日本ロボット学会誌 Vol. xx No. xx, pp.1〜4, 202x

1

レター

熱を感知するロボット手先の材料識別における接触面圧力・時間・温度差の影響
大 澤友紀子∗古川慈之∗堂 前康∗幸Robotic Finger with Thermal Perception for Material Classiﬁcationin Various Contact Pressure, Time, and Temperature Diﬀerence
Yukiko Osawa∗ , Furukawa Yoshikyuki∗ and Domae Yukiyasu∗
Thermal-based material identiﬁcation has the advantage of distinguishing materials’ thermal properties, which
is one of the essential roles of recognizing contact objects. However, the thermal responses are sensitive to contact
conditions, being aﬀected not only by material properties but also by the initial temperature, contact surface, contactforce, etc. The paper investigates the eﬀect of contact force, time, and temperature diﬀerences on material classiﬁcation by an assumption derived from a physical model and various kinds of experiments. The obtained knowledge
might be useful for high-accuracy material classiﬁcation based on thermal sensing.
Key Words: Thermal sensing, Material recognition, Robot gripper

Robot gripper(Material 1)

1. は じ め にxa
Material 1xr

物との接触によって得られる表面粗さ・剛性・温度などの情Rcon報から接触対象物を認識する技術 [1] は，従来難しいとされてきた人間の作業を自動化する上で重要である．これまで触覚情報

Heat flow
Contact object(Material 2)に基づく認識技術として接触センサ（触覚センサなど），非接触

Material 2Rg

Rc

センサ（近接センサなど），またはその両方を用いた手法が多く

Conforimg rough surface

Contact pressure

Material 1

提案され，ロボットによる接触認識技術は進展し続けてきた．

R1
R2

σ1

人の触覚には圧覚・振動覚など複数の要素が含まれるが，中m1m2

σ2

でも温熱覚と類似したしくみを用いた，接触による熱移動の情mY

σ報（温度や熱流）を用いた手法は，対象物の素材を識別する上Material 2で有用な技術として知られている [2]〜[5]．これらの手法は表面Fig. 1 Thermal contact resistance model [10]の色や剛性から区別がつかない対象物においても，温度や熱流情報の変化から素材の識別が可能である．

2. 接触による熱移動モデル

熱特性を用いた識別手法は一方で外乱の影響を受けやすい．
外気温度の変化による物体表面の温度応答の変化が識別精度を低下させる要因となり，特にセンサ表面と対象物との間に温度差が生じない場合，識別は著しく困難である [6]〜[8]．さらに把持中の接触面の圧力や把持時間などによって識別能力が変化してしまう．そこで本論文ではロボットにおける温熱覚の精度を本章では，ロボット表面（手先）と対象物が物理的に接触した際の熱移動モデルを用い，認識精度との関連性について議論する．

2 つの材料（材料 1 と材料 2）が物理的に接触すると，両者の温度差によって次のような熱の移動が発生する．

向上させるべく，接触面圧力・把持時間・対象物との温度差にQcon =着目する．材料の分類精度に与える影響についての実験検証を通し，ロボットにおける温熱感覚機能の実現に向けて模索する．

∆T= hcon Aa ∆TRcon（1）

ここで Qcon ，∆T ，Rcon ，hcon ，Aa はそれぞれ接触面（下付き文字 con）での熱移動量（W），物体間の温度差（K），接触熱抵抗（K/W），接触熱コンダクタンス（W/(m2 · K)），接触面積（m2 ）を表す．式 （1）は，物体間の熱移動量は両者の温度

原稿受付
産業技術総合研究所∗National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)■ 要素分野∗日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

差と接触熱抵抗（または接触熱コンダクタンスと接触面積）により変化することを示す．
実際には材料表面は平坦ではなくミクロなスケールで凹凸があり，接触面に空隙が存在する．したがって接触熱抵抗の逆数—1—202x 年 xx 月

大 澤2

友紀子

古川 慈

は，実際の接触による物体間の接触熱抵抗の逆数 1/Rc と空隙

Rcon

11+RcRg

前Materials

デルでは外気への放熱はないものとする）
．

=堂

幸康

Table 1 Thermal parameters of the contact objects [12] [13]の熱抵抗の逆数の 1/Rg の和として次のように表される（本モ1之Thermal conductivity Thermal eﬀusivity[W/mK][J/m2 s1/2 K]

