MIT、物体を正確に識別できるロボットハンド開発。一回の把持で約85％の精度

多くのロボットハンドは、強力なセンサーをすべて指先に搭載しているため、対象物を識別するためには指先に完全に接触させる必要があり、何度も把持することになる。また、指全体に低解像度のセンサーを配置したものもあるが、こちらは細部まで認識できないため、何度も掴み直さなければならないことがある。

その代わりに、MITの研究チームは、柔らかい外皮に包まれた硬い骨格を持つロボット指を作り、その透明な「皮膚」の下に複数の高解像度センサーを組み込んでいる。このセンサーは、カメラとLEDを使って物体の形状に関する視覚情報を収集し、指の全長にわたって連続的にセンシングを行うことができる。各指は、物体の多くの部分に関する豊富なデータを同時に取得するという。

この設計を利用して、研究者たちは3本指のロボットハンドを作り、1回握っただけで物体を約85％の精度で識別できるようにした。骨格が硬いため、ドリルのような重いものをつかむのに十分な強度を持ち、柔らかい皮膚により、空のペットボトルのようなしなやかなものをつぶさずにしっかりとつかむことができるという。

このような柔らかい指は、高齢者と接する在宅介護ロボットに特に有効だとしている。高齢者の入浴介助に使うのと同じ手で、棚から重いものを持ち上げることもできるということだ。

このロボット指に関する研究論文の共同執筆者である機械工学科の大学院生サンドラ・リュー氏は、次のようにコメントしている。

リュー氏は、共同筆者である機械工学科の学部生レオナルド・サモラ・ヤニェス氏、指導教官である脳・認知科学科のジョン&ドロシー・ウィルソン教授（視覚科学）でコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）のエドワード・アデルソン氏と共に論文を執筆。同研究は、ロボソフトカンファレンスで発表される予定だという。

人間工学に基づいた"指"

ロボット指は、3Dプリントされた硬い内骨格を金型に入れ、透明なシリコーン製の"皮膚"で包んで構成されている。金型に入れることで、シリコンを固定するための留め具や接着剤が不要になる。

研究者たちは、人間の指と同じように、静止時にロボットの指がわずかに湾曲するように、金型を湾曲した形状に設計した。

各指の内骨格には、ゲルサイトセンサーと呼ばれる1対の詳細なタッチセンサーが、透明な皮の下の上部と中央部に埋め込まれている。センサーは、カメラの範囲がわずかに重なるように配置されており、指の全長にわたって連続的なセンシングが可能になっている。

GelSightセンサーは、アデルソングループで開拓された技術に基づき、カメラと3色のLEDで構成されています。指が物体をつかむと、色付きLEDが皮膚を内側から照らし、カメラが画像を撮影する。

柔らかい皮膚に現れた光の輪郭をもとに、アルゴリズムが逆計算を行い、把持した物体の表面に輪郭をマッピングする。研究チームは、カメラの生画像データから物体を識別する機械学習モデルをトレーニングした。

指の製作工程を微調整していく中で、研究者たちはいくつかの壁にぶつかったという。

まず、シリコンは時間が経つと表面から剥がれ落ちる性質がある。そこでリュー氏たちは、内骨格の関節の間にあるヒンジ部分に小さなカーブをつけることで、この剥離を抑制できることを発見した。

指が曲がるとき、シリコーンの曲がりが小さなカーブに沿って分散されるため、ストレスが軽減され、剥がれを防ぐことができる。さらに、指を曲げたときにシリコーンがつぶれにくいように、関節に折り目をつけた。

さらに、指を曲げたときにシリコーンがつぶれにくいように、関節部分にシワをつけるなど、工夫を凝らしたという。

リュー氏：このシワの有用性は、私たちが偶然発見したものです。表面で合成してみると、予想以上に丈夫な指になることがわかったのです。

多様なタスク遂行へ理解を深める

そこで、2本の指をY字型に配置し、3本目の指を対向する親指に見立てたロボットハンドを作製した。このロボットハンドは、物体をつかんだときに6枚の画像（各指から2枚ずつ）を撮影し、機械学習アルゴリズムに送り、それを入力として物体を特定する。

手はすべての指を覆う触覚センサーを持っているため、一度の把持で豊富な触覚データを収集可能だ。

将来的には、シリコンの経年劣化を抑えるためにハードウェアを改良し、親指の作動を増やして、より多様なタスクをこなせるようにしたいと研究者は考えているという。

この研究は、トヨタ・リサーチ・インスティテュート、Office of Naval Research、SINTEF BIFROSTプロジェクトの一部支援を受けている。

▶︎マサチューセッツ工科大学