立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第27号) 2018

近接や触覚を可能とするロボティックスキンの開発と，人と協調できるロボットへの応用
Development of Fabrics- Based Sensor with Proximity and Tactile Sensing withApplication in Safety Control of Robot2171021

研究代表者

北陸先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科准教授

ホアンヴァン

[研究の内容，成果］[研 究 の 目 的］
ロボットは製造業の工場などに限定されるも1．センサのプロトタイプの開発のではなく，最近ではサービスロボットが導入

本研究で，近接覚と触覚二つの測定方法を統され，人の暮らしに近いところでの支援が必要合する布地センサのプロトタイプの開発を行っとされている。そこに，最も懸念されている問た。両測定方法は，センサの層の間の静電容量

題の一つは，ロボットが人間に対し，完全かつの値を読み込むために設計された。このプロト快適な動作をしてくれるかということである。

タイプは 2×2 分解のある触覚素子にプロトタ

そのようなロボットは，人の存在を予測するだ

イプの表面と近づく物体との距離を検出する近けでなく，人と接してもけがをさせないような接覚素子を重ねて造形される。具体的な構成は動きに調整する必要がある。しかし，そこにビ下記で記述する。図 1 に示す構造は，各近接覚ゾン (画像処理) によって周りの環境を認識し，および触覚素子の静電容量の測定を可能にする

障害物との衝突を回避するロボットの軌道を生多層構造で設計した。

成する研究のほとんどが，ロボットと人との近触 覚 素 子 は 底 層 (BL) と 柔 軟 な 誘 電 体 層

接や接触について，カメラで検出することがで(DL1) と変形できる導電層 (CL1) から成る。

きない。そこで人がロボットに触れる・抱きし低層 BL は，フレキシブルプリント基板等に電めるなどの動作を通じてロボットに感情を伝え

極 の 配 列 で 触 覚 素 子 分 解 を 決 定 す る。そ しることが期待される。つまり，人間との近接とて，干渉ノイズを低下するために，電極を囲ま接する状態を感知できるロボティックインタ

れ た グ ラ ン ド 層 に 設 け て あ る。こ の 低 層 にフェースが求められる。曲面の多いロボットのおける各電極は，その電極における触覚要素ボディに沿って貼り付けられるセンサの開発の(taxel) の静電容量を測定する市販の IC チッ要求も求められる。

プ (MTCH112) に配線され，active 電極と呼そこで本研究では，低コストで造られる近接ばれた。その触覚要素に外力がかかった時，覚と触覚を可能とする柔軟な布地ロボティック

BL-DL1-CL1 から成るコンデンサの静電容量スキンを開発することを目的し，実際に産業ロが変わって，その変化の測定に基づいて外力のボットに一部貼り付けて人間にぶつからないよ大きさが推定できる。そして，BL 層におけるうなロボットの軌道の制御を行った。

電極数を増やすと，触覚素子の分解が上げられ― 1 ―立石科学技術振興財団

地 CL2 は IC チップ (MTCH112) と配線されると，手指のような導電性物体が CL2 の表面に近づき，測定された静電容量が増えて，その近接の距離を推定することができる。ただ，図1 のセンサの構成のように近接覚の素子は触覚素子の上に重ねられて，そこでそれぞれ素子のコンデンサが生じる電界が混ざる恐れがある。
その干渉を妨げるために基準電圧 (3.3 V) に接続されたシールド層 (SL) を設けてある。
その結果，同時に各素子の静電容量の測定を行うことにより，近接覚と触覚を可能とする。
2．触覚のモデル
布地センサの複層構成で触覚素子の静電容量の反応は各層 (主に触覚素子と近接覚素子における層) の材料の特性に依存することがある。
そして，それを調べるために触覚要素 (taxel)の等価モデルを図 2 のように構築した。そこで，
図1

