とにかく、アルファ１ブラストロボットはスペックなどに関する説明書が全くない自律型ロボットなので正直ムカつくが、それと新型コロナウイルスで自宅に自粛生活を強いられたせいで、受験生のように微分方程式まで戻って再勉強している。概要がようやく見えてきた。内蔵されているPrimsense Carmine 1.08という形式を聞き出すだけでもかなり苦労した。だいたいそもそも、２００４年に書かれた自分の大学に提出した英文２００ページの論文しか渡さないというのは？向こうとしては、「車やパソコンを購入したら使うだけだからこれも君たちは何も知らなくていいんだ、黙って我々にお金を払ってタスクデータを買いなさい」と言うスタンスなのだが、それは普及している完成モデルでの話でありこんなプロトタイプな装置に適合しない。ブラスト処理みたいなウルトラ極小産業業界では私のような技術系サムライを仲間に入れとけばもっと拡散するのに、彼らの戦略は間違えている。いずれにせよ、日本ではいずれもっといいものが出てくるだろうからこの装置は私の３０年間のブラスト処理上の未解決な事象を解明する道具として理解する必要があるのでやるだけだ。
深層イメージとずれる場合はCADデータで自動補正させる。
現実と仮想空間のズレや情報提供の差異を無くすことの役割を深度センサーが行い安全にブラスト処理する計画タスクを自動生成することができる。SLAMデータからベイズ推定アルゴリズムによりマニュピレータ軌跡を計画し実行タスクを生成する、計算コストカットのためLM法を採用しているが私がベンチマークしている中で気のせいかもしれないがパターン化された面積が増えている。以前は補正用CADデータなしの時は無数の接線で構成されたマニュピレータ軌跡でタスクがジェネレートされていたがバージョンアップ後は単純なパターンでブラスト処理軌跡が構成されている。自動タスクジェネレート時間も大幅に短縮されエラー発生はほぼなくなくなっているが。
