何が起きたか

NISTは2022年2月21日、産業ロボットの運動学モデリングに関する論文を発表した。提案手法は、解析的運動学モデルをガウス過程の事前平均分布として用い、ベイズ推論で実験データにより更新するハイブリッドモデルで、UR5とUR10での実験で従来手法を上回る性能を示した。

なぜ重要か

産業ロボットの腕の位置精度を左右する運動学の誤差について、係数の較正ずれや歯車の遊びを含めて、解析モデルだけでは補えず、統計モデルだけでは校正点が多く要るという課題を扱っています。NISTは、解析モデルをガウス過程の事前平均として実験データで更新する方法が、UR5とUR10の順運動学と逆運動学の予測で、解析モデルと事前なしのガウス過程回帰の双方を上回ったと示しました。