ロボットを日本の現場で動かす
commissureは、他社がつくるロボットを日本の現場で運用していくための支援に取り組んでいます。視覚だけでは得にくい触覚のデータや、現場への統合といった課題に向き合っています。
対象：ロボットに触覚センシングを導入したい事業者・SIer
課題
接触作業に適した触覚センサーの選定と、ロボット制御系へのつなぎ込みが、専門知識と工数の面で導入の壁になります。
解決
人の触覚知見と多種センサーの評価の蓄積をもとに選定を担い、ミドルウェア HaptoConnect で統合を軽くします。
使用するプロダクト
根拠
自社でも触覚センサーを開発する立場から、多種の触覚センサーを横断的に評価してきました。その知見をもとに選定します。 （ロボット向け触覚センサーのまとめ「Awesome-Tactile-Sensor」（仮称）を近日公開予定）
対象：ロボット事業者・現場オペレーター
課題
自動化が難しいラストワンマイル作業では、操作の精度と、オペレーターの認知負荷が課題になります。
解決
皮膚せん断刺激でリアルタイムに触覚を返します。カメラのハンドトラッキングを維持したまま操作性を高め、認知負荷を下げます。
使用するプロダクト
根拠
陶芸ロボットを用いたテレオペレーションで、触覚提示を実証しています。 （具名確認調整中）
対象：ロボット学習データを構築するチーム
課題
視覚ベースの取得では、把持時に遮蔽の影響で失敗しがちです。教示の品質がそのまま動作精度に効きます。
解決
前腕の FMG で「握る前」から動作意図を取得し、映像と組み合わせてマルチモーダル化します。HaptoAI と SDK で学習データの生成・実装まで支えます。
使用するプロダクト
根拠
PoC を進行中です。筋活動を模倣学習データとして活用する研究を参照しています（出典は別途明記します）。 （公開時期は PoC 完了後に調整）