「人と協調するAI」をAGVに適用した場合の動作例

開発の特長

  1. 模倣学習による機械の自然な動作で、人と機械が混在する環境での作業効率向上
    • 「道を譲る」などの人が行った協調動作の操作データを収集し、シミュレーター上で逆強化学習により模倣学習することで、人が操作しているかのような自然な動作を実現
    • 周囲作業者の作業の妨げにならないように機械が動くことで、人と機械が混在する環境での作業効率が従来と比べて30％向上※4
    • ※4

      シミュレーターによる代表的な作業環境での実験結果

  2. 「Maisart」の逆強化学習により、少ないデータで効率的に学習
    • 当社AI技術「Maisart」の1つである逆強化学習を用いて、AGV周辺の画像と人による運転操作データに基づいた模倣学習を実現
    • 従来の「教師あり学習※5」と比較して10分の1以下※6の運転操作データで学習が可能
    • ※5

      熟練者の最適な操作そのものを模倣学習する方法

    • ※6

      シミュレーターによる代表的な評価課題での実験結果

今後の展開

今後、作業の効率化あるいは作業者間に一定の距離確保が求められる場合など、AGVの利用増加が想定される生産現場や物流現場をはじめ、人と機械が混在する作業環境での実運用や自動運転への適用に向けて、開発に取り組んでまいります。