記事カテゴリー:セミナーレポート本記事は、画像センシング展2022にて開催された特別招待講演を記事化したものになります。<<ロボットタスク・ロボットビジョンの課題整理ロボットビジョンの基本課題を,生産,物流,家庭という3つの分野から考えます。生産分野では,「製造物を認識する」というタスクがあります。それが配送センターのような物流分野に移ると,「商品の認識」に変わります。将来的に1家庭に1台のロボットという時代になると,それは「日用品の認識」というタスクになります。この3つの分野では,ロボットの課題やタスクは若干異なります。Place,すなわち,ロボットが物を持ち上げて置くというタスクが主流になります。Operation,つまり対象物を道具として使っていくことになります。ロボットの動作パターンも,生産分野,物流分野では,あらかじめ生成していたパターンを再現することが主流ですが,家庭では動作パターンの数が多く,その場で生成するという臨機応変な動作生成が必要になってきます。ロボットビジョンというセンシングの観点からみると,生産・物流においては,物体のモデルを利用することが容易であり,対象物の品種が複数あるといえども,ほぼ既知であると言えます。家庭においては,当然ながら物体のモデルを利用するのは難しく,品種も多量で未知になるという違いが生じてきます。このように,ロボットビジョンには様々な異なるタスクが存在しますが,課題としては共通点も多く,対象物が「どこにあるか?」,「何であるか?」は基本的な共通課題であると言えます。したがって,これらを効果的に実現できる手法の開発が重要になってきます。ロボットビジョン,知能ロボティクス,ヒューマン認識の研究開発に従事。情報理工学部(現・工学部)教授。インスティテュート客員教授兼務。