触覚要素の静電容量の推定は下記の方程式のよセンサの構成と動作原理うに示される。
ると推定できる。今回のプロトタイプには 4 つの電極を設けてあり，2×2 触覚要素 (taxel)∂C=C 1−C 0=εε0Aを持つ構造にした。各 taxel の感度と検出可能 l −x − l ,
111

11(1)

範囲は誘電体層 (DL1) と導電層 (CL1) の特

ただし，A は電極の面積，l1は無負荷の状態性によって設計されており，その材料は高硬度の初期距離，C 0 は無負荷時の触覚要素の静電で検出範囲が広がるが感度が下がる一方，低硬容量，C 1 は負荷時の触覚要素の静電容量であ度で感度は高い。従って，用途によって適切なる。外部の負荷f e に起因した変形量x 1 を算出すセンサの特性を設計しなければならない。人間ることにより，δC とf e との関係を抽出することの接触を目的として開発したプロトタイプにとができる。そして，図 2(a) が示す等価モデは DL1 が 2 mm 厚さのある低反発シリコンゴ

ルの全体の運動方程式が下記の式のように表さムを選択した。この材料はヒステリシスが発生れている。

することはあるが，人肌の特性に近い。そして，導電層 (CL1) には，過去に開発された導電性織物または感圧導電ゴムを利用することは可能であるが，かなりの厚さであるため，導電性材料に挟まれた層には適さない。そこで柔らかい金属製折り網を選択した。近接覚の素子は図 1が示すように導電性織物 (CL2) と人の手指を二つの電極層とし，CL2 と手指との空間を誘電体層としながらコンデンサと成る。また，布― 2 ―

図2等価モデルとシミュレーション

Tateisi Science and Technology Foundation



100000001000000010000000 m0 00 −10000 m1 000000 m2 0000100ただし00   χ̇0χ̇1ν0χ̇2ν2ν1

ν̇0 =  ,ν̇1ℰν̇2ℱ

λ

(2)

=k1(χ1−χ0)+b1(ν1−ν0)ℰ=k2(χ2−χ1)+b2(ν2−ν1)−k1(χ1−χ0)−b1(ν1−ν1)ℱ=f e−k2(χ2−χ1)−b2(ν2−ν1)

図3

=−ω 2u 0−2ων0

キャリブレーション結果

そ の 中 に k 1，b 1 と k 2，k 2 が 触 覚 素 子 と 近 接の電動性に依存するため全ての物体を対象とす素子の材料の特性を示す剛性と減衰係数

る一般的なキャリブレーション方法は存在しな(damping coefficient) である。上記の方程式

いことである。今回の研究は人間を対象とするを解くことにより外力f eによる触覚素子の静電ため，人の手指による近接覚のキャリブレー

容量変化 δC の推定ができる。例えば，f e =1.5ションを行った。図 3(b) は，人の手がセンサ

N のステップ入力で変化量x 1と δC の応答は図の表面に近づいたり，離れたりする近接距離 d2(b) のように予測することができる。この等とセンサの近接覚素子における静電容量との関価モデルは，センサの機械的な特徴による触覚係を示すキャリブレーションの結果である。その応答をダイナミクスに検討することができ，れによって，h が約 3 cm 以内に線形の関係がセンサの設計段階に不可欠だと考えられる。

わかったが，数ミリ以内に測定された静電容量は急に増えて，対象物 (人の手) が表面に接す

3．キャリブレーションる瞬間 (h=0) ピークとなって，非線形であ触覚におけるキャリブレーションには，各触る。そのピークによって対象物とセンサとの瞬覚要素 (taxel) に負荷をかけて，taxel の測定間的な接続が検出され，触覚には重要な役割でした静電容量と力覚センサに測った負荷の力とある。の関係を調べなければならない。そのために，2 μm 分解の電動リニアステージ (XMG650，4．近接覚による安全制御ミスミ) と 6 自由度の力覚センサ (BL-テッ

