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ビンピッキング（ランダムビンピッキングとも呼ばれる）は、コンピュータビジョンとロボット工学における中心的な問題です。目標は、センサーとカメラを取り付けたロボットが、吸引グリッパー、パラレルグリッパー、またはその他の種類のロボットエンドエフェクタを使用して、ビンからランダムな姿勢の既知のオブジェクトをピックアップすることです。ビンピッキングに関する初期の研究では、 オブジェクトの形状を復元し、空間内での向きを決定するためにフォトメトリックステレオ[ 1 ]が使用されました。
Amazonは以前、「Amazon Picking Challenge」と呼ばれるビンピッキングに焦点を当てたコンテストを開催しており、これは2015年から2017年まで開催されました。[ 2 ] このコンテストでは、参加者は棚に商品を選んで収納するという一般的な作業の簡略版を試みることができる独自のロボットのハードウェアとソフトウェアを構築することが求められました。ロボットは、一定時間内にどれだけの商品をピッキングして収納したかで採点されました。[ 3 ]最初のAmazon Roboticsチャレンジは、2015年にベルリン工科大学のチームが優勝し、[ 4 ]続いて2016年にはデルフト工科大学のチームとオランダの企業「Fizyr」が優勝しました。 [ 5 ]最後のAmazon Robotics Challengeは、クイーンズランド工科大学のオーストラリアロボットビジョンセンターがCartmanという名前のロボットで優勝しました。[ 6 ] Amazon Robotics/Picking Challengeは、2017年のコンテストを最後に中止されました。
多少重複する部分もあるかもしれないが、ビンピッキングは「各ピッキング」[ 7 ] [ 8 ]やビンパッキング問題とは異なる。