現在アメリカでも、ロボット活用の最先端部分がこれ。まだスループットが低いことが多く、また形の違う荷物を落とさないようにうまく持ち上げる技術もいろいろ研究されていますがまだ完成度は高くないので、前後工程の仕組みをうまく使ってどこまでコスト優位が出るか、とても興味あります。

プレスリリースは見当たらないが…乱雑なものを認識できることはファーストステップ。一方で乱雑に認識した後に取り扱うためには、その後のピッキングも重要。あとはどういう状態での「乱雑さ」なのかにもよる。
MUJINなどとも重なる領域？MUJINについては下記①が分かりやすく、またファストリとも提携している（②）
①https://newspicks.com/news/3736667
②https://newspicks.com/news/4388188

いわゆるpicking問題ですね。部品レベルの小さな物体の種類・姿勢を見分ける画像認識AIは長年研究されてきました。一定の条件下ではかなり高精度で認識できるようです。

しかし、部品と異なり、掴み損ねると破損等の事故につながる物流の世界では、精度が厳しく問われます。また、照明条件が様々だったり、予期せぬ未知物体が紛れ込むこともあります。その意味でとても難しいチャレンジングな問題です。

自動運転等で物流全体を自動化するのが最終目的ですが、まずは自動化倉庫の荷捌きなどで、少しずつ自動化範囲を広げてゆくのが現実的と思います。

わかってるんですが、片付けるのがﾒﾝﾄﾞｸｻｲんですよねぇ

認識した後、掴めるのかな