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ホーム産業用ロボットの新しい価値基準の定義
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクスものづくり・製造技術
学科の分類
ロボティクス&デザイン工学部ロボット工学科

産業用ロボットの新しい価値基準の定義

ロボティクス&デザイン工学部

ロボット工学科

産業用ロボット研究室

野田哲男 教授

システムインテグレーション安全衛生自動化

今後,これまでの量産システムだけではなく,究極には一品物の生産に至るまでロボットを活用することが期待されている. 本研究では,生産機種切り替えの迅速化,設備の完全再利用といった新しい価値基準を定義し,その達成度を競う競技会で分野啓発を試みる.

  1. 生産対象品目切り替えの迅速さ(最短0日),生産システムの機体の使い回し(最大100%)を基軸とする次世代自動生産システムのレベル表を定義.自動化システムレベル5を目標として提唱.
  2. 自動化困難性の難易度を,定量化する議論(ベンチマーキング)を世界の研究者と実施中,経済産業省WRSものづくり競技会委員の立場で新しい価値基準を発信.
  3. 安全と生産効率を両立させる競技会を,2018,2019年に実施済み,次回2021年に実施予定.

研究者INFO: ロボティクス&デザイン工学部 ロボット工学科 産業用ロボット研究室 野田哲男 教授

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藤井 秀司

液体の粉体化技術に基づく機能性材料の創出

コロイド次元に存在する高分子粒子は、接着・粘着、塗料分野においてフィルム形態にして広く利用されている。近年、高分子粒子の粒子径、粒子径分布、表面化学、形状のコントロール技術の発展の恩恵を受け、大きい比表面積、分散状態における適度な運動性を活かした粒子形態のままでの利用にも関心が集まり、学術、工業両分野において精力的に研究が進められている。さらに、コロイド次元にある高分子粒子は、粒子間力、界面自由エネルギー、媒体の流れを駆動力とする自己組織化、すなわち自律的方法によって省エネルギー型の機能性材料の創出を可能にし、現行の重力支配下におけるエネルギー消費型の材料創出、すなわち他律的方法を見直す機会を我々に与えてくれる。 発表者は、界面自由エネルギーを駆動力とする粒子の自律的な界面吸着現象に注目し、高分子粒子の気液分散体の安定化剤としての利用を提案している。これまでに、粒子径、単分散性、形状、表面化学を精密にデザインした機能性高分子粒子を使用し、高分子化学、界面コロイド化学を学術基盤として、高分子粒子によるアーマードバブル、リキッドマーブル(LM)、ドライリキッド等のソフト分散体の安定化、構造評価および安定性制御に関する基礎研究を推進している。粒子の素材として高分子材料を利用することで、無機材料では導入が困難である、多様性に富む刺激応答性、低温での変形能、成型性、フィルム形成能の導入が可能になり、ソフト分散体を基盤とする新規機能性材料の開発につながると考えている。本発表では、気中液滴型気液ソフト分散体であるLMについて、発表者らが取り組んできた研究について紹介させていただく。

鵜飼 孝博

非接触型の空間温度分布計測手法

光の屈折を利用した空間の温度分布の計測手法を開発しました.航空機・自動車・流体機械・家電の周辺に生じる熱の移流などの流体現象の把握に役立ちます.現在,複雑な流れ場にも適用できる手法の開発にも取り組んでいます.

古崎 康哲

嫌気性消化(メタン発酵)

研究者が扱うバイオマスは、下水汚泥、生ごみ、である。 リアクタの小型化に資する前処理技術を研究している。 生ごみについて、でんぷん質が多い場合に有効な前処理として、「バイオエタノール化」を行い、メタン発酵リアクタに投入するシステムを提案している。 バイオガス中メタン濃度向上、汚泥生成量削減、分解率向上、高負荷運転の達成、などの効果を確認している。

奥 宏史

ドローンの閉ループシステム同定によるモデリングと飛行制御

幅広い産業でビッグデータの活用が進んでいるが,予測・診断・制御・意思決定の精度向上に際してモデルの重要性が近年ますます高まっている.データエンジニアリングのひとつの分野として,システム同定法によるデータ駆動モデリングについて紹介する.具体例として,MOESP型閉ループ部分空間同定法(CL-MOESP)によるドローンの閉ループ同定と,得られた同定モデルを利用した最適制御器設計の事例研究を紹介する.

