ヒトの皮膚機能に匹敵するロボット用のソフトな触覚センサー

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(Novel soft tactile sensor with skin-comparable characteristics for robots)

2021/3/1 中華人民共和国・香港大学 (HKU)

・ HKU、カーネギーメロン大学および中国国家自然科学基金委員会(NSFC)が、ヒトの皮膚機能に近づいたソフトなタクタイル(触覚)センサーを開発。
・ 同触覚センサーを装着したロボットグリッパーでは、壊れやすいオブジェクトの取り扱いや、針への糸通し等の困難なタスクを達成。触覚センサー設計に新しい見識をもたらし、オブジェクトの安定把持、器用な操作、テクスチャの識別、スマート人工義肢やヒト-ロボット間のインタラクション等のロボティック分野における様々なアプリケーションでの有用性が期待できる。
・ ヒトの皮膚の主要な特徴は、せん断応力(2 個のオブジェクトの接触面を滑らせる力)で、皮膚はこの応力の強さ、方向と微小な変化を感知することでフィードバックとして働き、手や指によるオブジェクトの安定した把持や把持強度の調整を可能にしている。
・ 新触覚センサーは、表層面が約 0.5mm の薄さのフレキシブルな磁性フィルムで、実際の皮膚のように複数の層より構成される。同表面層に外力が加わると磁性フィルムが変形して磁界の変化を検出し、自動的に垂直力とせん断力に分離してそれぞれの力を正確に測定。これらの力はそれぞれがオブジェクトに影響を及ぼすため、オブジェクトの定常・移動状態の分析・制御ではこれらの正確な測定値を把握することが重要となる。
・ また、機械学習を利用した触覚の効率的な超高解像度アルゴリズムにより、接触位置の定位精度の60 倍向上(これまでの報告では最高)を達成。同アルゴリズムは、センシングユニット数を最低限に抑えた触覚センサーアレイの物理的解像度を向上させ、配線数や信号送信に必要な時間を低減する。
・ 同触覚センサーの超高解像度が、ロボットハンドによるオブジェクト把持時の接触位置の調整を助け、自動分離機能を基にロボットアームが力の大きさを調整する。このような外力の自動分離と超高解像度を、同触覚センサーで初めて同時に実現した。
・ 同触覚センサーは、センサーアレイや、将来的にはロボット全体を包む電子スキンへと容易に拡張が可能。表面層の磁性フィルムの磁化方向を変えることで、センサーの薄さを維持しながらセンサー感度と測定範囲を調整できるため、電子スキンに実際の皮膚のような位置毎に異なる感度と測定範囲を持たせられる。
・ 他の触覚センサーに比べ、製造・較正プロセスを大幅に短縮。実際のアプリケーションを促進する。
URL: https://www.cityu.edu.hk/research/stories/2021/03/01/novel-soft-tactile-sensor-skin-comparable-characteristics-robots

<NEDO海外技術情報より>

(関連情報)

Science Robotics 掲載論文(アブストラクトのみ:全文は有料)
Soft magnetic skin for super-resolution tactile sensing with force self-decoupling
URL: https://robotics.sciencemag.org/content/6/51/eabc8801

Abstract

Human skin can sense subtle changes of both normal and shear forces (i.e., self-decoupled) and perceive stimuli with finer resolution than the average spacing between mechanoreceptors (i.e., super-resolved). By contrast, existing tactile sensors for robotic applications are inferior, lacking accurate force decoupling and proper spatial resolution at the same time. Here, we present a soft tactile sensor with self-decoupling and super-resolution abilities by designing a sinusoidally magnetized flexible film (with the thickness ~0.5 millimeters), whose deformation can be detected by a Hall sensor according to the change of magnetic flux densities under external forces. The sensor can accurately measure the normal force and the shear force (demonstrated in one dimension) with a single unit and achieve a 60-fold super-resolved accuracy enhanced by deep learning. By mounting our sensor at the fingertip of a robotic gripper, we show that robots can accomplish challenging tasks such as stably grasping fragile objects under external disturbance and threading a needle via teleoperation. This research provides new insight into tactile sensor design and could be beneficial to various applications in robotics field, such as adaptive grasping, dexterous manipulation, and human-robot interaction.

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