O-022
把持失敗前後のデータの分析による兆候の検出

◎伊藤義人・服部雄斗・島川博光（立命館大）

本研究では食器洗浄ロボットのアームによる把持の異常を蓄積データから判別する。
労働人口が減少する中、外食産業の業務の過酷さが問題となり、ロボットによる代替が検討されている。
特に身体への負担が大きい食器洗浄工程を自動化するロボットの開発が望まれている。
しかし、現状では食器洗浄ロボットは食器の把持に失敗することが多い。
本研究では、ロボットと食器の両方に取り付けたセンサから、把持における食器を落とす、割るといった異常前後のデータを取得する。これを平常時のデータと比較した結果から、異常の発生を予測するモデルを生成する。
本手法により、食器洗浄ロボットの把持動作の異常を先行検知することができる。