ロボット、義手データで触覚学習し精密な物体を扱う

ロボットアームが人間のように繊細な物体を柔らかく扱う技術が開発されました。 この技術は、実際に人が使用する義手（人工の手）から得た触覚情報をロボットの訓練に活用し、これまで難しかった物体の操作能力を向上させます。 ABBロボティクスとPSYONICが協力し、実際の触覚データを活用して、ロボットが繊細な物体を人間と類似した方法で制御し、扱うように学習させる技術を発表しました。 これにより、複雑な形状や形の異なる物体も、ロボットが力を調整しながら安全に掴めるようになり、自動化技術の課題を解決する可能性を開きました。

今回の協力の核心は、PSYONICが開発した「Ability Hand」補装具です。 この義手は、実際の人が義手を使用する際に発生する触覚、動き、握力データを捉えることができます。 ABBロボティクスは、この「Ability Hand」から得られた人間の実際の使用データを活用して、自社の「GoFa」コボット（協働ロボット）を訓練させます。 両社の目標は、実際の義手使用者の経験データで、ロボットアームが繊細な物体を掴んだり、圧力を調整したりするなどの作業をより良く実行できるように訓練することです。 PSYONICのAbility Handは、不規則な形状の物体にも適応するように設計されています。

ABBロボティクス事業部社長のマルク・セグラ氏は、人間の手先の器用さを産業用ロボットに再現することが困難な課題の一つであると述べました。 同氏は、PSYONICとの協力が人間とロボットの手先の器用さの間のギャップを埋めるのに貢献できると明らかにしました。 この技術は、工場や物流倉庫の環境で、ロボットがより精密に、人間と類似した方法で物体を扱えるようにします。 ABBのGoFaコボットは、これらの複雑な動きを制御された環境でテストする役割を担います。

今回の協力により、ロボットアームは実際の人間の操作データに基づいて学習し、それを実際の作業に適用する自動化を経験します。 この新しい技術は、物体の損傷を防いだり、落とすことなく安全に扱ったりするために不可欠な、微細な触覚制御能力をロボットに与えます。 ABBは、このような能力を「自律型多目的ロボット（Autonomous Versatile Robotics, AVR）」というビジョンにおける中核要素と見なし、変化する環境で精密に物体を検知し、推論し、動き、扱えるロボットを目指しています。 結果として、ロボットはもはや画一的な作業のみを繰り返す機械ではありません。 人間の繊細な手さばきを模倣した学習能力により、ロボットは既存の自動化の限界を超え、生産性と安全性が向上した未来の作業環境の構築に貢献します。