最適な触覚センサ選定⁠で⁠、
ロボットの性能を最大化する

ロボットが接触を伴う作業、たとえばコネクタの挿入、柔軟物の把持、部品の組立などを安定してこなすには、適切な触覚センシングが欠かせません。一方で触覚センサー市場は急速に多様化しており、原理も特性もコストも異なる製品が並んでいます。この選択肢の広がりが、導入する側にとってはそのまま難しさになります。

• どれが自社のタスクに合うのか、判断がつかない

  センサーごとに得意なタスク・計測できる物理量・価格帯が異なります。自社のタスクに最適な一つを選ぶには、各センサーの特性と現場条件の両方を理解する必要があり、専門知識なしには見極めが難しくなります。

• 試してみるまで、合うかどうか分からない

  センサーの適合性は、実際にタスクで動かして初めて見えてきます。ところが評価用の機材を揃え、つなぎ込み、試すというサイクル自体にコストがかかるため、複数の候補を比較する前に一つに賭けざるを得ません。結果として、PoC でつまずいて初めて選定を誤ったと分かる、ということが起こります。

• 選べても、つなぎ込みで力尽きる

  センサーを決めても、ロボットの制御系への接続・同期・キャリブレーションは個別対応になりやすく、想定以上の工数を要します。

その結果、「触覚を入れたいが、どこから手をつければいいか分からない」まま、導入に踏み切れなかったり、途中で頓挫したりするケースが生じます。

「どの触覚情報が必要か」と「それをどの製品が実際に取れるか」。commissure は、この二つを両方判断できる立場から、導入の意思決定そのものを引き受けます。

• 触覚知見から、必要な情報を定める

  人が接触時に何を手がかりにしているのか。その研究知見を選定の軸にします。タスクに本当に必要な触覚情報は何かという観点から、市場の多様なセンサーを絞り込みます。

• 実機評価の経験で、適合を見極める

  カタログスペックだけでは、向き不向きは分かりません。各社のセンサーとデータ収集デバイスを実際に動かしてきた経験から、用途に対する適合を導入前の段階で判断します。試してから気づく、を避けるための工程です。

• ミドルウェアで、統合を軽くする

  選定したセンサーとロボット制御系を、ミドルウェア「HaptoConnect」でつなぎます。センサーごとに個別対応しがちな接続・同期を共通化し、つなぎ込みの工数を抑えます。

自社で触覚センサーを開発している立場から他社製品を評価でき、かつ人の触覚研究の知見を選定に持ち込める。ここが汎用のインテグレーターとの違いです。