５. 触覚センサに望まれる機能 ²⁴⁾

（１）高速応答性が重要である。
ロボット制御での制御サイクルは通常1ms程度のため、センサは1ms以下の応答性が必要となる。例えば、非接触から接触への状態遷移では、位置制御から力制御に切替わるため、接触検出は高速応答かつ高感度なセンサが望まれる。特に触覚制御では、微小な動作変化で接触状態の破綻が起きやすく高速応答が重要となる。また人間は触覚の応答性が高く、わずかの時間遅れでも違和感を生ずるため、ヒューマンインターフェースにおいても瞬間的応答性は必要である。

（２）伸び縮み可能で広い面を覆える。
自由曲面への実装の問題がある。ロボット等の各種機械システムには自由曲面が多く存在し、従来のシート状センサでは展開面が平面となる物体しか覆えない。
特に、ロボットの肘, 膝などでの接触状態の計測が重要であるにも係わらず、その部位表面が動作によって伸縮するため、センサの設置が困難な部分がある。また柔軟な部位にセンサを装着した場合、荷重によって表面が変形する部分でも同様な問題がある。このため近年、伸縮可能なセンサへ要求がある。

（３）耐久性がある
視・聴覚は非接触で情報取得が可能だが触覚は接触が不可欠である。このため、(a)伸び、縮み、擦り、打撃などに対する物理的耐久性、(b)水、油や浸透する湿気、酸素などの化学的汚染に対する化学的耐久性が重要である。

（４）近接情報が大切である。
ロボット作業での安全性確保のため、触覚が利用されている。但し、触覚は接触の検出であり、すでに衝突が発生している。特に高速な動作では衝突発生後の対応は困難である。しかし、近接覚は物体近傍情報を検出するため、視覚でのオクルージョンや誤差の欠点を補い、物体の距離と方向を高速に精度よく検出できる。このためロボットなどが物体の衝突する以前に対応可能であり、より安全性が高い。 また近接覚を用いて、衝突回避、ソフトな接触、非接触インターフェースなどが可能になる。

視覚は物体近傍ではオクルージョンがあり、触覚は離れると検出できない。これは把持や操りでは大きな欠点であり、接触が離れても計測できる近接覚を利用する方が合理的と思える。なお、触・近接覚センサは近接覚と弾性体を組合わせることで構成できる。すなわち、弾性体に接触した後の距離変化から接触力が計測できる。このため、触・近接覚センサは、比較的簡単に構成でき、かつ有用性が高いと思われる。

６. まとめ

（１）WearableセンサやIoT機器への応用を目指し、薄く柔軟性があり、大面積化が可能で伸縮性を備えた、印刷技術や繊維・織物技術を用いて製造した安価なセンサの利用が進むと思われる。またロボット、人体などの3次元構造物に直接印刷して触覚センサを作成することも可能となる。
ただし、触覚は接触により情報収集を行う。このため物理的耐久性や、化学的安定性などが重要となる。

（２）カメラモジュールを用いた高空間分解能型の触覚センサは、視覚情報処理技術との相性もよく、ロボットハンドなどへの利用が進むと思われる。

（３）近接覚を基礎とした、触近接覚センサは、空間拡張型触覚センサとして、一つの発展の方向性を示す。また近接覚は、視覚と触覚をシームレスにつなぐセンサとして、ロボット分野での安全性の確保や高速性の向上のため利用が進むと考える。

（４）ロボットの制御では、視覚と触覚の協調により、ロバストな、より高性能な操りが可能となる。操りが可能から、より巧みにできるためには視覚、触覚など多角的情報による制御が必要になるだろう。特にロボットによる巧緻な作業での制御アルゴリズムの構築では機械学習が新たなフレームワークとツール提供するであろう。

【著者略歴】
下条　誠（しもじょう　まこと）
1976年　東京工業大学 総合理工学研究科 精密機械システム専攻修了
1976年　通商産業省工業技術院　製品科学研究所
1985年 – 1986年　スタンフォード大学 客員研究員
1993年　通商産業省工業技術院　生命工学工業技術研究所
1997年　茨城大学工学部情報工学科 教授
2001年　電気通信大学 知能機械工学専攻 教授
2016年　東京大学 大学院情報理工学系研究科 特任研究員
現在に至る

専門分野
ロボティクス・メカトロニクス研究、特にロボットハンドと触覚センシングの研究を行っている。具体的には、視覚と触覚情報を補完する近接覚センシング、薄く柔軟なすべり覚センサの研究、これらセンサを取付けたロボットハンドの研究開発など。

6. 終わりに

　本稿では、超小形のMEMS触覚センサのアイデアからスタートして、ひとの触覚の持つ特徴やそこから加賀得られるヒトの触覚モデルを模し、機械学習の技術を用いて人口触覚情報処理のためのステージモデルを提案した。これまでの成果では1個のカンチレバーによって複数のカンチレバーの出力をもしており、ステージモデルとしての可能性を示した段階に過ぎない。今後は高密度に複数のカンチレバーを実装した触覚センサを用いた研究を継続する。

現在のMEMS触覚センサはプロセスの改良によって直径　1mmの中に小型化した12個のカンチレバーを納めたサンプルの開発に成功している。これをさらに小型化する目処は立っており、センサの実装密度としてはヒトの触覚受容器官なみ100/cm²での配置が技術的に可能である。ここで課題となるのが電源の供給と信号の出力である。カンチレバーの変形を計測するには、機械的変形をひずみ抵抗として計測しており、現状は各カンチレバーにホイートストンブリッジと後利得のアナログアンプを接続している。しかし1cm²に数百個のカンチレバーを実装する段階では、このアナログ回路を設けることは現実的ではない。われわれは現在これをデジタル回路の周波数出力で処理する仕組みを開発中であり、将来的にはフルデジタルでの信号処理の実現を目指している。

