北京航空航天大学のウェン・リー研究グループ: 超精密 3D プリントされたフレキシブルセンサーに基づくソフトロボットの「非接触」インタラクティブティーチング

出典: PuSL High Precision

人々はしばしば、念力やテレキネシスなどのさまざまな魔法の操作を実行するために魔法を持つことを切望します。つまり、思考に似た超能力を使用して、物体に積極的に触れることなく物体の動きを制御することです。これは、神話のSF映画や小説でよく使用されます。諺にあるように、テクノロジーは想像力から生まれ、想像力は人類を種の頂点に押し上げる原動力です。テクノロジーが一定のレベルまで発達すると、超能力への憧れや魔法の操作に対する想像が現実になることもあります。

2022年8月26日、トップクラスの国際学術誌「ネイチャー・コミュニケーションズ」は、北京航空航天大学機械工学・自動化学院バイオニックロボット研究チームのウェン・リー氏率いるチームがソフトロボットのインタラクティブ制御の分野で達成した最新の進歩を報じた。

操作者は素手で自由度の高いソフトロボットを非接触で制御できるだけでなく、さまざまな複雑な操作を完了することもできます。北京航空航天大学の研究チームが最近提案したデュアルモーダルインテリジェントセンシングインターフェースに基づくソフトロボットの非接触インタラクティブティーチング法のおかげで、複雑なソフトロボットの動作制御が一般の人々にも利用できるようになりました。本研究では、研究チームが開発したマルチモーダルフレキシブルセンシングインターフェースをベースに、インストラクターがソフトロボットに触れたりウェアラブルデバイスを装着したりすることなく、素手を使ってソフトロボット（連続ソフトアームなど）にインタラクティブに指導し、複雑な3次元動作を実現できるようにしました。その主な原理は、インタラクティブインターフェースによって生成される静電誘導と「空気」条件下での人間の手の表面電荷を利用して、人間の手とソフトロボット間の距離信号を感知信号に変換し、それによってロボットの動きを「誘導」することです。マルチモーダルで柔軟な知覚に基づくこのタイプの非接触型教育方法は、人間とソフトロボットの対話方法を大幅に拡張することができます。論文の第一著者は、北京航空航天大学機械工学・自動化学院の博士課程学生である劉文波氏です。Duo Youning氏、Liu Jiaqi氏、Yuan Feiyang氏は共同第一著者であり、Wen Li教授が論文の責任著者です。中国科学院北京ナノエネルギー・ナノシステム研究所と清華大学コンピュータサイエンス学部がこの研究の協力機関です。

現場の問題点をターゲットにする<br /> ソフトロボットは、さまざまな非構造化環境に適応できる新しいタイプのソフトロボットです。柔らかい素材の自由度は必要に応じて自由に変更できるため、ソフトロボットは極めて高い柔軟性を備えています。ソフトロボットは本質的に高い適応性を備えているため、人間との相互作用において従来の硬いロボットよりも安全です。バイオエンジニアリング、災害救助、医療分野で大きな応用の見込みがあり、ますます注目を集めています。ただし、ソフトウェアロボットのモデリングとプログラミングには一定の課題があるため、専門家でない人がソフトウェアロボットを使用して特定のアクションを実現したり、特定のタスクを実行したりする場合、無視できないいくつかの困難に直面することがよくあります。インタラクティブなティーチング方式は、ソフトロボットが対応する動作を達成するように効率的かつ柔軟にガイドすることができ、屋内、生産ライン、その他の非構造化環境でのソフトロボットの応用に役立ちます。

2つの大きな研究課題を克服する<br /> 従来の剛体ロボットで一般的に使用されているドラッグアンドドロップティーチングメソッドは、主にソフトロボットのコンプライアンスが高く、自由度が無制限であるため、ソフトロボットにはうまく適用できません。したがって、直接「引きずる」と、ソフトロボットは大きく受動的に変形します。これらの受動的な変形を検出するには、ソフトロボットに多数のセンサーを配置する必要があります。現在、ソフトロボットのティーチングインタラクションの問題を解決するには、2 つの大きな課題があります。