開発した布地センサの近接覚に基づいて人にク) から成るキャリブレーション testbed を立

ぶつからないようなロボットの制御を調べた

ち上げた。そこで，今回のプロトタイプの触覚(図 4)。

におけるキャリブレーション結果を利用し，シ

まず，3 cm×6 cm 面積のあるセンサを造っ

ミュレーションと同じく 1.5 N のステップ荷重て，測定された近接覚における静電容量をマイをかけて，ある taxel のダイナミクス応答が図

コ ン ボ ー ド (Arduino Pro M0) で Low Pass3(a) のようになる。そこで，taxel の測定結果

Filter (cut-off frequency=0.39 Hz) をかけなは力覚センサで測った結果 (ground truth) とがらパソコンに送る回路を設計した。このセンほぼ一致することがわかった。近接覚におけるサを図 5 のようにロボットアーム (デンソー・キャリブレーションには，静電容量が近接物体VP-6242 A) の一部を貼り付けた。キャリブ― 3 ―立石科学技術振興財団

プを造って，人間がロボットに近づく時ロボットの速度を落としたり止めたりする制御を行った。具 体 的 に は，ロ ボ ッ ト ア ー ム の pickand-place のような動作を定格の 6 割の速度v 1で繰り返し，人間はロボットに貼り付けたセン
図4

サの表面より 9 cm 以上の距離で存在するとv 1実験のシナリオをキープするが (phase1)，もっと近づくと速度を定格の 2 割のv 2 に下げ (phase2)，さらにロボットに接する瞬間にロボットを止めた(phase3) 後に，人が十分離れたことを近接覚
で 確 認 で き た ら ロ ボ ッ ト を v1 で 再 起 動 し た
図5(phase4) (図 7)。各 phase におけるロボット

ROS での仮想環境

アームの具体的な座標と速度は図 8 が示す。
レーションの結果によって，このセンサの検出可能な範囲は 9 cm 以内とわかった。そして，近接覚をロボットの制御のループに入れ込んで，ロボットをコントロールするため Linux 環境に Robot Operating System (ROS) を 立 ち 上げた。ROS はロボットを動かすライブラリを提供し，ロボットやセンサを統合した環境でリアルタイムにロボットの軌道を制御できるソフト ウ ェ ア で あ る (http : //www. ros. org/)。
ROS もシミュレーターとして様々なロボットの動作をシミュレーションで確認することができ る。そ し て，デ ン ソ ー・VP-6242A の 3D-

図7

センサの近接覚によるロボットの速度の応答

CAD モ デ ル を 仮 想 環 境 パ ッ ケ ー ジ RViz とGazebo に埋め込んで，布地センサの触覚と近接覚のフィードバックモデルを構築した上でロボットの安全な軌道制御を調べられる環境を備える (図 5)。そして，今回の調査に図 6 が示すようにロボットやセンサや ROS との閉ルー

図6制御閉ループ

図8― 4 ―

ロボットの各自由度の情報

Tateisi Science and Technology Foundation

い接続を維持できるロボットアーム制御方法の5．まとめ
本研究は近接覚と触覚を可能とする布地セン検討を進めている。近接により人間と接する状

サのプロトタイプの開発に成功した。さらに，態は様々なので，それをセンサではっきり識別提案された構成・原理・等価モデルに基づいてするのは安全な制御に重要な課題である。そし本格的なロボティックスキンの開発が期待されて，参考論文のような他のロボティクス用途に，る。そして，このセンサをロボットアームに貼このセンサを活かせるような開発も展開していり付けて，人間の近接をリアルタイムにフィーきたいと考えている。

ドバックし安全な制御を行ったパイロット実験にも成功した。

[成果の発表，論文等］
Van Anh Ho, Grasping by Wrapping : Mechanical design[今後の研究の方向，課題]

and evaluation, 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS),

現在，ROS と実験で触覚による人間と優し― 5 ―pp. 6013-6019, Vancouver, Canada, 24-28 Sept. 2017