産業、インフラ、ヘルスケア、モビリティ分野の各種自動化を実現する制御・ロボティクス技術の開発に取り組んでいます。AI・データアナリティクスを駆使したオートメーション技術で複雑な社会課題を解決し、安全・安心でヒトに優しい社会を実現します。また、先端研究として、ヒトとロボットの協調作業や相互理解を促進するため、ロボットの認知機能や自律制御技術を開発しています。日立の幅広い製品や運用のナレッジをベースに、ロボットのエッジ制御とITシステムと接続するCPS（Cyber Physical System）の研究にも取り組んでいます。
システム制御技術（モデル予測制御、AI・知能化制御ほか）、ロボティクス技術（モーション制御、画像センシング・認識技術ほか）、メカトロニクス、制御セキュリティ/ セーフティ技術、デジタルツイン（知識モデル化、シミュレーションほか）、深層学習等のAI やデータアナリティクス技術を活用した知能システム（鉄道システム・ビルシステム・プラントシステム・産業機械ほか）
Building Relationships:
"Research Area - Mechanical Engineering Robotics"
https://www.hitachi.com/rd/research/mechanical/robotics/index.html
Abstract: Hitachi as one of the earliest companies undertaking robotics research in Japan, and has contributed much to progress in society through applications of this robotics technology.
"Multiple AI Coordination Control Developed in Collaboration with University of Edinburgh"
https://www.hitachi.com/rd/sc/story/ai_coordination/index.html
Abstract: Distribution warehouses have seen a dramatic increase in picking operations as e-commerce continues to expand, and there is a pressing need to optimize operations to increase efficiencies. Hitachi, Ltd. worked with the University of Edinburgh, U.K. to develop a multiple AI coordination control technology that integrates the control of picking robots and automated guided vehicles (AGV) to smoothly pick up specified products from goods carried by AGVs.
"AIとFPGAの技術を結集してロボットの弱点を克服する" in Japanese
https://www.hitachi.co.jp/rd/sc/story/robotics/index.html
要約: 工場等での定型業務では広く使われるようになっているロボット。だが、ひとつひとつの動作をプログラミングする必要があるうえ、“予想外”の動きには素早く反応できないため、ロボットの用途は限られた領域に留まっている。深層学習とFPGA(Field-Programmable Gate Array)を組み合わせた技術を進化させることで、この課題を解決し、人とロボットが共生する社会を作ろうとしている若き研究者たちがいる。
Publishing Academic Papers:
Yano.T. , et al.; Goal-Oriented Task Planning with Module-based Control as Inference for Composable Robot Control (SII 2023, International Symposium on System Integration)
Ichiwara,H. , et al.; Modality Attention for Prediction-Based Robot Motion Generation: Improving Interpretability and Robustness of Using Multi-Modality, IEEE Robotics and Automation Letters (Volume: 8, Issue: 12, December 2023)
https://ieeexplore.ieee.org/document/10295965
Ito,H. , et al.; Efficient multitask learning with an embodied predictive model for door opening and entry with whole-body control, Science Robotics, ( 6 April 2022, Vol 7, Issue 65)
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.aax8177
Ito,H. , et al.; Sensory-Motor Learning for Simultaneous Control of Motion and Force: Generating Rubbing Motion for Uneven Object, International Symposium on System Integration (SII 2022, International Symposium on System Integration)
Y.Andre, et al.; A Peg-in-hole Task Strategy for Holes in Concrete, (ICRA 2021)
Kimura.N. ,et al. ; Simultaneously Determining Target Object and Transport Velocity for Manipulator and Moving Vehicle in Piece Picking Operation, International Conference on Automation Science and Engineering 2019 (CASE 2019)
寧他、手荷物検査を対象とした人流シミュレーション技術の開発, 平成30年 電気学会全国大会 2018 in Japanese
高所で足場が不安定な設置状況下でも作業効率の高いロボットシステムを開発
[研究トピックス] in Japanese
https://www.hitachi.co.jp/rd/news/topics/2023/2303_rbt.html
作業内容や環境が変化しても行動をリアルタイムに決定・実行可能な深層予測学習型のロボット制御技術を開発
[研究トピックス] in Japanese
https://www.hitachi.co.jp/rd/news/topics/2022/2204_rb.html
倉庫等での物品仕分けラインの組換えを迅速化するシステム制御技術を開発
[研究トピックス] in Japanese
https://www.hitachi.co.jp/rd/news/topics/2021/0624_cl.html
Hitachi Develops Deep Learning-Based Robot Control Technology Adapted to Handling Objects with Variable Shapes
[Research topics]
https://www.hitachi.com/rd/news/topics/2021/2109_dbr.html
"Field Robotics Bringing Innovation to Digital Solutions for Field Work"
https://www.hitachi.com/rev/archive/2021/r2021_04/04b06/index.html
受付・案内・巡回監視などを行いビル内業務を支援するコミュニケーションロボット「EMIEW」を本格事業化
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/03/0326.html
人流解析技術を用いたビル内移動の最適化シミュレーション [日立評論]
https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2010s/2018/02/02a03/index.html