（１）ソフトロボットの大変形に適応しながら、様々な環境情報（距離、圧力、材質等）に応答できる柔軟なマルチモーダル知能センサ。

（２）人間の指示を簡単かつ効率的にソフトロボットに伝達できる、プログラミング不要の使いやすいソフトロボット教示システム。

課題 1: マルチモーダルフレキシブルセンサー

ソフトロボットとのインタラクション中にオペレータが複数の信号を生成する可能性があり、センサーはソフトロボット自体のソフトな特性に適応する必要があるため、人間とコンピュータのインタラクションに使用されるセンサーは、マルチモーダル信号を検出し、柔らかく変形可能であるという特性を持つ必要があります。研究チームは、摩擦ナノジェネレータの原理と液体金属の圧電抵抗効果に基づいて、非接触信号と接触信号をリアルタイムで感知・分離できるフレキシブルバイモーダルスマートスキン（FBSS）を提案した。センサー構造は、主にフレキシブル誘電体層、フレキシブル電極層、励起層、液体金属パターン、およびパッケージング層で構成されています。研究チームは、新しいマイクロ立体投影リソグラフィー技術（nanoArch S140、Mofang Precision）を使用して、柔軟な誘電体層の表面にマイクロピラミッド型の3Dプリントを実現しました。センサー自体は強力な柔軟性と伸縮性を備えています。

図1.接触/非接触フレキシブルデュアルモードスマートセンサー（FBSS）の設計と検知原理。 (a) センサーは異なる機能層を積み重ねます。フレキシブル誘電体層 (シアン)、フレキシブル電極層 (グレー)、刺激層 (淡黄色)、液体金属 (黒)、およびカプセル化層 (オレンジ) が含まれます。 (b) フレキシブル誘電体層の上にあるマイクロピラミッド構造の電子顕微鏡画像。ピラミッド型の微細構造は、一方では、誘電体層の表面積を効果的に増加させ、表面電荷を増加させ、非接触センシングの感度を向上させることができ、他方では、液体金属キャビティに作用する外力の面積を減らし、圧力を高め、液体金属キャビティの変形を促進し、それによって接触センシングの感度を向上させることができる。 (c) シリコーン材料層に印刷された液体金属材料の光学顕微鏡画像。 (d) FBSSは曲げることができ、その柔軟性を実証しています。（ｅ）プロトタイプは伸縮可能である（最大伸縮率は58.4％）。 (f) プロトタイプの接触/非接触センシングメカニズム: i) 柔軟な誘電体層 (灰色) と外部物体 (赤) が数回接触すると、異なる電子親和力により、等しい密度の負電荷と正電荷が生成されます。 ii) 外部物体がフレキシブル誘電体層に近づくと、自由電子が駆動され、地面からフレキシブル電極に流れます。 iii) 外部物体がFBSSに接触し始めると、電子移動量が増加し、液体金属の抵抗が増加します。 iv) 外部物体が FBSS と完全に接触し、転送される電子の数と液体金属の抵抗が両方とも最大値に達します。 v) 外部圧力が解放されると、電子がフレキシブル電極 (灰色) から地面に戻り、液体金属の抵抗が減少します。 vi) 外部物体 (赤) が FBSS から離れると、還流電子が増加し、液体金属の抵抗が初期状態に戻ります。