寺地 洋之

ものごとの強み弱みと顧客ターゲットに着目したアイデア発想技法

我々が開発した[ニーズデザインメソッド]は「強み・弱みカード」「5x5x2マトリックス」「アレンジカード」「ペルソナシート」の4点を使います。メソッドの進行は大きく2段階に分かれます。まずはものごとの強み・弱みをあきらかにする第1フェーズ、次に第1フェーズであきらかにした強みをさらに強めるアイデア抽出と弱みを反転させて強みに変えるアイデア抽出の第2フェーズです。  KJ法を使った会議などで、無地のカードや付箋を配られて、「思いつくことを書いて」と言われて困ったり、書き出したカードのグルーピングに迷ったことがある人は多いと思います。我々が開発した[ニーズデザインメソッド]は、思考を整理整頓し記述を誘発しやすく、記述漏れがおきないシステムが組み込まれています。そしてアイデア発想が自然に導かれ確実にステップアップするシステムを構築しています。

岡山 敏哉

都市のオープンスペースにおける樹木配置の最適化

 都市のヒートアイランド現象は、最近の気温上昇に伴い、ますます問題視されることが予想されます。その緩和策のひとつとして、顕熱・潜熱に対する効果や蒸散作用を持つ植物による緑化が効果的です。この研究は、その緑化を効率よく行うために、地面の日照時間を最小化し、一方で植樹のためのコストを最小化することを目的とした最適解を遺伝的アルゴリズム(GA:Genetic Algorithm)を用いて導き出しています。

平山 亮

ディスプレイから音が聞こえるデジタルサイネージシステム

公共施設や店舗等で使うデジタルサイネージ(電子看板)の音響提示技術である。従来の電子看板ではパネル周辺にスピーカーを埋め込んでいたため、音が放射状に広がり、周囲に音漏れして迷惑をかけることがあり、また、音響の臨場感が不足していた。本技術では超指向性パラメトリックスピーカーを天井等に設置しパネル面に反射させて利用者の耳に届けることで、周囲への音漏れがなく、パネルそのものから音が出ていると感じさせるデジタルサイネージシステムを実現した。

深海 悟

プログラム実行時の変数値変動履歴からのバグ原因の可能性がある変数の推測

プログラムにバグがあっても、命令文は走ってしまえば終わりでバグの足跡を残さない。一方、バグの足跡は変数に残っていることがある。そこで、プログラム実行時の変数値の履歴をログとして収集し、これを解析することで怪しい変数を見つけ、この変数に書き込みを行った命令文の周辺にバグがあるのではとの目星をつけることができないかと考えた。 そこでまず第一段階として、全ての変数に代入される値をログとして保存し、障害が発生した実行時のログと正常動作したログで異なる値を出力している変数を怪しい変数と判断する手法を考えた。本手法を1つのオープンソースプロジェクトに適用した結果、代入命令 32861 箇所中、怪しい代入命令を 270 個まで絞り込む事ができ、確かにこの中にバグ原因となる代入命令が含まれていることを確認できた。この結果、提案手法によりバグ原因となる代入命令及び変数を推測できる可能性のあることがわかった。

福原 和則

都市の中で自然を感じる住まい

集合住宅の共用部分は可能性に満ちている。集住の規模が大きければ大きいほど相当規模の共用空間が出現する。住まいの立地や歴史性に合わせた物語をつくって、ライフスタイルを醸成する住む人に誇りと喜びを感じてもらえる空間を提供する。

鎌倉 快之

カメラを用いた人の非接触状態計測

カメラの映像から顔や顔のパーツ,身体の動きを検出して生体信号を計測したり,計測した情報を応用するシステムを作成しています.また,計測したデータが,実際のセンサで計測したデータとどのくらい一致するのか,どんな風に違っているのかについて比較,解析しています. カメラを用いたウェアレス(非接触)での計測とその応用について検討しています.

本田 昌昭

地域資源の活用による都市・地域更新の手法

 現在、日本は拡大・成長の時代から、縮小・成熟の時代へと突入したと言える。もはや、スクラップ・アンド・ビルドによる都市更新の時代ではない。本研究室では、これからの時代における都市更新の手法について研究を行っている。身の回りに多く蓄積された「建築ストック」の活用を前提とし、さらには、成長の時代に蔑ろにされながらも命脈を保っている「地域性」を発見・増幅することによって、これからの「共同体」のあり方についても研究・提案を行っている。

村木 祐太

植物画像を対象とした枝の構造復元

近年,農家の高齢化や減少に伴い,カメラを用いた植物の自動監視技術が注目されている.しかし,植物の成長具合を判断する指標である枝構造の情報を取得する場合,葉によって枝が隠れてしまうため枝の情報を取得することが困難である.そこで,本研究では対象の植物を多視点から撮影し,多視点からの植物画像を入力として,枝の三次元構造を復元する.はじめに,多視点から撮影した植物画像に対して,深層学習による画像変換を行い,枝の存在確率画像を生成する.枝の存在確率画像とは,枝の存在確率を画素値で表した画像のことを指す.そして,多視点での枝の存在確率画像を用いて,三次元構造の復元を行うことで枝の構造復元を実現する.

