動作環境が頻繁に変更となる場合には、ロボット導入にかかる設計や調整の工数が膨大になり、導入の障壁となっています。そのようなダイナミックで不確実性の高い環境でも、安全性を確保しながら、設置したらすぐ動き、作業の流れや動作を自ら学習するロボットを実現するロボット制御アルゴリズムの研究開発を行っています。

目標指向タスクプランニング

ロボットに作業をさせるために、一般的には専門家によるティーチング(作業目標を達成する一連の作業手順の設計、および作業手順に沿ってロボットを動作させる制御命令の作成と設定)が手動で行われています。しかし、物品整列や箱入れ等の複雑な手順を要する作業では、作業手順とロボットの動かし方を最適化するため、ときには数時間にわたり試行錯誤しながらティーチングする必要があり、ロボットの導入や活用の阻害要因となっていました。

NECは、作業目標を指示すると、目標を達成する作業手順とロボットの実際の動かし方の両方を一括で最適計画できる独自モデルを考案しました。具体的には、物を掴む/運ぶ/離すなど作業手順の切り替わりを表現する離散変数と、各作業手順でのロボット動作のダイナミクスを表現する連続変数とを組み合わせたハイブリッドシステムでシステムモデルを構築し、作業目標に至る一連の作業手順と、各手順でのロボットの動かし方を自動で最適計算します。これにより、例えば「複数の部品を棚上のトレイに仕分ける」という作業目標を指示すれば、部品を仕分ける各手順の動作タイミングまで正確に予測した上で、ロボットが安全かつ効率的に作業を実行できる最適な作業手順を計画できます。
本技術によって、作業変更が頻発する場合やロボット作業環境が変化した場合でも、指示された作業目標を達成するための最適計画をその場で自動生成し、ロボットの継続的な活用が可能となります。

<デモ動画>

AGV自律搬送制御

近年、工場や倉庫を中心に、AGV(Automated Guided Vehicle)の活用が本格化しはじめています。従来、大量のAGVを効率的に運用するには、前提条件や、各AGVへの作業指示の流れを精緻に設計する必要があり、導入に多大な時間を要していました。NECは、変動する局面に応じて、各AGVが自分で適切な行動の判断を下す、配車・運転制御アルゴリズムを開発しています。需要変動や作業内容変更にスムースに追従することで、設計期間の短縮、運用時の性能の向上に貢献します。

AGV自律搬送制御

最近の研究成果

国際学会

  • Mizuho Katayama, Shumpei Tokuda, Masaki Yamakita, and Hiroyuki Oyama: Fast LTL-Based Flexible Planning for Dual-Arm Manipulation. International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2020) (in press)
  • Shumpei Tokuda, Mizuho Katayama, Masaki Yamakita, and Hiroyuki Oyama: Generating New Lower Abstract Task Operator using Grid-TLI. International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2020) (in press)
  • Kumiko Tadano, Yoshiharu Maeno: Scalable control system for dense transfer vehicles in flexible manufacturing. IEEE CCTA 2019, pp.325-331, 2019.
  • Takuma Kogo, Masanori Tsujikawa, Yukihiro Kiuchi, Atsushi Nishino, Satoshi Hashimoto: Model Predictive Control of Shallow Drowsiness: Improving Productivity of Office Workers. The 41st International Engineering in Medicine and Biology Conference (EMBC 2019): 2459-2465, 2019.
  • Manao Machida: Polynomial-Time Multi-Agent Pathfinding with Heterogeneous and Self-Interested Agents. Proceedings of the 18th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems (AAMAS), pp.2105-2107, 2019.
  • Takehiro Itou, Keiji Konishi, Hisaya Wakayama, Kumiko Tadano, Yoshiharu Maeno: Design and Analysis of AGVs Dispatch Timing Controller for Self-synchronized Production. IEEE CDC 2018: 2797-2802, 2018.
  • Takuma Kogo, Viehweider Alexander: A Model Identification of HVAC Systems for Office Buildings under Practical Conditions. IEEE PES ISGT Europe: 90-95, 2018.
  • Kumiko Tadano, Yoshiharu Maeno, Takehiro Itou, Hisaya Wakayama, Masatsugu Ogawa: Robust Transfer Vehicle Swarm for Unreliable Production Facility. IEEE CCTA 2018: 471-476, 2018.
  • Takehiro Itou, Hisaya Wakayama, Keiji Konishi, Kumiko Tadano, Yoshiharu Maeno, Masatsugu Ogawa: AGV Congestion Avoidance using Threshold-modulating Oscillator in Cellular Manufacturing. IEEE ETFA 2018, pp.975-982, 2018.
  • Masumi Ichien, Masafumi Emura, Masatsugu Ogawa, Masafumi Yano: Swarm Control for Collaborative Continuous Searching with "Autonomous and Adaptive Control". IEEE OCEANS, 2017.
  • Masafumi Emura, Masumi Ichien, Masatsugu Ogawa, Masafumi Yano: Autonomous swarm unmanned vehicles surveillance adapted to maritime environmental changes using algorithm inspired by adaptive mechanism of living organisms. IEEE OCEANS, 2017.
  • Masatsugu Ogawa, Masafumi Emura, Masumi Ichien, Masafumi Yano: "Autonomous and Adaptive Control": Collaborative Swarm Control Algorism Inspired by Adaptive Mechanism of Living Organisms. IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicles (AUV), pp. 439-444, 2016.