CopperAluminumWood（2）

3.64×104
2.22×104
3.67×102

386
204
0.112

実際の接触による物体間の接触熱抵抗の逆数 1/Rc は N 個の接触点の総和であり，次のように記述される．
N∑
1

1=Rc

i=1= 2λs

RciN∑(i=1xirxi
1 − xira)1.52λ1 λ2λs =λ1 + λ2

Robotic Gripper
Thermocouples（3）
ContactobjectsGraphitesheetAluminum（4）Gripperpad

ここで，xir と xia は i 番目の実接触点半径と接触点半径を示す

HeatingCopper

Wood

Pipe
Polyurethane

33.2°C Cooling（Fig. 1 参照）．λs は材料 1 と材料 2 の熱伝導率の調和平均であり，実際の接触熱コンダクタンスは下記のように表される．

2λs ∑xir)1.5(Aaxi
i=1
1 − xirN

hc =19.5°C（5）Fig. 2 The developed soft ﬁnger pad for the robot grippera

物体に接触圧力が加わった際に材料表面が変形すると仮定した場合，実接触面積比 xr /xa は接触圧力 P によって変化する．
相対的な実接触圧力 (P/H) は相対的な実接触面積として次のように近似できる [9]．

(xrxa)2

ブ：20 mm × 20 mm × 20 mm）について，把持時間・温度差・接触圧力が分類精度にどのように影響するかを調査した．各材料の熱特性を Table 1 に示す．表面の温度計測と水流による制御機能が搭載されたロボットグリッパー [8]（Fig. 2 参照）をAr
P=≃AaH用い，複数の実験条件（室温の物体に対する温度差 ∆T : 0 ◦ C,

（6）

ここで，P は接触圧力，H は材料の微小硬さ（ヴィッカーズ硬10 ◦ C, 20 ◦ C，把持力: 5.88 N（Force A），1.37 N（Force B），0.17 N（Force C），0.01 N 未満（Force D））で対象物体を把持さ）を表す．物体表面の変形側面（Y : 平面高さ平均，σ: 高さし，グリッパー接触面の温度変化を計測した（把持力についてはの標準偏差・表面粗さ）が次の条件を満たす際，

2 ≤ Y /σ ≤ 4.75 > ±1.5%（7）

ラルネットワークの入力として用い，接触材料の分類を行った．

式 （6）の関係式を用いて，接触熱コンダクタンスは次のようなモデルで表される [9] [10]．

mhc = 1.25λsσ(PH)0.95

3.2 章で検証）．ここで，室温は 28 ◦ C に保って実験を行った．
取得したデータを Long Short Term Memory（LSTM）ニュー
同じ実験条件で 3 回ずつ実験を行い，2 つのデータを学習用に，1 つのデータをテスト用に使用し，学習入力として使用する前にガウスノイズを加える処理を行った．

3. 2 把持力の計測

（8）

√
√
σ1 2 + σ2 2 は表面粗さ，m = m1 2 + m2 2 は表面勾配を表す二乗平均平方根である（Fig. 1 参照）．式 （8）は物体間の一般的な熱モデルとして多く用いられており [3] [11]，接触圧力を加えることで接触熱コンダクタンスが増加し，2 つ
ここで， σ =異なる把持力における材料識別を行う前に，ロボットグリッパーにおける対象物の把持力について検証実験を行った．本論
文では，接触剛性が比較的高い（金属や木材ブロック）対象物を扱い接触面積を大きく変化させないものの，グリッパー表面が柔軟材料（ポリウレタン）でできていることから把持力によりの接触材料間の熱交換が促進されることを示唆している．したグリッパーの接触面がわずかに変形する．実験では，ロボット

がって式 （1）と式 （8）から，接触面圧力によって変化する

手先の温度応答に基づく材料識別における基礎的な検証として，

hc と収束時間，物体間の温度差 ∆T が接触面での熱移動量に影グリッパーの閉じ幅設定（開ループ制御）を変更することにより響することがわかる．

把持力を変化させた．Force A（強く握る）
・Force B（やや強く温度を用いた認識技術では，物体が持つ熱浸透率 [2] [12] に握る）
・Force C（弱く握る）
・Force D（軽く接触する）という 4

よって温度応答の収束値が変化することを利用した識別手法が種類の力について材料識別実験を行うため，まずグリッパーの閉多い．材料特性は主に定常応答に現われるため [4] [7] [8]，応答じ幅設定と実際に物体に加えられている把持力の関係を調査し値の収束を早める高い圧力，材料特性が現われる動的な温度変た．それぞれ対象物に加わる力を圧力センサ（ALPHA-MF01-