地嵜 頌子

組合せデザインの深層学習への応用

深層学習においてドロップアウトと呼ばれる手法が用いられている. これは多層型 ニューラルネットワークにおいて, その層ごとに一定の確率でノードを無効にして学習 を行う手法である. 訓練データに過度に適応した学習をしてしまう過学習と呼ばれる 現象に対して有用であるとされ広く使用されている. ドロップアウトを用いたとき, 各 ノードの使用頻度のばらつきは小さくなるが, 層間の辺の使用頻度のばらつきは大きく なる. 本研究では, ドロップアウト法において辺の使用頻度を一定にするような組合せデザイン (dropout design) を定義し, 関連する組合せ構造についてまとめ, その構成法について提案する.

福原 和則

図面分析による建築設計プロセスの解明

人々の生活や活動の場である建築空間は、個人にとっても社会のとってもたいへん重要な活動の舞台である。優れた建築空間の構築は建築家や設計者の個人の力量によるものが多いが、多くの関係者や施工者との協働も重要なファクターとなっている。また優れた設計には優れたプロセスが存在する。設計プロセスを建築設計図面を手掛かりに解析し、時系列に沿った検討過程を明らかにすることで今後の設計に資する知見を構築する。

赤井 愛

視覚障がい者・児のためのデザイン

目が見えない・見えにくい子どもの生活動作(はさみで紙を切る、紐を丸結びするなど)の難易度の調査から、習得支援ツールや、食事や着替えを「自分で」「楽しく」進めていくためのプロダクトなどをデザインしています。また2019年度から、子どもだけでなく、視覚障害を持つ成人のための服薬支援についても研究を進めています。

大石 容一

デザインアーカイブ研究の手法と発展

2015年9月に締結した大阪工業大学と大阪市経済戦略局(大阪市新美術館建設準備室)との包括連携協定(2015.Sep.~2019.Mar.)のもと, 2021年開館予定である中之島美術館(2019年に正式名称として決定)の展示コンテンツの基となるデザインアーカイブの研究を目的とし, インダストリアルデザイン・アーカイブズ研究プロジェクト(IDAP)との共同研究及びシンポジウムの運営を行っている。発明家やデザイナー, 企業, 研究者他に聞き取りを行いながら情報を収集・編集し, デザインアーカイブとして未来に繋げることを目指す。

松田 泰明

次世代エネルギー変換デバイス材料の創成と新規エネルギー変換反応の開拓

固体中をリチウムやプロトンを始めとするイオンが高速で拡散する物質(イオニクス材料)を開拓し、固体の利点や特徴を活かした新規反応の探索、次世代蓄電・発電デバイスの開発を行っています。

瀬尾 昌孝

二次元画像1枚からのキャラクターの姿勢制御

三次元構造や回転に関する特徴を獲得可能な深層生成モデルに人間の取り得る姿勢を学習させることで,類似の形状を持つ対象(本研究ではキャラクター)の姿勢制御を実現した.未知の二次元画像1枚からの姿勢制御が可能である.本研究は映像制作支援システムとしての発展を想定している.

小松 信雄

移動体の制御に関する研究

自動車や飛行機などの移動体の制御に関する位置計測システム,誘導制御システムの構築を目指して研究を行っている.位置計測システムについては,加速度計,ジャイロ,画像処理を用いた計測を融合し,移動体の位置を瞬時に計測することを目標にしている.誘導制御については,移動体の3次元的位置姿勢を制御するため,制御システムの動的特性を推定する同定を行ない,安定化制御を実現することを目標にしている.

宮部 正洋

熱流体機械の最適化設計手法の開発

熱流体機械を対象として数値流体力学(CFD)による最適化フレームワークを適用します。設計パラメータの最適な組み合わせを迅速に見つけ出す手法を提案します。手法の検証には3Dプリンタを用いて熱流体機械を製作し、性能試験、各種物理量の計測や流れの可視化を行い、現象や勘所を平易に解説します。

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