2023 Fiscal Year Annual Research Report
時空間ダイナミクスを活用したソフトセンサによる生物知能的適応学習
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23H00498
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
細田 耕 京都大学, 工学研究科, 教授 (10252610)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 一也 山形大学, 大学院理工学研究科, 助教 (20814221)
古川 英光 山形大学, 大学院理工学研究科, 教授 (50282827)
川節 拓実 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教 (70868330)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | ソフトセンサ / 生物模倣 / イオン液体 / 多感覚モダリティ学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度の主な研究実績は以下の通りである．
（１）イオン液体を用いた柔らかいセンサの構造をうまく設計することで，少ない数の測定値から接触位置と圧力の両方を計測する技術を提案し，実験によってその有効性を検証した．
触覚情報は，物体の操作や把持にとって極めて重要である．導電性材料（イオン液体）を要素として使用する柔らかい触覚センサから，接触位置や圧力を含む接触情報が取得できるが，位置と圧力に分類することは難しい．本研究では，シリコンゴムの内部に2つのチャネルを持ち，イオン液体を充填した触覚センサを開発した．2つのチャネルは上から見ると平行で，側面から見ると異なる傾斜で配置されおり，チャネルに平行な接触位置は2つのチャネルの抵抗変化に基づいて決定することができ，圧力は接触位置の推定値に基づいたモデルを通じて得ることができる．
（２）単一のチャネルにイオン液体を満たしたシリコンゴムの指先を作成し，その指先センサによって，環境との接触と，把持した物体の分類が可能であることを示した．
シリコンゴムでできた柔らかい指先は，対象に自然になじみ，また内部にチャネルを作成してイオン液体を満たすことで，接触に関する情報を，柔らかさを損なうことなく得ることができる．一方で，流路を細かくすることが難しいため，得られる測定値の「数」は少ない．本研究では，単一のチャネルにイオン液体を満たしたシリコンゴムの指先の作成法を提案し，指先の接触情報と，対象を把持したときの触覚情報を同一のチャネルの測定値から得られることを示した．この指先を，ロボットアームの先端に取り付け，紙やフィルムのようなシート状のものをつまみ上げることできること，指先の接触情報から，対象の高さを知ることができること，把持した後の触覚情報から，複数の形状と柔らかさの対象を分類できることを実験的に示した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
単一，あるいは複数の流路を持つイオン液体センサをロボットハンドの先端に装備し，これによって複数の触覚情報を得ることができた．柔らかいセンサによって，これまでの表面実装された触覚センサでは難しかったタスクを容易にできることが初年度で示すことができたことは，当初の計画よりも進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
山形大の研究分担者と協力し，イオン液体にダイナミクスを持たせた新たなソフトセンサを開発し，その測定能力と，それによって実現することができるタスクを調べる．また，少ないモダリティでタスクを実現するための学習法について，研究を進める予定である．
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