概要 2026 年 2 月のロボティクス &モーション コントロール特別レポートでは、ロボット工学の状況を変える最先端の進歩を紹介し、触覚センシング、ビジョン システム、ソフト ロボティクス、自律手術、AI 主導の設計に及ぶイノベーションに焦点を当てています。 重要な進歩は、ケンブリッジ大学とロンドン大学の研究者による、柔軟で耐久性のある電子ロボット スキンの開発です。複数の異なるセンサーを埋め込んだ従来の皮膚とは異なり、この単一材料のゼラチンベースの導電性ヒドロゲルには、860,000 を超える感覚経路が含まれており、人間の皮膚をより忠実に模倣した、圧力、温度、切り傷、多点接触などのマル

研究者たちは、壁を通過できる電波を使って、遮られた物体を感知するロボットを開発しました。 RF-Graspと呼ばれるロボットは、この強力なセンシングと従来のコンピュータービジョンを組み合わせて、他の方法では視界から遮られる可能性のあるアイテムを見つけて把握します。この進歩により、いつの日か倉庫業務が合理化されたり、機械がごちゃごちゃしたツールキットからドライバーを引き抜いたりするのに役立つ可能性があります。 倉庫作業は、時には危険な作業条件にもかかわらず、通常はロボットではなく人間の領域です。これは、ロボットがこのような混雑した環境でオブジェクトを見つけて把握するのに苦労していることが一因で

Sensors Expoは、6月27日から29日まで、カリフォルニア州サンノゼのMcEneryコンベンションセンターに新しい名前であるSensorsConvergeで戻ってきます。センサーのさまざまなアプリケーションを強調する9つの会議トラックがありますが、よく見ると、それらは共通のテーマを共有しています。インテリジェントな接続性、つまりコンバージェンスがすべてです。それは、データを収集し、データを使用可能な情報に変換し、その情報を共有してプロセスを制御し、人々が情報に基づいた意思決定を行えるようにすることです。そして、センサーはそのすべてのデータの出所です。 基調講演は、センサー市場にとっ

ロボットは、組立ラインでの簡単な作業など、同じ繰り返し動作を行うのが得意です。しかし、それらは環境内を移動するときにオブジェクトを知覚する能力を欠いています。最近の研究は、イリノイ大学アーバナシャンペーン校、NVIDIA、ワシントン大学、スタンフォード大学の研究者によって、ロボットがオブジェクトを操作してナビゲートできるように、より大きな空間知覚を与えるフィルターを開発するための6Dオブジェクトポーズ推定について実施されました。より正確に宇宙を通り抜けます。 3Dポーズは、X、Y、およびZ軸の位置情報（カメラに対するオブジェクトの相対位置）を提供しますが、6Dポーズははるかに完全な画像を提

人間の探査のための宇宙および惑星表面の組み立ては、人間の使命をサポートするためのさまざまな技術的推進力を含む挑戦的な領域です。 NASAは、月に生息地やアンテナなどの構造を構築するための自律型アセンブリエージェントを開発しています。これらのモジュール式で再構成可能なアセンブラーロボットは、人間による絶え間ない監視とテレオペレーションが禁止されている場所でも、構造物のロボットによる組み立てを提供します。 アセンブラーは、物を作るために協力するモジュラーロボットのチームです。各アセンブラーは、1つ以上のスチュワートプラットフォームまたはヘキサポッドのスタックであり、移動用の6つのリニアアクチュ

レベル4の自動運転車 、車両の自動運転システムは、すべての運転タスクを実行し、環境を監視します。ドライバーは車両を制御するオプションがありますが、理論的には、人間のオペレーターはこれらの状況で注意を払う必要はありません。 ただし、レベル4の自動運転車の所有者は、車両がほとんどの作業を行うので安全だと思いますか？ 安全だと思いますか？ 自動車両テストとシミュレーションの標準化というタイトルのウェビナーで、ある読者が2人の自動車業界の専門家に次の質問をしました。 「自動運転車（AV）の安全性の最低レベルはどれくらいですか？十分に安全ですか？レベル4は称賛に値する目標ですが、これまでのとこ

自動運転車が道路を走行する前に、できるだけ多くのシナリオでテストする必要があります。 シミュレーションソフトウェアとモデルベースの開発ツールは、仮想の「テストドライブ」環境を作成できます。 HIL、または「hardware-in-the-loop」テストは、コントローラーの実際の信号を、現実をシミュレートするテストシステムに接続します。たとえば、エンジンECUのようなコントローラーは、実際には、完成車にあると「考える」ようにだまされる可能性があります。 HILを使用すると、メーカーは、実際のドライブのコストをかけずに、車両コンポーネントをさまざまな可能なシナリオに通すことができます。 そし

