Insight：ソフト触覚センサーがロボットの触覚感度を向上

『Nature Machine Intelligence』に掲載された論文で、マックス・プランク知能システム研究所（MPI-IS）の科学者チームが、コンピュータビジョンと深層ニューラルネットワークを用いて、物体がセンサーのどこに接触したか、どれくらいの力が加わったかを正確に推定する、堅牢なソフト触覚センサー「Insight」を発表しました。この研究プロジェクトは、ロボットが人間や動物と同じくらい正確に環境を感じ取れるようになるための重要な一歩です。自然の指先と同様、この指先センサーは非常に敏感で、堅牢、高解像度です。

柔らかい殻と軽量骨格のハイブリッド構造

親指型のセンサーは、軽量な剛性骨格を包む柔らかい殻で構成されています。この骨格は、骨が柔らかい指組織を安定させるのと同様に構造を支えます。殻はエラストマーに暗色だが反射性のあるアルミニウムフレークを混ぜたもので、不透明な灰色をしており、外部光が内部に入るのを防ぎます。この指先サイズのキャップ内部には、LEDリングで照らされたカラフルな画像を記録する小さな160度魚眼カメラが隠されています。

内部画像変化から接触位置・力・方向を推定

物体がセンサーの殻に触れると、センサー内部のカラーパターンの見え方が変化します。カメラは1秒間に何度も画像を記録し、ディープニューラルネットワークにこのデータを供給します。アルゴリズムは各ピクセルの光の微小な変化さえ検出します。わずかな時間で、訓練済み機械学習モデルが指が物体のどこに接触しているかをマッピングし、力の強さを決定し、力の方向を示します。モデルは科学者たちが「力マップ」と呼ぶものを推論します：三次元指先のあらゆる点に力ベクトルを提供します。

「革新的な殻の機械設計、内部の調整済み撮像システム、自動データ収集、最先端の深層学習により、この優れたセンシング性能を達成しました」と、MPI-ISのマックス・プランク研究グループリーダーで自律学習グループを率いるGeorg Martius氏は語ります。「柔らかい殻で剛性骨格を包む独自のハイブリッド構造が高感度と堅牢性を確保します。カメラは1枚の画像から表面の最微小な変形さえ検出できます」と、彼の博士課程学生Huanbo Sun氏は付け加えます。センサーのテスト中、研究者たちはそれが自らの重力に対する向きを感じ取るほど敏感であることに気づきました。

20万回の測定で学習データを生成

では、このようなセンサーはどう学習するのでしょうか。Huanbo Sun氏は、機械学習モデルが生の画像ピクセルの変化と加わった力の相関を理解するために必要な訓練データを生成するテストベッドを設計しました。テストベッドはセンサーの表面全体を探査し、センサー内部のカメラ画像とともに真の接触力ベクトルを記録します。このようにして約20万回の測定が生成されました。データ収集にほぼ3週間、機械学習モデルの訓練にさらに1日を要しました。これほど多くの異なる接触力で長期間の実験を生き延びたことは、Insightの機械設計の堅牢性を証明し、より大きなプローブでのテストでセンシングシステムの汎化性能の良さが示されました。

爪型ゾーンで微小な力と詳細形状を検知

親指型センサーのもう一つの特徴は、薄いエラストマー層を持つ爪型ゾーンを持つことです。この触覚中心窩は、微小な力と詳細な物体形状を検出するように設計されています。この超高感度ゾーンでは、指センサーの他の部分で使用した4mmではなく、エラストマー厚を1.2mmに選択しました。

「我々の研究で提示したハードウェアとソフトウェアの設計は、異なる形状と精度要件を持つ多様なロボット部品に転用可能です。機械学習アーキテクチャ、訓練、推論プロセスはすべて汎用的で、多くの他のセンサー設計に適用できます」とHuanbo Sun氏は述べています。