可変剛性内骨格を備えたイオンパッド接着グリッパー

• 適応型グリッパーは構造的コンプライアンス、アクティブコンプライアンス、学習可能グリッピングの3パラダイムで整理され、構造的コンプライアンスと耐荷重能力のトレードオフ、センシングと閉ループ力制御の連携不足、学習ベース手法の汎化性と安全性検証の限界という3課題が産業展開を制約している。
• 代表的なアンダーアクチュエートグリッパーは3~19自由度、90~98%の把持成功率、約10~50Nの耐荷重を達成するが、力制御には限界がある。
• アクティブコンプライアントグリッパーは0.1~1Nの力誤差、0.05~0.5mmの位置誤差、500Hz~1kHzの制御周波数を達成する。

ロボット把持における触覚センシングは、視覚や制御信号だけでは得られない接触情報を提供することで把持能力を向上させる。しかし、ロボットハンドへの触覚センシングの実装は、外部配線、データ取得ハードウェア、電力要件、限られた指先スペースによって制約を受けることが多い。本研究では、ロボットグリッパーにワイヤレス多点接触センシングを追加するための、自己完結型の静電容量式触覚指先モジュールを提案する。このモジュールは、3x1アレイの薄型フレキシブル静電容量センサー、静電容量-デジタル変換器、Bluetooth対応マイクロコントローラー、および小型の指先形状ハウジング内に搭載されたバッテリーを統合している…

• 繊維強化空気圧ソフトアクチュエータの有限要素解析により、繊維密度が高いほど応力分布が均一になり、空気キャビティのオフセット距離が曲げ曲率に直接関連することが示された
• 立方体の空気キャビティは実験的に0.045 MPaで最大90°の曲げ角度を実証し、円筒形キャビティより高い効率を示した

Dexterous in-hand manipulation(器用な手による物体操作)において、ロボットハンドは頻繁な隠蔽、接触が多い相互作用、高速なダイナミクス下で物体状態を確実に推定する必要がある。触覚センシングは高周波で接触特異的なフィードバックを提供するが、生の触覚信号から有用な表現を抽出し、それを視覚や固有受容感覚と統合することは依然として困難である。本稿では、触覚信号を時空間グラフとして明示的にモデル化するマルチモーダルな器用な操作フレームワーク「TouchWGNN」を提案する。まず、5本指のロボットハンド用に低コストの分散型触覚センサーアレイを開発し、主要な接触領域に分散した1…

• 指関節のソフト容量性伸縮センサーと手のひらの6要素疎圧力アレイを融合した最小限マルチモーダル触覚システムを開発
• 軽量MLPを用いて4つの幾何学的原始形状を表す12個の剛体オブジェクトに対して95.4%のサイズ不変認識精度を達成し、高密度ベースラインを上回った
• ANOVAベースのチャネル選択により情報量の少ない中手指節間関節の信号を除去し、指関節センサー数を削減しながら分類精度を向上