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本研究課題では、熱情報に基づく材料認識の精度向上を目的とした接触対象物の認識システムを構築した。温度調節機能を搭載した機械（ロボット）外装の開発、時系列温度データベースを用いた接触対象物の認識アルゴリズム、とハード・ソフトウェア双方の観点から、積極的に熱を取り入れた手法について検討を行った。対象物の温度に応じてロボットグリッパーの温度調節を行うことにより、従来問題であった環境の変化による認識精度の劣化を防ぐことができるのが提案手法の最大の利点である。
提案の有効性を検証するため、水流を用いた温度制御可能なロボットグリッパーを開発し、協働ロボット（多軸マニピュレータ）と温度制御システムを統合した実験セットアップを構築した。本システムを用いて異なる材料キューブの分類実験を行い、接触物体間の温度差・圧力差が分類精度に与える影響を明確化した。金属や木材など熱特性が大きく異なる材料に加え、触覚センサ等では分類が難しい金属同士についても、温度情報に基づく機械学習により高精度な分類を達成した。
得られた成果について、IEEE/SICE International Symposium on System Integration 2022 における学会論文の投稿と研究発表を行った。さらに本論文の成果が評価され、本学会主催団体の一つである計測自動制御学会から若手研究者に贈られるSICE International Young Authors Award (SIYA-SII2022)を受賞した。また本課題における要素技術について、知財登録（特願2022-052219）・PCT出願（米・中・仏）を行った。
なお本研究課題は、2023年～2026年度科学研究費 若手研究「人・機械協調のための自己発熱を活用した認識・制御技術（課題番：23K13303）」として、ロボット廃熱を熱源として引き続き検討を続ける。
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