ケンブリッジ大学は、さまざまな物体を簡単につかむことができる、よりエネルギー効率の高い3Dプリントロボットハンドを開発しました。

ケンブリッジ大学は、さまざまな物体を簡単につかむことができる、よりエネルギー効率の高い3Dプリントロボットハンドを開発しました。
2023年4月16日、アンタークティックベアは、ケンブリッジ大学の研究者が、手首の動きと「皮膚」のタッチを通じてさまざまな物体をつかんで保持できる、手頃な価格で省エネの3Dプリントロボットハンドを開発したことを知りました。この柔らかい 3D プリント ロボット ハンドには独立して動く指はありませんが、代わりに受動的な動きを利用して複雑な動きを実行します。手の「皮膚」には、さまざまな方法で物をつかむことで、それを落とすかどうかを予測できるセンサーが含まれています。

この研究は、「センサー化された受動性ベースの柔らかい擬人化された手によるエラー回復の予測学習」と題された論文として、Advanced Intelligent Systems 誌に掲載されました。

関連論文リンク: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.202200390
論文の共著者で、UCLイーストに勤務するトーマス・ジョージ・サーテル博士は次のように述べた。「以前の実験で、私たちの研究は、手首を動かすだけでロボットハンドの広範囲な動作を実現できることを示していました。受動的な動作に基づくロボットハンドが物体をつかむだけでなく、落とすかどうかを予測し、それに応じて調整できるかどうかを確認したかったのです。」
出典:ケンブリッジ大学。
マニピュレータの受動的な動作により、完全に電動化されたロボット指よりも制御が容易になり、エネルギー効率も向上します。この適応性の高い設計は、さまざまな物体をつかむことができる、より自然な動きをする低コストのロボットを作成する際に応用できる可能性があります。最近の 3D 印刷技術の進歩により、ロボットの設計にソフト コンポーネントを統合することが容易になり、エネルギー効率の高いシステムの洗練度が向上しました。
人間の手の複雑さと適応性をロボットで再現することは、大きな研究課題です。今日の高度なロボットのほとんどは、幼児が実行できる非常に単純な操作タスクさえ実行できません。たとえば、人間は卵を拾うときに適切な力を使うことを自然に知っていますが、ロボットが卵を割ったり落としたりせずにこれを行うのは困難です。各関節にモーターを備えた完全作動型ロボットハンドも、大量のエネルギーを必要とします。
ケンブリッジ大学工学部では、飯田文也教授のバイオインスパイアード・ロボティクス研究室が、適切な圧力と最小限のエネルギー消費でさまざまな物体をつかむことができるロボットハンドという解決策に取り組んでいます。研究チームは触覚センサーが埋​​め込まれた3Dプリントの擬人化された手を使用し、手で触れた物体を感知できるようにした。手の動きは受動的で手首をベースにしています。
「この手は弾力性があり、指を動かさずに自分で物を拾うことができます」と、現在スイスのローザンヌにあるEPFLに所属する、論​​文の筆頭著者であるキアラン・ギルデイ博士は語った。「触覚センサーにより、ロボットは自分のグリップの良さを感じ、滑り始めるとわかります。これにより、物が壊れる時期を予測することができます。」
ジョージ・トゥルテル博士は次のように語った。「このセンサーはロボットの皮膚のようなもので、物体にかかる圧力を測定します。ロボットがどのような情報を取得するかは正確にはわかりませんが、物体がどこでつかまれているか、どの程度の力が使われているかは理論的に推定できます。」
出典:ケンブリッジ大学。
研究者らは、ロボットハンドが小さな物体を落とさずに掴む能力を評価するために、1,200回以上のテストを実施した。当初、ロボットは、3D プリントされた小さなプラスチック ボールと人間のデモンストレーションを使用して、事前に定義された動作を訓練されました。試行錯誤を経て、ロボットは何かをつかむ最も効率的な方法を学習しました。ボールを使った訓練の後、ロボットは桃、コンピューターのマウス、プチプチのロールなど、さまざまな物体をつかもうとし、14個の物体のうち11個をうまくつかむことに成功した。
「ロボットは、特定の動作と特定のセンサーデータの組み合わせが故障の原因になることを学習し、カスタマイズ可能なソリューションを実現します」とギルデイ博士は述べた。「このハンドは非常にシンプルですが、同じ戦略を使用して多くのものを拾うことができます。」
完全に作動するロボットは、エネルギーを大量に消費するだけでなく、複雑な制御の課題も伴います。ケンブリッジ設計のパッシブハンドはセンサーが限られており、制御が容易で、動作範囲が広く、学習プロセスが簡素化されています。
「この設計の大きな利点は、アクチュエータを使わずに広範囲の動作を実現できることです」と飯田教授は述べています。「このハンドをできるだけシンプルにしたいと考えました。アクチュエータがなくても多くの有用な情報と高度な制御を得ることができます。アクチュエータを追加すると、より効率的なパッケージでより複雑な動作が可能になります。」
将来の開発には、コンピュータービジョン機能の追加や、より広範囲の物体を掴めるようロボットに環境を活用する方法を教えることなどが含まれる可能性があります。この研究は、英国研究イノベーション機構(UKRI)とArm Ltd.の資金提供を受けて行われた。飯田文也はケンブリッジ大学クリスティー・カレッジのフェローです。
ロボット

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