アクティブな微小振動で対象を見分けるロボットハンド
鳥取大学

工学部講師

機械物理系学科
中谷 真太朗2022年3月8日
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従来技術とその問題点
ロボットハンドによる仕分け作業⇒多くが視覚（カメラ/深度センサ）による認識把持の際にハンドで物体が隠れる．見かけが同じものは認識できない．などの問題がある．
触覚を付加することでハンドの高度化を図ろうとする研究がある．

圧力を手先カメラで検出

Yamaguchi et al., 2019

近接覚センサの利用

鈴木ら, 2012

基本的に触覚センサは静的な評価．内部構造の違いまではわからない．
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新技術の特徴・従来技術との比較
アクティブな加振による物体認識⇒単純な硬さだけでなく，内部構造の違いも評価可能
多様な硬度の物体を把持
圧電アクチュエータ
(AE0505D08H09DF)

加速度センサ(NP2910)

生卵とゆで卵の識別も可能
識別率：93%
計測から識別まで：0.1 s 未満

ねじりばね
エンコーダ
(RE12D)

モータ(DCX16S)

エンコーダ(ENX16RIO)

画像処理を使用しない，同型同色物に対応

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発想の経緯手術ロボット鉗子の力帰還装置 (特開2016-154603)
Signal generator& amplifier
GearboxBody wall

Vibrator

Organ
ForcepsAccelerometers

Grasper
Organ

Amplifier& A/D converter
Nakatani et al., 2018

アクティブな加振によりシャフトと臓器の接触の有無や強さを検知⇒伝達関数の時間変化を容易に得ることができる4

ロボットハンドの基本構成
ロボットハンド先端に圧電アクチュエータと加速度センサを配置⇒両指間の伝達関数を計測

圧電アクチュエータ 加速度センサ
モータ

モータ
指

指
対象物

ばね

ばね

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把持物体の認識フロー
力制御による把持⇒加振・計測を実施
入力信号（加振信号）

開始
出力信号
（加速度）

振動伝達特性

対象物

物体ごとの伝達関数

対象物に対して押しつけ力を与える
対象物に振動を与え，周波数応答を計測

0.1 s
未満

入出力関係から，物体ごとの伝達関数を求めることができる⇒伝達関数の形状を機械学習により分類

入力と出力信号の比から関係を取得(FFT)
機械学習

対象物の識別終了
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製作したロボットハンド
デモンストレーションのための装置を試作した
圧電アクチュエータ
(AE0505D08H09DF)

加速度センサ(NP2910)

ねじりばねモータ(DCX16S)

エンコーダ(RE12D)

エンコーダ(ENX16RIO)

・全重量 0.51kg
・把持可能サイズ 0〜95mm
100mm
製作したロボットハンド（各指独立な力制御） ・押しつけ力0.5〜6.3N※ロボットの把持機構に直列弾性アクチュエータ構造を採用
センサ/アクチュエータ・コロケーションによる力制御の実現
安定で迅速な伝達関数の推定に寄与
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実験装置の構成
ロボットハンド先端の圧電アクチュエータの振動と，加速度センサの振動を計測し，比較する
アクチュエータ：
積層圧電アクチュエータ(AE0505D08H09DF, トーキン)

加速度センサ：
電荷出力型加速度検出器(NP2910, 小野測器)

記録周波数：100 kHz
8振動伝達特性における検討事項
本技術の機能的実現にあたり，以下の項目を評価・選定している
対象物

・計測部（接触部）の構造・素材
・ロボットハンドの押しつけ力
・アクチュエータの変位量
・効果的な振動パターン
・振動させる周波数帯域
・必要な振動時間
・物体認識に有効な周波数帯域9特性評価用の基準試料
ISOや新JIS規格に基づいたデュロメータにより硬度が判明している物体を評価に利用

