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J-GLOBAL ID：201802235189585260   整理番号：18A0185738

最初のアマゾンピッキング挑戦からの分析と観測【Powered by NICT】

Analysis and Observations From the First Amazon Picking Challenge

著者 (10件)： Correll Nikolaus (Department of Computer Science, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA) ,  Bekris Kostas E. (Computer Science Department, Rutgers University, Piscataway, NJ, USA) ,  Berenson Dmitry (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, USA) ,  Brock Oliver (Robotics and Biology Laboratory, Technische Universitaet Berlin, Berlin, Germany) ,  Causo Albert (Robotics Research Centre, School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Hauser Kris (Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University, Durham, NC, USA) ,  Okada Kei (JSK Robotics Laboratory, University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Rodriguez Alberto (Mechanical Engineering Department, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Romano Joseph M. (Advanced Research Team, Kiva Systems, Seattle, WA, USA) ,  Wurman Peter R. (Kiva Systems, Seattle, WA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 15  号： 1  ページ： 172-188  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 就任アマゾンピッキングチャレンジの概要と一緒に参加した26チームで実施された調査の概要を示した。挑戦目標は,倉庫棚からの選択項目自律ロボットを設計した。このタスクは,現在人間によって行われており,ロボットはいつか効率とスループットを増加させるのを助けることができるコストを低下させることを期待している。各チームの背景,機構設計,知覚装置,計画,制御法について学習するチームへの28の質問調査を報告した。はこのデータの傾向を同定し,競争における各チームの成功と相関し,調査結果に基づいて学んだ観察と教訓と挑戦中の著者らの個人的経験を論じた。への実務者の認識,運動計画,把持,およびロボットシステム工学は,多品種,少量ピッキング応用を含む半構造環境における単純な倉庫作業を自動探索することを可能にする成熟度のレベルに達している。本調査は最初のアマゾンピッキングチャレンジから学んだ教訓を要約し,機構設計,知覚と運動計画アルゴリズム同様,注文実行タスクを解く際に最も成功したソフトウェア工学実践を強調した。機構の選択はほとんど実行速度に影響するが,競合がロボットのシステム課題を示し,審議計画と反応制御を組み合わせることの重要性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ロボット ,  熟度 ,  品種 ,  反応制御 ,  ソフトウェア工学 ,  アルゴリズム ,  小規模 ,  制御方式 ,  自律ロボット ,  スループット ,  倉庫
準シソーラス用語： 学んだ教訓 ,  *ピッキング ,  ロボットシステム ,  運動計画 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： ピッキング ,  分析 ,  観測