開催主旨

　労働人口の減少や人件費の高騰に伴い、自動化・ロボット化へのニーズがより一層高まっています。自動化が達成された工程がある一方、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」がいまだに求められています。

　対象物やロボットなどの状態推定は、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で実現できるようになったものの、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、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、硬さと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、これにより高度な把持と汎用性の両立が可能となります。

　また、最近は米国と中国でヒューマノイドロボットの実用化への動きが始まっていますが、モノづくり現場に適用するためには「器用さ」が必須であり、これに伴いソフトロボットハンドへの注目度が増しています。

　本講座は、前段は「汎用性と柔軟性を高めるロボットハンド設計の考え方」と題し、ケーススタディを通じて、そのための設計手法を解説します。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、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が、これらを解消する講師らの方法論を紹介します。

　後段では「柔らかさ・学習・触覚を用いたロボットマニピュレーション」をテーマに、ハンドリングにおける「ラストワンマイル」の課題に対応する、柔らかさ・学習・触覚を用いたロボットマニピュレーションの開発成果ならびに適用例、より多様な対象物への把持の拡張の可能性を解説します。

　本セミナーは、オンライン配信ツールZoomを用いて実施します。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。また、録画視聴のためのURLは12/8以降にお知らせします。