機械学習用小型ロボットアーム KOHAKU Entry

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目次



1.KOHAKU Entryとは
2.製品概要
3.機能・スペック
4.KOHAKU Entryでできること
5.デモムービー
6.出典情報




 

1. KOHAKU Entryとは


 

小型 × カメラ搭載 × 機械学習
「KOHAKU Entry」— 今までにないロボットアームで新しい可能性をー。



サイコロの目を判断して1の目が上に来るようにしている様子

entry_241127.pngサイコロの上部を解析し、合計値を推論している様子

 

 

 

2. 製品概要


 

内容:

  • 小型・軽量設計: 重さ約2kg、コンパクトで机の上でも簡単に設置可能。
  • カメラ内蔵: 単眼カメラを搭載し、高精度なAI画像認識に対応。 シンプルながら高性能な視覚認識を実現。
  • 機械学習対応:カスタマイズモデルの学習に最適な環境を提供し、柔軟な応用が可能。
  • 経済的価格: 導入しやすい価格で、教育機関や研究開発に最適。

3.機能とスペック



  • カメラ性能
    • 解像度:1920×1080ピクセル
    • フレームレート:30fps
    • 視野角:80度
  • ロボットアーム性能
    • 最大可動範囲:腕を伸ばしてR410mm(大ギアの軸からTCP)
                  旋回軸で左右に±142.5°
    • 可動軸数:X軸/Y軸/Z軸(合計3軸)
    • 最大荷重:定格 2N 瞬時13.5N
  • 機械学習機能
              本製品は、Unityとの連携にも対応しており、強化学習の シミュレーション環境として活用でき.                ます。 高度な学習モデルの設計や動作検証を効率的に行えるため、 AI研究や開発プロジェクト
              に最適です。
              *Unity環境はお客様ご自身でご準備いただく必要がございます

  • サイズ・重量
    • 本体サイズ:160 mm × 140 mm × 283 mm
    • 重量:2.2kg(軽量設計で持ち運びやすい)

可動域



 

4.KOHAKU Entryでできること


 

内容:

  • 教育・学習
    • 機械学習やAIの実習用教材として最適。
    • 実験室や教室で安全に使用可能。
  • 研究開発
    • 小型カメラでの画像認識や動作確認のプロトタイピングに最適。
    • AIモデルの実証試験に活用。
  • 個人プロジェクト
    • 手頃な価格とサイズで、個人の趣味やプロトタイプ開発に最適。

 


ROS2 humbleを使用しての制御可能

 


Unityでシュミレーションしつつ機械学習することも可能。



 

 

5. デモムービー


 ポイント
・ディープラーニングにより、サイコロの目だけでなく大きさ、色、透明なものそれぞれに合わせた推論を立てます
・リアルタイムに情報を処理して今何をしているか、どこに何のサイコロがあるかを発信可能です。
・トルクセンサは搭載しておりません。
 モータからの情報を阻害する機構や高減速ギヤはございませんので、
 電流値によるトルクセンシングと、高分解能ロータリーエンコーダによる位置検出のみでコンプライアンス制御が可能です。
・バッテリー駆動が可能で、コードレスでご使用可能です。

動作内容①

①推論 サイコロの現在位置と目を解析します。


②動作開始 プレイエリアの4点を地点A,B,C,Dとしサイコロを搬送します。

      この時、サイコロを掴む高さや向きはロボットが考えています。

③1ループ終了後一度上部からサイコロの情報を解析し、その後2ループ目に入ります。





第25回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2024)


 
SI2024にてKOHAKU Entryを展示予定です。

(12/18~20 SI学会危機展示会場 7F)

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