HLAB 2020-2021

こちらの記事では、現場安全性・生産性向上のための深層学習とコンピュータビジョンを用いた作業員の「名前・位置・動作」を推定する研究を紹介します。

深層学習のうち教師あり学習とは、データとその正解ラベルを与え学習させるとその見分け方のような正解の導き方を自動的に習得し、未学習のデータに対しても正解を導き出すことができるアルゴリズムのことです。コンピュータビジョンとは、その名の通り「機械の目」であり、画像解析などを通して画像の内容を認識させることを目的とする分野です。本研究では、現場に設置した単眼カメラとこの2つの技術を用いて、そこに写る作業員の「人物・位置・動作」を推定することを試行します。

人物・位置・動作の推定システムの流れ

大型制作物として伝統建築物の四脚門を制作しています。 過去数年にわたってチャレンジしてきた四脚門の制作ですが、当研究室の環境も年々バージョンアップしており、ついに今年度完成！？を目標に日々制作を進めています。 この記事では、オープンラボで紹介予定であった途中経過を報告したいと思います。

四脚門の3Dモデル

オープンラボ中止代替企画、修士２年の研究中間報告、第二報です

ロボット3Dプリンティングによる椅子 - 座れます

普通なら3軸で動く3Dプリンティングを6軸にできたら色々な変化を付けられて面白いかもと、という発想からこの研究を始めました。ロボットで3Dプリンティングするために、まずは市販の3Dペンを持たせて、フィージビリティを確認することから始めました。

3Dペンではフィラメントの吐出速度は決まっており、最初期の実験ではロボットからの信号で吐出のon/offのみを制御しました。一定速度でペン先を動かし、その前後で3DペンのON/OFFする指令を連続させた積層パスです。ここからさらに進み、積層中のロボットの速度を細かく制御することで、積層高さと吐出量を調整するようにしました。最初段階の実験についてはこの記事 「ロボットが余るなんて・・・」で紹介しています。

本記事では、その後の試行錯誤について紹介します。