自動車スポット溶接協働ロボットの軌道計画に向けた多目的DDPGフレームワーク

自動車のスポット溶接における協働ロボットの自律的な軌道計画手法として、PMO-DDPG(パレート誘導型多目的深層決定論的方策勾配)フレームワークが発表された。精度、滑らかさ、安全性、生産性に特化した4つのCriticとフェーズ依存型の選好を組み合わせる設計により、SACベースラインと比較して軌道誤差を66.4%削減(1.08 mm)、衝突率を82.1%削減(1.2%)、エネルギー消費を15.5%削減(3.65 kJ)、サイクル時間を22.0%短縮(3.87秒)、推論遅延を22.7%短縮(21.5 ms)し、成功率を7.5ポイント向上(94.6%)させた。100回の産業試験でもサブミリ精度の位置決めと再現性のある溶接が確認された。