TOP >
ロボティクス > Thinker、近接覚センサーにより「ばら積みピッキング」するロボットハンドの開発に着手
昨今、人手不足が深刻化する中、製造業を中心にロボットハンドが注目されているが、従来のロボットハンドの多くは、カメラによってセンシングを行うことから死角ができやすく、対処が難しい作業が存在していた。
こうした中、株式会社Thinkerは、本日より出荷を開始した「近接覚センサーTK-01」の提供に加えて、近接覚センサーの技術によるカメラレスでの「ばら積みピッキング」を実現するロボットハンドの開発・製品化に着手することを発表した。
「近接覚センサーTK-01」は、赤外線とAIを組み合わせた独自のセンシングにより、モノの位置と形を把握できるセンサーだ。
これにより、従来の産業用ロボットでは難しいとされていた鏡面・透明物質の取り扱いや、現場環境に応じた臨機応変なピックアップが可能となる。

今後は、近接覚センサを活用し、Thinkerの取締役でもある大阪大学大学院基礎工学研究科の小山佳祐氏が独自に研究・開発した「カメラレスばら積みピッキング」を実現するロボットハンドの製品化を進めていくとしている。
関連記事:ピッキングの重要性とは?ミスを低減し生産性向上やコスト削減に成功した製造業の事例も紹介
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
「24時間働く分身AI」に何を任せるか?Muse・dotsに見るパーソナルエージェン...
AI導入の成果は効率化にとどまっていないか?「売上の方程式」で描く攻めのAIの地図
AIが攻撃に使われるとき防御側のAIは動くのか?NVIDIAら「オープンAI連合」に...
今更聞けない生成AIの選び方、自分の優先軸で選ぶための4つのチェックポイント
フィジカルAIが可能にする柔軟なロボットアームとは?製造業にとって現実的な選択肢にな...
フィジカルAIはどこまで来ているのか?導入判断の前に見るべき「現場データ」
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか
AI導入「内製か外部支援か」で悩む前に確認すべき5つのこと