本センサを高密度に実装し誰もが手軽にその出力が利用できるようになれば、光学情報処理、つまり、映像情報処理（Computer Vision）の研究に匹敵する触覚情報処理(Computer Haptic)分野を立ち上げることが可能となる。複数の素子から同時に得られる情報から必要な信号のみを分離する研究はコンピュータビジョン研究で広く知見が得られており、その多くが触覚情報処理にも応用が可能である。それに向けて、センサの実用化に今後も邁進していく。

なお、本センサの開発情報は立命館大学　認知科学研究センターに設けられた力触覚技術応用コンソーシアム（http://www.ritsumei.ac.jp/research/center/consortium/tactile/）において、定期的に実施する研究会において公表している。

謝辞
本稿のMEMSに関する図面は共同研究者である新潟大学寒川雅之准教授から提供を受けた。

【著者略歴】
野間　春生（のま　はるお）
立命館大学 情報理工学部 情報理工学科 実世界情報コース
メディアエクスペリエンスデザイン研究室

1994年3月　筑波大学大学院　博士課程　工学研究科構造工学専攻修了　博士（工学）取得
1994年4月　株式会社国際電気通信基礎技術研究所　入社
2012年12月　株式会社国際電気通信基礎技術研究所　退社
2013年1―3月　Worcester Polytechnic Institute 客員研究員
2013年4月　立命館大学　情報理工学部　教授

学会役職
日本バーチャルリアリティ学会　理事（2019年−）

専門分野・研究テーマ
バーチャルリアリティ、触覚インタフェース、ウェアラブル＆ユビキタスインタフェース

4.耐故障計測の原理と実証試験

本節では前節で述べた対策2の方法について述べる。上述の通り、力覚センサは3軸のものと6軸のものが一般的に利用されているが、力の検出に用いられるデバイスのチャンネル数は冗長な構成になっていることが多い。したがって、一つのチャンネルに故障が発生しても、他のチャンネルが正しい値を提示していれば故障を診断し、補償出力を導出することができる。

そのアルゴリズムを以下に説明する。数学的に厳密な説明は避け、図を用いた概念的な説明とするが、詳細は文献⁴⁾を参照されたい。複数の電極を配置したセンサを想定し、そのうちの一枚の電極が故障した場合に各電極が示す変位の値をグラフで示したものを図3(a)に示す。故障したセンサの応答値のみ他の応答値から明らかに外れていることが確認できる。冗長なチャンネル数で検知をした場合には、それぞれのチャンネルの応答には相関性があり、故障が発生したチャンネルのみ、その相関的関係から外れた値を示すことになる。

また図3(b)のように、明らかに外れているチャンネルが示すべき応答値も他のチャンネルの応答値から推定することができる。したがって、以下の手順で処理することによって、故障が発生した場合にも故障診断を行い、値を補償して出力し続けることが可能になる。
・相関性を崩しているチャンネルを特定し、故障の可否を判断する
・故障しているチャンネルの値を他のチャンネルの応答に基づき推定し補償出力とする
・補償出力を用いて故障していないときと同様に力を計算する

上記のアルゴリズムを実装した試験の様子を以下に記す。まず、原理的検証を歪ゲージ型の力覚センサで行った時の様子を図4に示す。9枚の歪ゲージの応答値を9チャンネルのAD変換機で計測し、その値から外力値を計算し、PCのディスプレイに可視化してCGで表示している。9チャンネルのうちの一つを断線すると、故障の発生したチャンネルを特定し、その値を補償することで右の図に示すように故障中も誤差の少ない計測値を示していることがわかる。

耐故障計測アルゴリズムなしで計算した場合とそのアルゴリズムを入れた場合の応答値を同じ実験結果から導出し、比較したものを図5に示す。灰色の領域で示されている時間帯に断線が発生しているが、その間も耐故障計測アルゴリズムを実装した場合には値の変動が抑制されている。

5. まとめ

力学的に人を支援するロボットが広く実用化されるためには力覚センシングの信頼性を高める安全技術が必須である。そこで、筆者のグループでは壊れにくい力覚センサを開発した。力覚センサの信頼性が高まれば人間支援ロボットの安全性の抜本的改善が期待される。故障リスクがネックとなっている協働ロボットの技術をさらに発展させるためには力覚センサの信頼性を高める試みを引き続き進める必要がある。

【著者略歴】
辻　俊明（つじ　としあき）
1978年7月9日生。2006年3月慶應義塾大学大学院理工学研究科総合デザイン工学
専攻後期博士課程修了。
同年4月 東京理科大学工学部第一部機械工学科嘱託助手。
2007年4月埼玉大学工学部電気電子システム工学科助教。
2009 年10月から2015年3月までJSTさきがけ研究員を兼任。
2012 年3月より埼玉大学工学部電気電子システム工学科准 教授、現在に至る。

2018年度，2019年度日本ロボット学会理事。再生医療とリハビリテーション学会
理事。博士 （工学）。

2006年度，2007年度ファナックFAロボット財団論文賞等を受賞。主として力覚センシングとその信号 処理に関する研究に従事しており、リハビリ支援ロボット，モーションコントロール技術に応用している