ショアA95，A90，A70，A50，A30，A15，
アスカーC25，C8，C1未満の9種類

C1未満

柔らかい

人肌程度

こんにゃく程度

C25

A15

野球の硬球程度

A90

硬い10ハンド先端の構造・押しつけ力
計測部の構成は計測される伝達特性に影響する可能性
把持にも有利で，振動伝達特性に影響しづらい構造・力を選定
圧電アクチュエータ

(A5052)1.5mm

1.5mm

加速度センサ

30mm

緩衝材なし
F

緩衝材あり

F

F
圧電アクチュエータ側F

加速度センサ側
圧電アクチュエータ側

対象物

Z

加速度センサ側

対象物

ZX

X

11加振時の各種パラメータ選定
アクチュエータの変位量，振動パターン，は計測される伝達特性に影響する可能性がある少ないエネルギーで，振動伝達特性に影響しづらい値を選定

FF

圧電アクチュエータ側

加速度センサ側F
圧電アクチュエータ側

対象物

ZF
加速度センサ側

対象物

Z
X

X12

実験結果の一例
伝達関数のスペクトル形状による評価を行い物体の硬さによってスペクトル形状が異なることを確認

A15A30A50

C1未満
A70A90A95

C25C8※幅は95%信頼区間

0123456
Frequency (kHz)7891013機械学習による多クラス分類
パワースペクトルを一定幅ごとに分割
それぞれの帯域のパワースペクトル密度を特徴量として利用
ロジスティック回帰による多クラス分類問題として分類⇒今回の9種類試料は，0.5 s の信号で分類精度100%

振動信号
振動時間は0.05 s 以内

周波数変換

XX Hz

XX Hz

XX Hz

XX Hz

XX Hz

帯域ごとに分割，特徴量として利用物体ごとに識別器を作成

最大確率のものを選択
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生卵/ゆで卵を用いた分類実験
より複雑なデモンストレーションとして，内部構造が変化する生卵/ゆで卵の分類を実施
A

加速度センサ側

圧電アクチュエータ側

CFC

B

E

Cの裏側はD

卵の把持箇所Y

AB：長軸方向X
CD, EF：短軸方向
Lサイズの卵を使用
ゆで卵は沸騰した湯に13分入れたものを使用した．
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卵を用いた分類実験
長軸方向でつかんだ場合，90%以上の識別率が得られる
A

正しく判別できた数
識別率 =卵の把持数(𝑛=30)

識別率

F

圧電アクチュエータ側

CE

B

Cの裏側はD
加速度センサ側

C

長軸方向 93.3%
短軸方向 85.4%

YX

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本技術の特徴
ハンドで持つだけで生卵とゆで卵を区別できる柔らかいもの（アスカーC1）から硬いもの（ショアA90以上）まで対応
時間による構造変化も検出可能

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想定される用途
多品種少量生産における自動化の促進

農業・水産等の分野における自動仕分け機能の高度化
製造現場のロボットハンドに対する不良品検出機能の付加

18実用化に向けた課題
デモ用に製作したロボットハンドは２指実用的な把持には改良が必要．力制御についても検討の余地あり．

具体的な把持対象に応じた治具の開発が必要
現状はデモのみ．状況に応じた適用検討が必要と考える．

計測・分類を行うための構成を小型化の必要
アンプやコンピュータ部分も技術的には小型化できるが未実施19想定する共同研究
ロボットハンドの研究開発
アプリケーションの研究開発
不良品点検・診断システムの研究開発

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本技術に関する知的財産権• 発明の名称：識別装置、識別方法、およびプログラム• 出願番号 ：特願2020-37119• 公開番号 ：特開2021-139723
• 出願人
：鳥取大学
• 発明者
：西田信一郎、中谷真太朗
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お問い合わせ先
国立大学法人 鳥取大学
研究推進機構TEL: 0857-31-5703
FAX: 0857-31-5571
E-mail: sangakucd＠ml.cjrd.tottori-u.ac.jp22