開催主旨

　労働人口の減少や人件費の高騰に加え、新型コロナウィルス感染症拡大の影響から、生産自動化のニーズが格段に向上しています。自動化が達成されている工程がある一方、治工具類を用いて対象物を整定したり、ロボットが扱いやすいように作業者が対象物を整列したりする工程があり、自動化のための「お膳立て」がまだまだ必要とされています。
　対象物やロボット等の状態推定は、近年急速に開発が進んでいる、Deep Learningに代表される機械学習によって実現できるようになっているものの、その状態推定に基づいて生成された動作を実現できるかどうかは、最終的に対象物を扱うロボットハンドやグリッパの性能にかかっています。機械学習をベースとする物体認識には誤差がつきものであり、認識誤差があっても作業を実現できるようなロボットハンドが求められています。そこで、期待が高まっているのが柔らかさを活用したソフトロボットハンドの利用であり、様々なアプローチから研究が取り組まれています。本講座ではケーススタディなどを通じて柔らかさを活用したロボットハンドの設計を解説します。
　ソフトロボットハンドは物体形状や環境への適応性に優れ、物体認識精度が低くても容易に物体ハンドリングが行えます。一方で低剛性による位置制御性能や発生可能な力の低下といったデメリットがあります。講師らの研究グループが取り組む、こうしたデメリットを解消する方法論を紹介します。

　本セミナーは、オンサイトとオンライン（ZOOMを使用）を組みわせた形式でのセミナーとなります。オンラインでのご視聴方法（参加用URL等）はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。本方法での視聴が難しい方は、他の視聴方法をご案内いたしますので問い合わせ先のメールアドレスまでご連絡ください。