On the role of Artificial Intelligence methods in modern force-controlled manufacturing robotic tasks

要約

この意見書では、インダストリー 4.0 の基礎である高度な製造の範囲内での力制御ロボット タスクへの人工知能 (AI) の統合について検討します。
第 4 次産業革命の主要な推進力であるロボット マニピュレータの強化における AI の役割は、スマート製造における重要な革新に急速につながっています。
この記事の目的は、これらの革新を実際の力制御アプリケーションに組み込むことです。
バリ取り、研磨、ペグインホール (PiH) などの組み立て作業 – 高品質の製造基準を維持するための必要性を強調しています。
この記事では、最近の AI ベースの方法論を報告することで、それらを対比し、将来の研究で対処すべき現在の課題を特定します。
この分析は、将来の研究の方向性に関する展望で締めくくられており、AI 技術を検証するための共通のパフォーマンス指標の必要性、パフォーマンス最適化のためのさまざまな機能強化の統合、および関連するシナリオでそれらを検証することの重要性を強調しています。
これらの将来の方向性は、製造基準と互換性を持たせるために、すでに採用されているアプローチとの一貫性を提供し、学術と産業の両方の文脈において AI 主導の手法の関連性を高めることを目的としています。

要約(オリジナル)

This position paper explores the integration of Artificial Intelligence (AI) into force-controlled robotic tasks within the scope of advanced manufacturing, a cornerstone of Industry 4.0. AI’s role in enhancing robotic manipulators – key drivers in the Fourth Industrial Revolution – is rapidly leading to significant innovations in smart manufacturing. The objective of this article is to frame these innovations in practical force-controlled applications – e.g. deburring, polishing, and assembly tasks like peg-in-hole (PiH) – highlighting their necessity for maintaining high-quality production standards. By reporting on recent AI-based methodologies, this article contrasts them and identifies current challenges to be addressed in future research. The analysis concludes with a perspective on future research directions, emphasizing the need for common performance metrics to validate AI techniques, integration of various enhancements for performance optimization, and the importance of validating them in relevant scenarios. These future directions aim to provide consistency with already adopted approaches, so as to be compatible with manufacturing standards, increasing the relevance of AI-driven methods in both academic and industrial contexts.

arxiv情報

著者 Vincenzo Petrone,Enrico Ferrentino,Pasquale Chiacchio
発行日 2024-09-25 11:29:26+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI, cs.RO パーマリンク