国内学会

  • 大山博之, 伊藤岳大, 佐藤峰斗, 片山瑞穂, 徳田俊平, 山北昌毅:時相論理を用いた双腕ロボットの自律制御. 第7回 制御部門マルチシンポジウム(MSCS2020), 1D1-3, 2020
  • 大山博之, 伊藤岳大, 佐藤峰斗:制御バリア関数を用いた協働ロボットアームの制御. 第37回日本ロボット学会学術講演会 1E1-04, 2019.
  • 向後卓磨, 辻川剛範, 木内幸浩, 西野淳, 橋本哲:浅い眠気のモデル予測制御によるオフィスでの生産性向上の実証. 第18回情報科学技術フォーラム (FIT2019), 2019.
  • 町田真直:マルチエージェント経路計画のためのエージェントグループ化を伴う正直申告メカニズム. 人工知能学会全国大会(第33回),2019.
  • 向後卓磨, 辻川剛範, 木内幸浩, 西野淳, 橋本哲:浅い眠気のモデル予測制御とその評価:オフィスワーカーの生産性向上. 信学技報, vol. 118, no. 485, LOIS2018-72, pp. 97-102, 2019.
  • 向後卓磨,工藤耕治,長野洋幸,倉金博:分散蓄電池の同時マルチユースを実現する仮想統合計画技術. 電気学会平成30年電力・エネルギー部大会, 4-2-13~14, 2018.
  • 町田真直:繰り返し貪欲組合せオークションを用いた利己的マルチエージェント経路計画. 人工知能学会全国大会論文集(第32回),2018.
  • 伊藤岳大,小西啓治,若山永哉,但野紅美子,前野義晴:閾値変調振動子を用いたAGVの輻輳回避.信学技報 vol.117, no.505, NLP2017-110, pp.47-50,2018.
  • 但野紅美子,前野義晴,伊藤岳大,若山永哉,小川雅嗣:不安定な生産システムにおける適応的な搬送制御方式. 信学技報 vol.117, no.506, MSS2017-93, pp.83-88, 2018.

インターン募集

データサイエンス研究所 システム制御テクノロジーグループでは、インターンを募集しています。

■概要
研究開発アルゴリズムをベースに、アーム・無人搬送車など実機上でのロボットシステム開発を担当いただきます。開発のターゲットは、現実の顧客ニーズの解決、または全く新しい応用の開拓です。開発方針など詳細は、面談を経て決定されます。

人協働ロボットアームシステム
人協働ロボットアームシステム
自律分散型の無人機制御システム
自律分散型の無人機制御システム

■期待する人物像

  • 新しいロボット応用シーン・ロボットシステムを考える意欲のある方。
  • さまざまな分野の最新技術を活用した研究開発に興味のある方。

■必要スキル

  • 制御理論、物体認識、強化学習、パス/モーション/タスクプランニング、ナビゲーション技術のうち、いずれかに対する基礎知識、技術理解力。関連分野の著名な論文を理解できることが求められます。
  • 実機を動かすための基礎的な実装スキル。Python/MATLAB/C/C++/Java等でのプログラム作成・デバッグ経験が求められます。ROS(Robot Operating System)の基礎知識、ROS上での実装経験があると尚良いです。
  • その他、研究開発に要求される基礎能力。例えば、技術サーベイのための英文読解力、自分のアイデアを適切に相手に伝えるスキルなどです。

■応募方法
応募は下記からお願いします。応募の際は、システム制御テクノロジーグループのインターン志望であることを明記ください。

システム制御テクノロジーグループに関するお問い合わせは下記からお願いします。

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