巻き付きを実現するマニピュレータの検討

連続体ロボットは、ゾウの鼻やヘビなど、生物の柔軟な身体を模倣した身体構造を持ち、その特徴から倒壊した建物内などの複雑な環境下での作業や低侵襲医療などへの応用が期待されています。
連続体ロボットの利点の一つとして、ロボット全体で巻き付くことで物体を把持できることが挙げられます。物体の把持に一般的に使用されているロボットアームは、エンドエフェクタであるグリッパの形状や大きさによって把持できる物体が制限されてしまいますが、連続体ロボットによる全腕把持では、巻き付きによる把持であるため、より多様な物体への対応が可能となります。さらに、ロボットと対象物の接触点が分散されるため、作動動力が低減され、重量物を操作する能力が向上することが期待されます。
しかし、連続体ロボットはその柔軟性ゆえに物体の把持に耐えうる剛性を得ることが難しく、従来研究の多くは動作方向に制限のある構造にすることで物体の把持を可能にしています。
私は、動作方向の制約がなく剛性の高い柔軟な関節として、ボールジョイントを使用したロボットを開発しており、開発したロボットによって動作方向を制限せずに巻き付きによる物体の把持を行えることを確認しています。現在は、ステレオカメラを用いた画像処理やロボットの制御のための機械学習の導入により、実際の生物のように物体を認識して自律的に把持するシステムの開発に取り組んでいます。

Continuum robots have body structures that mimic the flexible bodies of living creatures, such as elephants’ trunks and snakes, and their features are expected to find applications in work in complex environments, such as inside collapsed buildings, and in minimally invasive surgery.
One of the advantages of the continuum robots is that they can grasp objects by wrapping around. The robot arms commonly used for grasping objects are limited by the shape and size of the gripper, whereas the whole-arm grasping by continuum robots can handle a wider variety of objects because of its coiled grasping. Furthermore, the contact points between the robot and the object are dispersed, which reduces the actuation force and improves the ability to manipulate heavy objects.
However, the flexibility of continuum robots makes them difficult to achieve rigidity to withstand object grasping, and most previous studies have used a structure with restrictions on the direction of motion to enable grasping.
I am developing a robot that uses ball joints as flexible joints with high rigidity and no restriction on the direction of motion, and have confirmed that the robot can grasp an object by wrapping around it without restriction on the direction of motion. Currently, I am working on developing a system that recognizes and grasps objects autonomously like a real living organism by introducing image processing using stereo cameras and machine learning for controlling the robot.