研究チームは、フレキシブルデュアルモードスマートセンサーの体系的な実験テストを実施しました。その結果、センサーは外部物体とセンサー間の距離と接触圧力を敏感に検出し、2つのモードをリアルタイムで分離できることが示されました。さらに、このセンサーは、異なる物質が電子を獲得したり失ったりする能力の違いを利用して、接触する物体の材質を検出することもできます。最後に、実験的研究により、センサーは一定の環境干渉防止機能と優れた安定性および耐久性を備えていることが示されました。研究チームが提案したフレキシブルデュアルモードインテリジェントセンサーは、高速で落下するテニスボールなど、外部物体の接近と接触情報を効果的に検出できます。プロセス全体を通じて、センサーはテニスボールがセンサーに接近する段階とセンサーに当たる段階をリアルタイムで感知し、区別することができます。さらに、センサーは羽の落下過程も検出できます。羽が近づくと、センサーから出力される非接触信号が徐々に増加します。この柔軟なデュアルモードスマートセンサーは、人間の手に外部デバイスを追加することなく、人間の手の近接信号と圧力信号を感知することもできます。研究者はセンサーを LED ライト制御回路に接続し、人間の手の近接信号を使用して赤色 LED ライトの明るさを制御し、接触信号を使用して青色 LED ライトの明るさを制御しました。

図2. FBSSの接触および非接触センシング特性の評価結果。 (a、b) FBSS上から落下するテニスボールの高速度カメラ画像と接触・非接触出力信号（落下距離200mm）。 (c、d) FBSS を人間の指で押したときのシーンと接触および非接触出力信号。検出された非接触信号が閾値を超えると赤色 LED が点灯し、指が FBSS を押すと青色 LED が点灯します。

これを基に、研究チームはマルチモーダルフレキシブルセンサーといくつかのシンプルなソフトロボットを組み合わせ、ソフトロボットと環境および人々との初期の相互作用を実現しようとしました。柔軟なマルチモーダルインテリジェントセンサーをソフトアクチュエータの端に配置することで、アクチュエータの曲げや収縮を人間の手で非接触で直接制御できるようになります。これは人々に魔法のような体験を与えます。柔軟なマルチモーダルセンサーと空気圧折り紙構造のソフトハンドを組み合わせることで、ソフトハンドが完全に砂に埋もれても、近くのおもちゃの昆虫の近接情報を感知し、正確につかむことができます。柔軟なマルチモーダルインテリジェントセンサーと空気圧駆動のソフトグリッパーを組み合わせることで、動作経路上の対象物の探索と把持を実現します。ソフトグリッパーが徐々に対象物に近づくと、センサーが出力する非接触信号が徐々に増加します。一定の閾値を超えると、システムはソフトグリッパーが対象物を見つけて把持したと判断します。把持プロセス中に、センサーが出力する近接信号が徐々に増加し始め、最終的に対象物を正常に捕捉します。

図 3. 自走式ソフトロボットは、人間や環境からの非接触信号によって作動します。空気圧式の 3 自由度ソフトロボットアームは、人間の手の近接信号によってトリガーされ、(a) 曲がったり、(b) 縮んだりします。 (c) FBSSを搭載した空気圧式ソフト折り紙ロボットは、おもちゃの昆虫を検出して掴むことに成功しました。 (d) FBSSを搭載したソフトグリッパーがプラスチックの円筒形物体を自律的に探索、検出、把持します。(e) このプロセス中の接触信号と非接触信号の時間的変化。

課題2: ソフトロボットの教育と対話方法

研究チームは、マルチモーダルフレキシブルセンサーをベースに、10自由度の空気圧式ソフトロボットアーム（ソフトアーム本体は9つのベローズ型空気圧駆動装置で構成され、先端に空気圧式ソフトハンドがある）の非接触ティーチングインタラクション方式を提案した。人間の手の近接信号を利用して非接触制御を行い、ソフトロボットアームの動きのステップサイズは非接触信号の大きさに対応し、人間の手の圧力信号を利用して先端のソフトハンドの開閉を制御する。追加のウェアラブル機器を必要とせず、オペレーターは素手でソフトロボットアームを操作できます。同時に、ソフトロボットの複雑な姿勢の制御を実現するために、研究チームは異なるアプローチを取り、「センサーの位置を変更してティーチングする」という手法を提案しました。センサーの背面とソフトロボットに小さな円形磁石を配置し、磁力を利用してソフトロボット上のセンサーの位置を素早く変更することで、ソフトロボットの各駆動セグメントの位置制御を実現します。
研究チームは、上記の教示制御システムの実現可能性を簡単に検証するために、ソフトロボットアームを制御して、2次元および3次元の空間物体把持タスクを実行しました。その反復的なプロセスにより、教育プロセスをうまく再現できます。この教授法は、高、中、低の空間の広範囲にある対象物を効果的に捕捉し、把握することができます。インタラクティブ制御システムはティーチングインタラクションプロセスの制御ステップデータを完全に記録できるため、オペレーターは再生プロセスの速度を制御し、ユーザーのニーズに応じて対応する調整を行うことができます。さらに、研究者らは、相互作用プロセス中にセンサーの位置を切り替えやすくするために、ソフトロボットアームの各セクションの端とセンサーが取り付けられている湾曲した部分に小さな磁気シートを設置しました。この方式は、センサーの位置を簡単かつ迅速に変更することで、各セグメントの効率的なインタラクティブ制御を実現し、最終的にはソフトウェア全体の複雑な姿勢のシンプルな制御を実現します。

