論文の概要: On the role of Artificial Intelligence methods in modern force-controlled manufacturing robotic tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16828v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 11:29:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 04:05:48.658302
- Title: On the role of Artificial Intelligence methods in modern force-controlled manufacturing robotic tasks
- Title（参考訳）: 近代的な力制御型ロボット作業における人工知能手法の役割
- Authors: Vincenzo Petrone, Enrico Ferrentino, Pasquale Chiacchio,
- Abstract要約: ロボットマニピュレータの強化におけるAIの役割は、スマートマニュファクチャリングにおける重要なイノベーションに急速に結びついている。
この記事では、これらのイノベーションを実効力によって制御されたアプリケーションにまとめ、高品質な生産標準を維持する必要性を強調します。
この分析は、AI技術を検証するための共通のパフォーマンスメトリクスの必要性を強調した、将来の研究方向性の視点で締めくくっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,産業4.0の基盤となる先進製造業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する。
第4次産業革命の主要な要因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、スマートマニュファクチャリングにおいて急速にイノベーションをもたらしている。
この記事の目的は、これらのイノベーションを、例えばデバリング、研磨、ペグ・イン・ホール(PiH)のような組み立てタスクなど、実用的な力制御されたアプリケーションに組み込むことで、高品質な生産標準を維持する必要性を強調します。
最近のAIベースの方法論を報告することによって、この記事ではそれらと対比し、今後の研究で対処すべき課題を特定します。
この分析は、AI技術を検証するための共通のパフォーマンスメトリクスの必要性、パフォーマンス最適化のためのさまざまな拡張の統合、関連するシナリオにおけるそれらの検証の重要性を強調し、将来の研究方向性を視点として結論付けている。
これらの今後の方向性は、すでに採用されているアプローチとの整合性を提供し、製造業標準と互換性を保ち、学術的および工業的両方の文脈におけるAI駆動手法の関連性を高めることを目的としている。
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