医療ロボットアーム

関節付き床置き協働

概要
多腕ロボットの導入は高次元の制御複雑性、大規模学習データの入手難、動力学モデル化の困難さ、従来制御手法の限界に直面します。これらは産業用の多ロボット協調や人とロボットの協働環境における安全性、協調効率、適応性に影響します。

システムモジュール

• ロボット衝突回避
  • 軌道予測
  • 動的経路調整
  • 作業環境のデジタルモデリング
• ロボット示教トレーニング
  • 高精度位置決めのロボットアーム
  • 使いやすいデータ収集・学習プラットフォーム
• モデル予測制御（MPC）
  • マルチアーム効率、エネルギー、安全性のトレードオフ管理
  • 動的制約の管理（速度、加速度等）
  • MPC戦略のシミュレーション検証

技術的優位点

• 効率的な示教データ取得：被験者にマーカーを装着し、動作シーケンスを記録してディープラーニングモデルの学習素材とすることで、ロボットが人の動作を学習・再現可能にする。
• マルチアームの衝突回避：機械学習により過去の衝突記録を解析し、回避戦略を最適化して作業の安全性を向上させる。
• 予測的タスク割当：履歴データに基づき将来のタスク需要や優先度を予測し、故障前に割当を調整する。
• 複雑環境への適応：ディープラーニングにより環境を理解し、障害物や動的変化を認識してより精度の高いタスク割当を行う。

関連製品

• 瑞瞳®PRO — マルチソース視覚スキャン＆位置決めシステム
• 瑞瞳®MAX‑Vision — レーザー位置合わせ付きRGBステレオカメラ統合モデル
• 瑞瞳®LITE — コストパフォーマンスに優れたステレオビジョンカメラ
• 瑞瞳®MAX — 中・長距離向け高精度ステレオビジョンカメラ

技術仕様

• ブランド：艾瑞迈迪 (Ariemedi)
• ソリューション名：多臂協調と人機インタラクションのソリューション
• 中核機能：マルチアーム衝突回避、ロボット示教トレーニング、モデル予測制御（MPC）、予測的タスク割当、複雑環境適応
• システムモジュール：ロボット衝突回避；ロボット示教トレーニング；モデル予測制御（MPC）
• 技術要点：軌道予測、動的経路調整、環境のデジタルモデリング、高精度位置決め、ディープラーニング用データ収集と活用、動的制約管理、シミュレーションによる検証
• 適用シーン：マルチロボット協調作業環境、安全性と効率的なスケジューリングが求められる産業・医療分野の協働シナリオ
• 関連製品／付属品：視覚認識と位置決め用の瑞瞳®シリーズデバイス