MLの助けを借りて斬新なローコスト触覚センサを開発

May, 26, 2020, Zurich--人間は壊れやすいもの､滑りやすいものを難なく手でつかむ｡われれの触覚が､ものをしっかりつかんでいるか､指から滑り落ちそうかどうかを感じさせてくれるので､それに応じてつかむ力を調整できる｡壊れやすいものあるいは滑りやすいもの､表面が複雑なものををつかむ役割のロボットグリッパーアームは、この種のフィードバックを必要としている｡

ETH-Zurichのロボット研究者は､そのような時に役立つ触覚センサを開発した｡研究チームによると､｢ロボットスキン｣への大きな前進である｡センサの非常に簡素な設計により安価な製造が可能である｡基本的に､それは色付きプラスチックマイクロビーズを持つ弾性シリコーン｢スキン｣と裏面に取り付けられた普通のカメラでできている｡

完全光入力を使い計測
センサは視覚ベースである｡ものに接触すると､シリコーンスキンのギザギザが現れる｡これがマイクロビズのパタンを変える､これはセンサ下部の魚眼レンズで記録される｡パタンへのその変化から､センサの力分布を計算することができる｡

｢従来のセンサは､加えた力を一点でのみ記録する｡対照的にわれわれのロボットスキンでは､われわれはセンサ面に働く複数の力の間の区別ができる｡また､高分解能､高精度のそれを計算することができる｡われわれは､力が働いている方向さえも判断できる｣とCarlo Sferrazzaは説明している｡同氏は､ETH-Zurich力学系と制御の教授､Raffaello D’Andreaの博士課程学生｡研究者は､センサに対する垂直圧力だけでなく､横方向に働く剪断力も同定できる｡

データ駆動型開発
どの力がどの方向へマイクロビーズを押しているかを計算するために､研究チームは､包括的な実験データを利用している｡マシン制御で標準化されたテストで、チームは､センサとの様々な種類の接触を調べた｡接触位置､力分布､接触しているもののサイズを正確に制御し､組織的に変えることができた｡マシンラーニングの助けを借りて､研究チームは接触の数千事例を記録し､それらをビーズパタンの変化と正確に一致させた｡

研究チームが作製した最薄センサプロトタイプは､厚さ1.7㎝で､5×5㎝の計測面をカバーする｡しかし研究チームは､もっと大きなセンサ面を実現するために同じ技術を利用することに取り組んでいる。これは、複数のカメラを装備し、複雑形状のモノも認識できる。加えて、チームはセンサを薄くすることも目的にしている。チームによると、既存技術を使うことで、わずか0.5㎝の厚さは達成可能である。

弾性シリコーンは滑らない、またセンサは剪断力を計測できるので、それはロボットグリッパーアームでの利用に適している。「そのセンサは、モノが何時アームのグリップから滑り落ちる恐れがあるかを認識できるので、ロボットはグリップ力を調整できる」とSferrazzaは説明している｡

研究チームは、そのようなセンサを物質の硬さテスト、接触のデジタルマップ作成に利用することもできる。ウエアラブルに組み込むと、サイクリストはペダルを通してどの程度の力がバイクに加わっているかを計測することができる、またランナーはジョギングで靴にかかる力を計算できる。また、そのようなセンサは、例えば仮想現実ゲーム向けに接触フィードバックの開発に重要な情報を提供できる。