図 4. インタラクティブティーチングソフトウェアロボットアームは、「センサーの転置とティーチング」方式に基づいて複雑な動きを実現します。 FBSS I および FBSS II の時間とともに変化する非接触信号と接触信号の正規化された結果。各図の赤と青の矢印は、ユーザーが FBSS をある位置から別の位置に移動して、ソフトロボットアームのさまざまな位置と対話していることを示しています。（a）インストラクターは「センサー交換とティーチング」方式を使用してソフトアームを操作し、2次元の空間運動を実現します。（b）「センサーの交換とティーチング」方式を使用してソフトアームを操作し、複雑な3次元空間の動きを実現します。

ソフトロボットを単純に制御して空間内の物体を掴むタスクを完了するだけでなく、ソフトロボットを使用して非接触型のインタラクティブティーチングを実施し、より複雑で困難なタスクを達成することも可能です。例えば、ソフトアームの先端に水彩ペンを取り付け、ティーチングによってソフトロボットアームに迷路を歩くことを「教え」たり、ティーチングによってソフトロボットアームを操作して咽頭ぬぐい液サンプルを採取したりします。ソフトロボットアームの柔軟性とティーチングインタラクション法の有効性をよりよく実証するために、研究チームはソフトロボットアームと対象物の間に障害物を置き、ティーチング法を通じて、ソフトロボットアームが障害物を乗り越えて花をうまくつかむように「教え」ました。

図 5. インタラクティブなティーチング自動運転ソフトロボットの潜在的なアプリケーションのデモンストレーション。 (a) 柔らかいロボットアームに迷路を進む方法を教える実験シーン。 (b、c) ソフトロボットアームの迷路ナビゲーション実験における教授と再現の軌跡。 (d) 迷路歩行実験の指導過程における信号曲線。 (e) 咽頭スワブ採取実験指導過程の実験風景と (f) 信号曲線。 (g) 対話型ティーチングソフトウェアロボットアームは障害物を乗り越えて花をつかむことに成功しました。

研究チームは、マルチモーダルフレキシブルセンシングに基づいたソフトロボットの「非接触ティーチング」手法を提案した。開発されたマルチモーダルフレキシブルセンシングインターフェースに基づいて、インストラクターは素手を使用してソフトロボット（連続ソフトアームなど）に非接触かつインタラクティブに指導することができ、複雑な3次元の動きを実現できます。マルチモーダルで柔軟な知覚に基づくこのタイプの非接触型教育方法は、人間とソフトロボットの相互作用の方法を拡大することができます。このシンプルで効率的かつ使いやすい非接触型インタラクティブ教育方法は、非構造化環境におけるソフトロボットのインタラクティブ制御に新しいパラダイムを提供します。

図 6. ソフトロボットの非接触インタラクティブティーチングの概念図: 非接触ティーチングにより、人間は簡単にソフトロボットを制御し、非構造化環境で動作することができます。

オリジナルリンク:
https://doi.org/10.1038/s41467-022-32702-5

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