パデュー大学のイノベーターは、生物医学画像用のより優れた3D光検出器を開発するために、クモからヒントを得ています。 チームは、クモの巣の繰り返しのアーキテクチャパターンに触発され、昆虫や甲殻類などの節足動物の複眼ビジョンシステムのように、入射光の方向と強度の両方を同時に検出する、弾力性のあるドーム型の光検出器アレイを実証しました。 「3D曲線表面とシームレスにインターフェースできる変形可能で信頼性の高い電子機器の開発に、クモの巣の独自のフラクタルデザインを採用しました」と、生物医学工学および機械工学のPurdue助教授であるChiHwanLee氏は述べています。 このような3Dオプトエレ

科学論文から重要なデータを自動的に取得するために、米国国立標準技術研究所（NIST）のコンピューター科学者は、画像データに含まれる高密度で低品質のプロット内の三角形などの小さな幾何学的オブジェクトを正確に検出する方法を開発しました。パターンを検出するように設計されたニューラルネットワークアプローチを採用しているNISTモデルには、現代の生活で多くの可能性のあるアプリケーションがあります。 NISTのニューラルネットワークモデルは、定義された一連のテスト画像内のオブジェクトの97％をキャプチャし、オブジェクトの中心を手動で選択した場所から数ピクセル以内に配置しました。研究者たちは、1900年代

スピンオフは、NASAの年次刊行物であり、NASAテクノロジーの商業化に成功しています。この商業化は、健康と医療、消費財、輸送、公共の安全、コンピューター技術、および環境資源の分野での製品とサービスの開発に貢献しています。 国際宇宙ステーション（ISS）の内部は、宇宙飛行士に軌道の無重力状態における垂直性の錯覚を与えるように設計されています。 「床」は比較的整頓されており、照明は反対側の「天井」に沿って走り、ほとんどのモニター、ケーブル、および頻繁に使用される機器が「壁」に詰め込まれています。宇宙飛行士は、内耳ではなく目を使って向きを決めることを学びます。それは簡単に壊れてしまう幻想で

研究者は、誰かの人差し指の正確な位置を検出し、手の動きを継続的に追跡できるリングとリストバンドの組み合わせであるAuraRingを作成しました。リングはリストバンドで拾うことができる信号を発し、リストバンドはリングとそれが取り付けられている指の位置と向きを識別できます。ジェスチャや指が指している場所だけでなく、指を完全に追跡できるものなど、指によって実行されるきめ細かい操作をキャプチャします。 AuraRingは、3Dプリントされたリングに800回巻き付けられたワイヤーのコイルで構成されています。ワイヤーを流れる電流は、リストバンド上の3つのセンサーによって拾われる磁場を生成します。センサー

特許出願中の技術であるE-Tongueは、液体サンプル中の生体分子や化学化合物を検出できるナノ構造材料を備えたシリコンベースのインターデジタル電極（IDE）アレイで構成されています。 化学物質や生物種（アミノ酸、DNA、ミネラル、塩、水中に溶解した有機揮発性物質など）は液体に含まれている可能性がありますが、一部は気体では検出されない可能性があります。したがって、市場で利用可能な既存の技術を利用する場合、ガスや液体では効率的に検出できない可能性があるトロポニンやグルコースなどの1つ以上の標的成分の存在について特定の体液をテストすることが役立つ場合があります。 E-Tongueテクノロジーは、

より優れたセンシング機能により、ドローンは危険な環境をナビゲートし、車は人為的ミスによる事故を防ぐことができます。現在の最先端のセンサーテクノロジーはデータを十分に高速に処理しませんが、自然は処理します。 研究者たちは、クモ、コウモリ、鳥、その他の動物に触発されたセンサーを構築しました。その実際の感覚は、機械受容器と呼ばれる特別なニューロンにリンクされた神経終末です。神経終末（メカノセンサー）は、動物の生存に不可欠な情報のみを検出して処理します。それらは、髪、繊毛、または羽の形で提供されます。多くの生物学的メカノセンサーは、圧力や温度の変化などのしきい値に従って、データ（環境から受け取る情報

