| 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,前年度までに製作したシリコン製の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他に,シリコンよりも人間の皮膚と同様に可撓性に富むPDMS(シリコンゴムの一種)を用い,この材料から成る触覚センサ素子をマイクロマシン技術を援用して新たに開発した.この素子を平面内に分布させたシートを4層に重ねることにより,表皮平面内のみでなく深さ方向にも触覚検出体が分布している人間の皮膚を模擬したアレイ型触覚センサを開発することに成功した.各素子からの信号の検出にも成功し,感度等の性能評価に着手している段階である.2)に関しては,前年度に引き続き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.前年度までにシリコンゴムに加わる力分布から押し付けられた物体の形状を100%近い精度で検出することに成功していたが,本年度は物体の回転角度の検出にも成功した.また物体がセンサ表面を滑った場合に,その力分布の時間推移から物体の凹凸を検出することにも成功した.これは人間が対象物体のテクスチャ(ざらざら,すべすべ等)を検出できることを模擬したものである.来年度以降は,上記1)2)を組み合わせて,人間と同程度の性能を有する分布型触覚センサの実デバイス完成を目指す.
|
