ロボットアームを中心に、認識・学習・制御のソフトウェアと、アーム・ハンド・センサーのハードウェアを合わせて開発します。対象物に合う「つかむ・支える・巻き付く」を設計し、シミュレーションから実機検証につなげます。
形や硬さが一定でない対象物、支えが必要な搬送、力加減が重要な接続作業。ハンドだけ、制御だけで考えず、機材構成と認識・動作を一緒に検討します。既存のアームや設備を生かす構成にも対応します。
以下は提案例と開発構想です。対象物の材質・重量・形状、要求品質、設備の条件を確認し、適した構成と検証範囲を決めます。
5本指ハンドで対象物を取り上げ、もう一方の腕の受け皿やV字の保持具で支える構成です。不定形物や柔軟物の把持、支え方、持ち替え、搬送を検証します。
複数の接触点で対象物の形に沿う保持を検討し、もう一方の腕で下から支えます。袋状のものや柔軟物など、つかむだけでは姿勢が安定しにくい作業に対し、把持と支持を分担する提案です。
検証すること品種や姿勢を変え、把持成功率、落下の発生、搬送時間を確認します。
指先だけでは保持しにくい対象物に対し、長いアームを周囲へ巻き付け、包み込んで支える構想です。通称「タコアーム」として、吸盤のない一本の金属アームを、根元が太く先端へ細くなる形状で検討しています。胴体が対象物へ複数回巻き付き、保持の確実性を高めることを目指します。
長い胴体が対象物に沿って複数回巻き付くことで、接触する範囲を広く取る保持方法を検討します。指先で挟みにくい形状に対して、巻き付き量と接触圧を調整することを目指します。
検証すること保持力、滑り、接触圧、解放動作を対象条件ごとに検証します。濡れた表面を含む材質・重量・摩擦・巻き付き量による違いを評価する方針です。
一方の腕で柔軟な対象を支え、もう一方で位置と力を調整して接続する提案です。画像と力の情報を使い、たわみや位置ずれ、接続時の力加減を扱います。
柔軟な対象のたわみを一方の腕で抑えながら、もう一方で接続位置と力を調整します。位置合わせだけでは完了しにくい組付け作業を、視覚と力の情報から検討します。
検証すること径・材質・姿勢を変え、接続の成功率、所要時間、対象物にかかる力を確認します。
照明と撮像を、ロボットによる視点変更・持ち替え・搬送と組み合わせます。加工痕と傷の識別や凹部の死角に対し、対象部品に合う照明と姿勢を検討します。
部品の姿勢や視点を変えて凹部などを撮像し、検査後の搬送までつなげます。照明・カメラ・持ち替えを組み合わせ、見えにくい箇所を確認できる工程を検討します。
検証すること見逃し率、誤検出率、検査・搬送時間を確認し、品質と工程速度の両立を目指します。
成功した条件だけでなく、滑り、落下、持ち替えの失敗、作業時間を確認します。シミュレーションと実機の差を補正し、例外時の復旧手順や人が担当する作業も含めて導入を検討します。
