| Project/Area Number |
23K22718
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| Project/Area Number (Other) |
22H01447 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
石塚 裕己 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教 (40784418)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平木 剛史 クラスター株式会社(メタバース研究所), メタバース研究所, シニアリサーチサイエンティスト (40831326)
佐々木 大輔 香川大学, 創造工学部, 教授 (50372686)
PUNPONGSANON PARINYA (プンポンサノン パリンヤ) 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (90812222)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
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| Keywords | ソフトロボット / ソフトアクチュエータ / ソフトセンサ / 自己修復材料 / 機械学習 / ソフトロボティクス / 自己修復性材料 / 触覚センサ / 自己修復ポリマー / 光造形 / 空気アクチュエータ / アクチュエータ / センサ / フォトクロミックインク / 触覚 / 機能性材料 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，三次元マスクレスフォトリソグラフィ技術を活用したソフト触覚センサやソフトアクチュエータの作製技術を確立するとともに，ソフトロボットの高度なセンシング機能の実現を目指す．具体的には，柔軟な光硬化性ポリマーの光造形手法を確立，可動用のソフトアクチュエータと，触覚センサアレイとを集積し，ソフトロボットハンドを作製する．そして，このソフトロボットハンドによって取得された情報処理するための，ヒトを模した知覚情報処理モデルを構築する．最終的には，ヒトを模倣したソフトロボットハンドを実現し，触感認識のようなヒトの持つ高度な触知覚機構がソフトロボットにおいても実現可能かを明らかにする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2024年度は自己修復材料の露光や3Dプリントを活用したソフトロボットの構成要素の開発に注力した．露光や3Dプリントを行うためのパラメータを探索し，造形に適したパラメータを解明した．これによってソフトセンサやソフトアクチュエータを簡易に作製することが可能になった．また，これらの技術の応用として2つのソフトロボットに関する内容を検討した．1つ目は自己修復材料間の特性の違いを利用して，ソフトアクチュエータの変形を設計する方法である．これによって自己修復材料のみを用いて様々なアクチュエータをデザインできるようになった．次はセンサの信号処理の方法である．自己修復材料を用いて，光導波路式の触覚センサを作製した．作製にあたり，使用する材料間の相性や材料の物理特性の収集が必要になることから，これらの情報の収集を行なった．特に，分担者と連携して材料の吸光特性の解明や屈折率の測定を行った．これらの情報に基づいて，センサ特性のシミュレーションを行うことが可能になった．その後，センサを用いた物体の表面を操作した場合に，センサから得られた信号の時系列データを用いて物体の表面形状を識別できるかについて取り組んだ．その結果凹凸形状を8割上の精度で分類できることが確認できた．また，海外の自己修復材料をソフトロボットに応用する研究室に滞在し，その際に自己修復材料のソフトロボットへの応用に関する研究の知見の交換や今後の方針に関する議論を行なった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究計画は代表者が在外研究を行なったため，2024年度は研究計画の遅れがあった．一方で，海外の機関との連携を行うことがで，本計画を更に発展させる指針が得られた．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の方針としては，自己修復材料の光造形にて作製したソフト触覚センサとソフト空気圧アクチュエータを統合し，ソフトロボットを実際に作製する予定である．特に自己修復材料を用いて作製されたソフトセンサとソフトアクチュエータを統合し，実際に作製したような研究は報告例がなく，本アイディアは高い新規性を有していると考えられる．それに際して，ソフトロボットのデザインについても検討したいと考えている．代表者は再構成可能なソフトロボットに関する研究を過去に行っており，その結果を踏まえて再構成可能なソフトロボットのデザインを提案し，再構成を通じて作業への適用性を変化させることも検討している．また，このロボットを制御するために機械学習を導入することも考えている．2023年度に自由エネルギー原理を用いたロボットの制御に関する検討を行なった．この理論を活用すれば，柔軟で制御が難しいと言われているソフトロボットを比較的安易に制御できる可能性がある．ハードウェアとソフトウェアの実装を行い，ロボットをタスクに適用してその有用性を今後示していく予定である．また，2024年度の海外滞在時の議論や研究に関する知見についても，今後本研究計画にフィードバックすることを想定している．
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