化を作り出す物体間の大きな温度差は識別精度を向上させると仮定できる．以下の章では，いくつかの実験を通して上記の仮N-221-A04），フォースゲージ（PC720M デジタルマルチメーター）と 2 種類のセンサを用いそれぞれの測定値を比較するこ説について実験検証を行う．とにより，推定される把持力の妥当性について考察を行う．
まず圧力センサを把持対象物の接触表面に貼り付け，ロボ3. 実 験 検 証

ットが対象物を把持する際の接触力を計測した．最大閉速度

3. 1 実験方法（150 mm/s）でグリッパーの把持（5 秒）と解放（5 秒）を 10 回

熱特性の異なる 3 種類の材料（銅・アルミニウム・木製キュー繰り返し，それぞれの平均値と標準偏差から閉じ幅に応じて変JRSJ Vol. xx No. xx—2—xx, 202x

熱を感知するロボット手先の材料識別における接触面圧力・時間・温度差の影響

Force B

Force C

Force D

10010Temperature [°C]

Force A

1000

4010.1020406080

100Temperature [°C]

Resistance [kΩ](Pressure sensor’s output)

contact object soft gripper

28.5

Temperature [°C]A

pressure sensor

120

Time [s]Fig. 3 The pressure sensor’s output with four kinds of forces

3Copper

AluminumWood

28∆T=0°C27.5-5contact
0B510510510Time [s]353025-5∆T=10°C

contact
0CTime [s]5045403530 ∆T=20°C
25-5contact
0Time [s]Table 2 Grasping force estimated from the pressure sensor

Average output [kΩ]Standard deviation [kΩ]
Estimated force [N]AB

CReliaD1.027 3.093 20.479
0.007 0.105 1.097
5.88 1.372 0.17

100
80
60
40
2002000
1500
1000
500

less than 0.01

och0.6Force AForce B

EpForce DForce C

Fig. 6 Success rate of classiﬁcation in various data time431020304050Time [s]Fig. 4 Measuring force by the force gauge
05Tem
10perature15diffe20renc
e [ºC]化する把持力について評価を行った（グリッパーがセンサに触れた瞬間・離れる瞬間の外れ値を除いて計算した）．Fig. 3 に，4 種類の把持力 A・B・C・D における圧力センサの出力（抵抗値）を示す．またセンサのデータシートに示された抵抗値と力の

100
8060
40
2002000
1500
1000
500
h0−10oc1

Accuracy [%]temp Reliableeratu
re range

2Ep

Grasping force [N]

1.0
1.5
Data
2.0
2.5
time
3.0[s]5ble ti
me range111.3828.189Accuracy [%]Grasping force

Fig. 5 Temperature responses in various temperature diﬀerence

Fig. 7 Success rate of classiﬁcation in various temperature differences

関係から推定された把持力（N）の平均値と標準偏差を Table 2に示す．

まず，材料特性の違いが明らかである Fig. 5C のデータ

上記で推定された力の妥当性を確認するため，フォースゲージ（∆T =20 ◦ C）を用い，高い分類精度を得るための最小限のにより計測された力との比較を行った．フォースゲージの先端把持（接触）時間について分析を行った．分類成功率を Fig. 6がグリッパーの表面に触れるようにテーブル上に固定し，グリッに示す（分類結果は 2 秒間隔の把持時間，また 200 エポックごパーが閉じたときの力を計測した．測定された把持力を Fig. 4とに保存されている）．Fig. 6 から，高い分類精度を得るためにに示す．Table 2 の圧力測定値と比較すると，推定された力はは接触後 1.6 秒以上の時間が必要であることが分かる．本シス

フォースゲージの出力と比べ大凡のスケールは同じであること

テムではグリッパーの温度が収束するまでに 1.6 秒の時間を要がわかる．これらの結果は，グリッパーの指幅を制御することするため，それが物体の分類を行うために必要な把持時間となで複数の把持力を得ることができることを示唆しており，以下

る．温度の収束時間は接触状態に依存するため，ハードウェアの章では検証された 4 種類の把持力に対して材料の分類実験をの改良（把持力の増加や接触抵抗を減らすためのセンサ取り付行う．

け位置の変更など）により分類に要する時間を短縮することが3. 3 異なる接触時間・温度差における接触材料の分類
Fig. 5 はグリッパーの初期温度をそれぞれ 28 ◦ C（∆T =0 ◦ C），38 ◦ C（∆T = 10 ◦ C），48 ◦ C（∆T = 20 ◦ C）に設定した際の接触後の温度応答の平均（点線）と各試行 3 回の標準可能である．

