2021 Fiscal Year Annual Research Report
医療・介護用ロボット用の安価な力覚計測システムの開発と回診支援ロボットによる検証
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19K12834
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| Research Institution | Akashi National College of Technology |
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Principal Investigator |
大向 雅人 明石工業高等専門学校, 電気情報工学科, 教授 (70259901)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三谷 祐一朗 沼津工業高等専門学校, 機械工学科, 教授 (00280389)
上 泰 明石工業高等専門学校, 電気情報工学科, 准教授 (20413809)
田崎 良佑 青山学院大学, 理工学部, 准教授 (70644467)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 力覚検出デバイス / 加圧力推定 / 医療・介護ロボット / 感圧導電性ゴム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
医療や福祉，介護の分野における人手不足は大きな社会問題であり，昨今の新型コロナウィルスの感染拡大により，現場は過酷を極めた状況となっている．この問題点を打開するため，従前から現場で活躍するロボットの開発が強く望まれているが，現場導入に向けては販売価格が普及を妨げる大きな要因の一つとなっている．販売価格が高い原因の一つが，ロボットに搭載される高価なセンサのコストであり，その一例として，パワーアシスト機能（加えた力の方向を検出し，ロボットがその方向に自動で動く機能）の実現に用いられる6軸力覚センサが挙げられる．現場が許容できる販売価格を達成するためには，パワーアシスト機能を数万円で実現することが求められている．
このような期待に応えるため，我々は感圧導電性ゴムによる圧力センサを用いて，6軸力覚センサの機能を代替できる安価なデバイスの開発を進めてきたが，加圧力推定の速度改善とデバイスの小型化が課題であったため，本助成でこれらの課題に取り組んだ．加圧力推定速度の改善に向けては，感圧導電性ゴムに対する加圧から出力までの特性をモデル化や，ニューラルネットワークによる加圧力識別器の構築などを検討し，どちらの手法でも加圧力推定速度の改善につながり，ニューラルネットワークによる識別器構築については，Attentionという機構を用いればよいことを確認した．また，デバイスの小型化については，従前に開発したデバイス（10cm×10cm×17cm）をおよそ6.5cm×6.5cm×9cmのサイズに小型化できた．また，ロボットを用いて開発したデバイスで，実用上十分な精度でロボットを操作できることを確認した．
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