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【日本初】ドコモと慶應大学が力触覚をロボットに活用したデモを公開　5GとMECで力加減を適切に操作できる無線自律制御に成功

2024年1月19日 By ロボスタ編集部

ドコモと慶應義塾大学ハプティクス研究センターは、慶應大学が開発したヒトの力加減をロボット上で再現する技術「リアルハプティクス」を活用し、力加減を適切に操作できる半自律型ロボットハンド・アームの無線自律制御に成功した。

このロボットは、物を掴んだときの力加減（力加減や感触をあわせた情報：力触覚情報）から、物の材質を判別し、物に適した行動を自律的に選択することができる。5GとMEC（Multi-access Edge Computing）を組み合わせた、力触覚情報のリアルタイム分析は日本初の取り組みとなる(「リアルハプティクス」は登録商標)。

ドコモと慶應大学は「docomo Open House `24」で力触覚とロボットを組み合わせたデモを展示

遠隔操作のロボットで薄くて壊れやすいポテトチップスを掴めるか?

ドコモの技術と慶應大学ハプティクス研究センターの「リアルハプティクス」を組み合わせた取り組みは、ドコモが開催した「docomo Open House `24」で展示され、デモが公開された。また、遠隔操作で薄いポテトチップスを割らずにロボットハンドでつかむ体験デモコーナーも展示された。

著者も実際に体験したが、力触覚(リアルハプティクス)がないと、遠隔操作では割らずにつかむことはできなかった。力触覚があると、遠隔操作時にロボットハンドがポテトチップスに触れたことを感じることができる。

■力触覚を活用してロボットでポテトチップスをつかむ体験デモ

力触覚でお皿の材質と重さを判断してお皿の大きさを推定するデモ

デモはもうひとつ用意されていた。ロボットが力触覚を使ってお皿を区別するデモ。ロボットは力触覚でお皿の材質と重さを認識してお皿の大きさを推定、小さいお皿と大きいお皿を分別して、それぞれ適正なお盆に置く、というデモが公開されていた。

■力触覚を使ってロボットがお皿の材質と重さから大きさを自動で判断して区分けするデモ

人の代わりに働ける自律型ロボットや半自律型ロボットが注目

現在の日本ではロボットの社会進出が急速に高まっているが、行動に機転を利かせることや、細かな対応が難しいという課題がある。そのため、ロボット稼働時には人の支援が求められる場面が多くあり、人が「遠隔で操作するロボット」と、人の代わりに働ける「自律型ロボット」を組み合わせた「半自律型ロボット」が注目されている状況だ。

リアルハプティクスは遠隔操作ロボットや自律型ロボットに、人のように「掴むものに応じたやさしい力加減」を持たせることができ、これを活用すれば、ロボットのさらなる運用が期待できる。

リアルハプティクスを搭載した遠隔操作ロボットの実現性を検証

このような背景を踏まえ、2022年度は、モバイルデータ通信環境におけるリアルハプティクスを搭載した遠隔操作ロボットの実現性を検証。そして、2023年度は、リアルハプティクスで計測できる力触覚情報に5GとMECを組み合わせた自律制御システムを開発した。
このシステムは材質判別が可能で、カメラなどの視覚情報を使用せず、力触覚情報から判別できる。そのため、表面と中身の弾力感が異なるような、視覚では判別が難しい物でも適切な力加減で持ち上げたり、区分や選別をすることが可能となる。

このような半自律型ロボットを活用することで、様々なユースケースの創出や、ロボット市場の拡大が期待でき、特に、5GとMECの利用により、コストを抑えてモビリティの高いロボットを各地で利用できるようになることが期待できる。

無線遠隔操作とロボティクス

無線遠隔操作では、新たな業種でのリモートワークを創出し、移動に制約のある方々の社会参加の一助としても貢献できる。また無線自律制御では、ロボット本体が高性能なコンピューティングリソースを持つ必要がないため、ロボットの軽量化に繋がり、身近なシーンにおけるロボットのさらなる活躍を促進も期待できる。

力触覚ロボット制御技術と5Gの特徴を引き出すdocomo MEC

遠隔操作で食器の運搬動作をロボットに覚えさせている様子

慶應大学が開発したロボット制御技術「リアルハプティクス」と5Gの特徴を最大限に引き出せるdocomo MECを活用し、力加減を適切に操作できる半自律型（遠隔操作と自律制御を利用シーンに応じて切り替え可能）ハンド・アームロボットを開発した。

ネットワーク構成

開発したシステムは、docomo MECをリアルハプティクス搭載ロボット制御の中心として、遠隔操作や自律制御が可能なようにネットワークを構成している。

docomo MECには、手元側装置のリーダーと遠方側装置のフォロワーを繋ぎ合わせる接続管理システムを実装しています。遠隔操作では、リーダーとフォロワー間で双方向に転送される制御情報をdocomo MECが仲介します。一方、自律制御の際はdocomo MECがフォロワーへ制御情報を送信します。これらの通信には、docomo MECのオプションであるサービス「MECダイレクト.」が活用され、ロボットとMEC基盤を直結するように通信経路が最適化されており、低遅延・高セキュリティ通信を実現している。

自律制御システムの仕組み

新規に開発した自律制御システムは、ロボットが掴んだ物の材質をMECでリアルタイムに判別し、物に適した力加減や行動をとることができる。

自律制御システムの仕組み

具体的な例が前述のデモだ。飲食店での皿の配膳シーンを取り上げ、数種類の皿の材質や重みを判別し、皿を潰すことや落とすことなく、指定先までの配膳を自律的に完遂することができる。特に、材質判別には、カメラなどの視覚情報を使用せず、力触覚情報から判別しているため、表面と中身の弾力感が異なるような、視覚では判別が難しい物を適切な力加減で持ち上げることも可能にしている。

１：認知機能 リアルハプティクス搭載ロボットで計測できる力触覚情報をMECへ常時アップロードする。

２：認知機能 MEC側でロボットが皿を掴んだことを確認できたら、皿の材質や重さを推定する。

３：判断機能 認知した情報にもとづいて、次のアクションを判断する。

４：制御機能 判断結果に対応した制御情報をフォロワーロボットへ送信する。