偏差を示す．ここで，表面の初期温度はあらかじめ制御してお間（把持時間）のデータを用いた．Fig. 7 の比較結果は，初期

き接触中はグリッパーの水の循環を停止し，グリッパーの把持温度差が 10 ◦ C 以上あると接触後の温度応答がより動的に変化

力は 3.2 章で検証した Force A（5.88 N）が達成される閉じ幅し材料特性が現われやすいことから，2 秒間の把持において分に設定した．

類精度が向上することを示している．実験で示された材料識別

日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

次に，グリッパーと対象物の温度差（∆T =0 ◦ C, 10 ◦ C, 20 ◦ C）を変化させ，分類精度の比較を行った．本実験では Fig. 6 に示される実験結果を踏まえ，信頼できる分類結果が得られる 2 秒—3—

202x 年 xx 月

之堂

40-5

幸康
Reliable force range

Force DForce D:
Less than 0.01 N

contact
0510Temperature [°C]
Temperature [°C]Time [s]505045403530 Force B; 1.37 N25-50Force B
Force C454035-5前Wood45B

Temperature [°C]

Aluminum

川 慈

1Force C: 0.17 N

23Force [N 4 5]

contact
0C

510100806040
Force A
2002000
1500
1000500

Accuracy [%]Copper50

古och

Temperature [°C]

A友紀子

Ep大 澤

4Time [s]DFig. 9 Success rate of classiﬁcation in various forcesなロボット動作による認識精度向上を目指す．対象物の形状・

contact
510

剛性・温度を考慮した認識のために意図した把持力と温度を実Time [s]5045403530 Force A: 5.88 N
25-50

現することで，ロボットマニピュレータを受動的なデータ収集のためでなく，認識に適したデータを能動的に取得する動作計画を検討する．また材料の識別だけでなく，接触対象の表面粗contact
510さの違いや人の認識技術への応用も考えられる．

Time [s]謝 辞Fig. 8 Temperature responses in various grasping force

本研究の基礎の一部は JSPS 科研費 23K13303 の助成を受けたものです．に必要な温度差は，一般的な室温に対する人肌の温度差（室温23 ◦ C 付近に対して 33〜34 ◦ C [14]）に近いことからも，熱に基づく識別手法として妥当な値と言える．接触面での熱移動量を増やすことで表面温度が大きく変化することは理論物理モデ
ル （1）からも説明でき，物理モデルによる仮定が実証されていることがわかる．

3. 4 異なる接触面圧力における接触材料の分類
Fig. 8 に，Force A・B・C・D という 4 種類の力で把持したときの温度応答の平均（点線）と各試行 3 回の標準偏差を示す．
ここで，室温での物体との接触による温度変化を得るため，グリッパー表面を 48 ◦ C（∆T =20 ◦ C）にあらかじめ加熱した．

Fig. 8 に示される結果より，より大きい把持力（特に Force A
5.88 N の場合）の応答は収束が早く，各材料特性の差が明確に現れることがわかる．過渡的な応答では標準偏差が大きく，より早く温度応答を定常状態に持っていくことが必要であることから，高圧力下での把持は短時間で高精度の材料識が可能であると言える．
次に取得された温度データを用いて，把持力が熱による分類精度にどのような影響を与えるかを調査した．Fig. 9 に 4 種類の把持力における分類結果を示す．得られた結果より，Force A（5.88 N）の力で把持することで精度が大幅に向上し，高い把持力によって 3 種類の接触材料を完全に分類できることが実証された．式（1）からも，高接触圧力は接触熱抵抗を減少させ（接触熱コンダクタンスを増加させ），グリッパーと対象物の間の熱交換を促進することがわかる．したがって接触面での単位時間あたりの熱移動量を増やすことが，高い分類精度を得る上で重要であると言える．

4. 結論と今後の展望
本論文では，ロボット把持動作における温度情報に基づく材料識別について，接触面圧力・把持時間・対象物との温度差が精度に与える影響を理論モデルと実験結果により示した．得られた結果は，熱に基づく材料認識の精度を向上させる上で重要な知見となり得る．
今後の展望として，熱制御をロボットの動作制御器や視覚・触覚センサと統合し，本論文から得られた知見に基づいた意図的JRSJ Vol. xx No. xx—4—参考

文

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xx, 202x