ニーズ

ロボット工学は、反復的、危険、または人的エラーに対して脆弱なタスクを自動化するのに役立ちます。 ただし、自動化にインテリジェンスを取り入れないと、変化、新しい環境、または動的な要件に対応できないシステムを作ってしまいます。

アイデア

AI とロボット工学を組み合わせることで、よりスマートな自律システムが作成されます。 機械学習、画像認識、コグニティブ サービスなどにより、ロボットは単純な命令だけではなく、要求を学習して対応できます。

ソリューション

AI はインテリジェントなボットを開発するためのプラットフォームとなります。 ボットにコグニティブ サービスを取り入れることで、言語理解、画像認識、テキスト認識、翻訳などの機能を備えたスマートなボットを作ることができます。

インテリジェント ロボット工学に関する技術的な詳細

インテリジェント ロボットの構築

このラボでは、Python と Robot Operating system (ROS) を使用したロボット プログラミングの主要部分と、ロボット シミュレーターである Gazebo の使用方法について学べます。 また、実際の産業用ロボットにコードをデプロイする方法も学習できます。 このラボにより、自信を持ってインテリジェントな協働ロボット工学の導入を開始できます。

Paul-E のご紹介

このラボでは、Paul-E という名前の Rethink Robotics の Sawyer をベースにした協働ロボットを使用します。 実際のロボットは必要ありません。 このラボはシミュレーションです。

Paul-E は、組み込みのビジョン、スマートな交換可能なグリッパー、高分解能の力制御を使用して設計された、7 度の自由度を持つ統合型協働ロボット (別名 cobot) です。 ロボットの目的は特定の反復作業の自動化で、簡単に交換できるグリッパーを備えたアームが付属しています

ボット ロジック

このラボでは、ROS、Gazebo、RViz の3つのツールを使用します。

ROS は、オープン ソースでライセンスされたロボット工学ミドルウェアです。 ROS は、ライブラリ、ハードウェア抽象化、デバイス ドライバー、ビジュアライザー、メッセージ パッシング、パッケージ管理、およびソフトウェア開発者がロボット アプリケーションを作成するのに役立つその他のツールを提供します。

Gazebo を使用すると、障害物やその他のオブジェクトを使って、コンピューター上でロボットの 3D シナリオを構築できます。 これにより、実際のロボットにダメージを与えることなく、複雑または危険なシナリオでロボットをテストできます。

Rviz は、センサー データとカスタム視覚化マーカーを使用して仮想環境でロボット機能を開発する、オープン ソースの 3D ビジュアライザーです。

ロボットをインテリジェントに

Microsoft Bot Framework と Cognitive Services は、インテリジェント ボットを開発するためのプラットフォームになります。 ボットにコグニティブ サービスを取り入れることで、言語理解、画像認識、テキスト認識、翻訳などの機能を備えたスマートなボットを作ることができます。

このラボではシンプルなボットを作成します。その後、このボットが自然言語と画像認識のためのコンピューター ビジョンを使って、物理的なロボットと通信できるようにします。

インテリジェント ロボット工学に関連するプロジェクト

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