[論文レビュー] Assembly Sequences Based on Multiple Criteria Against Products with Deformable Parts

Takuya Kiyokawa, Jun Takamatsu+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2020

Manufacturing Process and Optimization参考文献 43被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、変形性部品を有する製品のロボットフレンドリーな組立順序を生成するための多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）を提案する。挿入条件と制約状態遷移困難度（CSTD）のバランスをとる。3次元CADベースの解析を変形形状をモデル化することで拡張し、干渉なし、挿入可能、制約行列を抽出することで、組立困難度を最小化し、ロボットハンドリングに適した妥当な順序を実現する。

ABSTRACT

Aiming to generate easy-to-handle assembly sequences for robotic assembly, this study tackles assembly sequence generation by considering two tradeoff objectives: (1) insertion conditions and (2) degrees of constraints among assembled parts. We propose a multiobjective genetic algorithm to balance these two objectives for generating assembly sequences. Furthermore, the method of extracting part relation matrices including interference-free, insertion, and degree of constraint matrices is extended for application to 3D computer-aided design (CAD) models, including deformable parts. The interference of deformable parts with other parts can be easily investigated by scaling parts. A simulation experiment was conducted using the proposed method, and the results show the possibility of obtaining Pareto-optimal solutions of assembly sequences for a 3D CAD model with 33 parts including a deformable part. This approach can potentially be extended to handle various types of deformable parts and to explore graspable sequences during assembly operations.

研究の動機と目的

• 変形性部品を有する製品について、機械的に妥当であり、かつロボットで実行可能な組立順序を生成する課題に対処すること。
• 特に正確な挿入を要する部品において、接触状態遷移の困難度（CSTD）を低減すること。
• 3次元CADベースの組立順序生成（ASG）を、ゴムバンドやローラーチェーンなどの変形性部品に対応させるように拡張すること。
• 生成された順序がロバストで再現可能であり、ロボットのグリップ計画および運動実行に適していることを保証すること。
• 挿入のしやすさ（挿入条件）と接触遷移の機械的困難度（CSTD）という、対立する2つの目的をバランスさせること。

提案手法

• 挿入条件の最適化とCSTDの最小化の2つのフィットネス関数を最適化するために、多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）を用いる。
• 変形性部品（例：ゴムバンド、チェーン）の3次元CADモデルに変形モデリングを適用し、干渉のない組立方向をシミュレートする。
• 幾何学的および変位解析を用いて、3次元モデルから3つの主要な行列を抽出する：干渉なし行列、挿入行列、制約度行列。
• 12方向の変位試験（±x, ±y, ±z, ±Θx, ±Θy, ±Θz）を用いて制約度C(Pi, Pk)を計算し、無限小の変位後に干渉が生じなければFj(Pi, Pk) = 1とする。
• CSTD（制約状態遷移困難度）を、事前に組立済み部品の制約の累積和として計算し、H = max_k Σ_{i=1}^{k-1} C(POi, POk) を用いる。
• 両方のフィットネス目的をバランスさせ、一時的な順序入れ替えによる局所的近傍探索で近似的最適性を検証することで、パレート最適な順序を生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 変形性部品を扱う際、ロボットハンドリングに適した組立順序生成（ASG）はどのように改善できるか？
• RQ2 制約状態遷移困難度（CSTD）は、ロボット組立順序の妥当性およびロバスト性にどのような影響を及えるか？
• RQ3 変形シミュレーションを伴う3次元CADベースのモデリングは、変形性部品の2部品関係（干渉なし、挿入可能、制約）を効果的に抽出できるか？
• RQ4 提案されたMOGAは、挿入のしやすさと機械的困難度の両方をバランスさせたパレート最適な順序をどの程度生成できるか？
• RQ5 多様な製品モデル（剛体部品と変形性部品の混合）において、生成された順序はどの程度再現可能でロバストか？

主な発見

• 提案手法は、ゴムバンドやローラーチェーンを含む8つのモデルについて、干渉なし、挿入可能、制約度行列を成功裏に抽出した。
• MOGAは全テストモデル（#1～#8）で100％の妥当性を達成した。また、局所的な順序再構成による再構成シーケンスのうち40.3％が妥当であったため、高いロバスト性を示した。
• 最良の解（図10bの青丸）は、モデル#3においてフィットネス値の合計が473 ± 6.94を達成し、隣接する順序で両方のフィットネス値を改善できるものが存在しなかったため、パレート最適性が示された。
• シミュレーションによるグリップ可能性の検証では、全テスト順序で100％の成功を達成。ロボットグリッパーのモデルを用いて干渉のないグリップが確認された。
• 本手法は高い再現性を示し、平均フィットネス値の分散が小さかった（例：モデル#3のフィットネス1では58.7 ± 6.06）。これにより、実行間での一貫性ある性能が確認された。
• ロボット運動シミュレーションにより、ソフトジグの支援を受けることで、ゴムバンドの配置など複雑な挿入も正常に実行可能であることが確認され、実用的応用性が裏付けられた。