| 研究概要 |
本研究では,ヒューマノイドロボットの動作をより自律的にするために,1)マイクロマシン技術を援用して人間と同様に多数の素子を3次元的に分布させた触覚センサを作製する,2)各素子から得られる情報をニューラルネットワークで処理して,汎化性に富み,ロバストな対象物との接触情報を得るための方法を検討する,ことを目的とする.本年度は,1)に関して,ダイアフラムとピラーを組み合わせた触覚センサ素子の製作プロセスを確立することに注力した.プロセス上,ピラーの垂直側面にフォトレジストを塗布することが必要となるが,通常のスピンコーティングではこれが不可能であることを本年度再確認した.そこで,本課題で購入したスプレーコータ装置を使用することにより,現在塗布条件を振りながら最適なピラー側面へのレジスト塗布条件をサーチしている段階である.この結果,やや左右側面での塗布の均一性にむらがあるものの,後工程であるフォトリソグラフィーに問題が無い程度までの良好なレジスト塗布に成功した.2)に関しては,シミュレーションの手法を用いて検討した.FEM(Finite Element Method)を用いて人工皮膚に見たてたシリコンゴムの変形を解析した.その歪み分布を,水平・垂直方向に立体的に分布させた格子点(ここに触覚センサが配置されると仮定する)に割り付け,それらのデータをニューラルネットワークで処理することを試みた.その結果,シリコンゴムに加わる力の3成分およびカの印加された位置を100%近い精度で検出することに成功した.また力分布から押し付けられた物体の形状をパターン認識する情報処理についてもニューラルネットワークを用いて検討し,これについても100%近い認識精度を得ることに成功した.来年度以降は,実際にマイクロマシニングにより分布型触覚センサを完成させ,これとニューラルネットワークによる情報処理とを組み合わせて,実用的なシステムを開発することを目指す.
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