今日の車両に簡単に統合できる新しいレーダーシステムは、ドップラーレーダーを使用して、建物や駐車中の自動車などの表面で電波を反射させます。レーダー信号はある角度で表面に当たるので、その反射はビリヤード台の壁に当たるキューボールのように跳ね返ります。信号は、角を曲がったところに隠されたオブジェクトを攻撃し続けます。レーダー信号の一部は、車に取り付けられた検出器に跳ね返り、システムが角を曲がった物体を確認し、それらが動いているか静止しているかを判断できるようにします。 このシステムにより、車は、今日のLiDARやカメラセンサーでは記録できない閉塞物を見ることができます。たとえば、自動運転車が危険な

Organ-on-a-chipの概念は、肺と同じように空気から血流に酸素を移動させるなど、特定の臓器機能を模倣する小規模な生物学的構造を作成します。目標は、これらのOrgan-on-a-chip（微小生理学的モデルとも呼ばれる）を使用して、毒性を評価したり、新薬の有効性を評価したりするためのハイスループットテストを促進することです。 しかし、Organ-on-a-chip研究は近年大きな進歩を遂げましたが、これらの構造を使用する上での1つの障害は、システムから実際にデータを取得するように設計されたツールがないことです。データを収集する既存の方法は、バイオアッセイ、組織学を実施するか、組織を破

多くの場合、データ監視システムは、広大な領域にまたがる険しく、過酷で、予測不可能な地形で必要になります。必要なソリューションは信頼できるものでなければなりません。ただし、システムのオペレーターがリモートサイトにアクセスしてデータを取得したり、定期的なメンテナンスを実行したりすることはめったにありません。 ロングレンジワイヤレスセンサーネットワーク（LRWSN）は、リモートのオフグリッドロケーションから異種のフィールドデータをキャプチャ、収集、および中継するワイヤレスメッシュセンサーネットワークアーキテクチャです。 LRWSNは頑丈で、設置と操作が簡単で、拡張のコスト効率が高く、ワイヤレスで、

毎年、ワクチン接種の欠如は、主に発展途上国で、約150万人の予防可能な死亡につながります。ワクチン接種を困難にする要因の1つは、医療記録を保存するためのインフラストラクチャがないことです。そのため、特定のワクチンが必要な人を簡単に判断する方法がないことがよくあります。 研究者は、ワクチンと同時に皮下に送達される、肉眼では見えない染料のパターンでデータを保存することにより、患者のワクチン接種履歴を記録する方法を開発しました。量子ドットと呼ばれるナノ結晶からなる新しい染料は、皮膚の下に少なくとも5年間留まることができ、特別に装備されたスマートフォンで検出できる近赤外光を放出します。 「患者の」

面分光器（IFS）は、分光機能とイメージング機能を組み合わせた機器です。 IFSは、2D視野にわたるスペクトル情報を提供します。レンズレットベースのIFS設計では、レンズレットアレイが分光器の入口面に配置されます。レンズレットアレイによって生成されたすべてのビームは、分散要素を介して供給され、カメラによって画像化され、個々のレンズレットのスペクトルが生成されます。 従来のレンズレットベースのIFS設計では、スペクトルがずれているため、スペクトルは分離され、部分的にしか重なりません。検出器の1つの列が隣接するスペクトルの異なる波長で占められ、ダイナミックレンジが非常に高くなる可能性があるため、

NASAのラングレー研究所は、電界効果トランジスタ（FET）に基づくソリッドステート集積回路を開発しました。 ergFETと呼ばれるこのセンサーは、材料の電子特性を特徴づけ、手荷物、配線、液体などのアイテムの検出を可能にし、リモートEKGなどの医療画像にも使用できます。 この平衡反転ゲート電界効果トランジスタ（ergFET）は、トランジスタのゲートの近くに電極を配置して、トランジスタで一般的で測定誤差を引き起こす可能性のあるリーク電流を制御および反転します。アレイに組み込んで高解像度のイメージングを可能にし、可動部品のないソリッドステートデバイスです。これにより、ポータブルでハンドヘルドのセ

NASAゴダードスペースフライトセンターは、サンプリングされる液体の流量と温度をリアルタイムで測定する微量分析システム用のセンサーを開発しました。電流センサーは液体を迂回させて温度センサーと流量センサーを分離します。これにより、液体が漏れ、より大きな初期サンプルが必要になる可能性があります。この設計は、その流用を排除します。システムセンサーは、毎分ナノリットルの範囲の流量と、150°Cを超える温度から-80°C未満の温度までを測定します。 このシステムのセンサーは、窒化ケイ素（SiN）に包まれて流体の流れから電気的に隔離され、チャネルの中央に吊り下げられて、感度と応答時​​間を最大化します。