イタリアの技術研究者は最近、タコからヒントを得た柔らかいロボットアームを開発した。 「吸盤」に分散センシングと制御を統合することで、タコの触手に似た局所的な「思考」と自律的な把握能力を実現します。複雑で予測不可能な海底環境の探索に使用するように設計されています。
この研究は、イタリア工科大学 (IIT) のバイオミメティック ソフト ロボティクス研究所のチームが主導しました。彼らはタコの神経系構造からインスピレーションを得ました。タコの中枢脳は比較的小さいですが、ニューロンの約 60% が 8 本の触手に分散されています。各腕はその場で情報を処理し、脳からの指示を待たずに独立して獲物を捕まえるなどの反射行動を引き起こすことができます。研究チームは、単一の中央プロセッサに依存するのではなく、知覚と動きが柔軟な「身体」自体に密接に統合されるように、シリコンと電子部品を使用してロボットシステムでこの分散アーキテクチャを再現しようとしている。
その結果、長さ約 41 センチメートル、基部直径約 4 センチメートルの柔らかいロボットアームが完成しました。その形と構造はタコの触手に似ています。根元から先端まで人工の「吸盤」が10個付いており、徐々にサイズが小さくなっていきます。このシステムは、カメラ、外部コンピューター、または集中制御ユニットに依存しないように設計されており、その代わりに、すべての核となる認識機能と主要な意思決定機能を吸盤に分散させます。研究結果はNature Machine Intelligence誌に掲載されており、IITは一般向けの紹介資料も公開している。
それぞれの人工吸盤には 3 つの発光ダイオードと 3 つのフォトトランジスタが組み込まれており、この「機械の手首」の局所的な神経節に相当する、反射光の変化を測定するために使用される微小光学センシング システムが形成されています。吸盤の表面に異物が接触すると、シリコン素材が変形し、反射光の経路が変化します。このシステムは、接触が発生したかどうか、接触の強さ、および入射方向を決定し、それによって 3 つの重要なセンシング データを形成します。テストによると、システムの力の感度は 1 ニュートンあたり約 400 ミリボルト、力の測定誤差は約 0.1 ニュートンで、これはペーパー クリップ数本分の重さにほぼ相当します。方向認識の最大誤差は 18 度未満で、平均誤差は約 8 度で、これは時計の隣接する目盛り間の角度に近いです。
制御アーキテクチャに関しては、このソフト ロボット アームは 2 つの制御レベルを使用します。最初のレベルは完全にローカルで実行されます。各吸盤には独立した回路があり、中央の指示を待たずに接触が検出されるとすぐに吸着がトリガーされます。 2 番目のレベルはより高いレベルにあり、すべての吸盤によってアップロードされたデータを受信し、約 4 秒の時間枠内でターゲットの位置と接触特性を包括的に分析し、これに基づいてロボット アームを上向きまたは下向きに曲げたり、回転させたり、必要に応じて局所的な吸盤の自律動作をカバーしたりするなど、全体的な把握戦略を決定します。研究チームは、センシングと信号処理を吸引カップに直接統合するこのソリューションにより、ロボットアームは集中制御なしでリアルタイムかつ正確に接触に応答でき、優れた拡張性と堅牢性を備え、水中を含む複雑な環境でも動作できると述べた。
現在、すべての実験は水中で行われています。テスト中、このロボットアームは移動中にガラス瓶やグラスなどの物体を検出することができ、掴んだ物体の推定重量は約72.5グラム、実際の重量は85グラムで、人工の「ヒトデ」を含む標的をさまざまな角度で操作することができた。ロボットアームの耐荷重は約500gまでの物体を持ち上げることができ、300回の繰り返し使用でもセンシング性能は安定しており、耐久性に優れています。各吸盤は、完全な生データではなく、接触方向などの洗練された情報のみを上部制御部に送信するため、システム全体の帯域幅要件が大幅に軽減され、応答速度を大幅に犠牲にすることなく、より多くの吸盤や複数の接触リストに簡単に拡張できます。
研究チームは、この設計には強いモジュール性があり、さまざまなタスクに応じて吸盤の数とレイアウトを柔軟に調整できると指摘しました。潜在的な応用シナリオには、海底パイプライン、ケーブル、プラットフォームなどの水中インフラの検査や、剛性ロボットが到達できない狭いエリアや複雑なエリアでの生体サンプルの収集などが含まれます。この「タコのような」ロボットアームは、柔軟な構造と自律的な意思決定能力を備えており、深海探査、海洋工学、水中メンテナンスなどの分野に新たな技術的道筋を提供すると期待されている。
タコは長い間、ロボット工学の分野におけるバイオニクス設計の重要なインスピレーション源でした。 2017 年にはすでにドイツのオートメーション会社 Festo がハノーバー メッセで OctopusGripper のデモンストレーションを行っていました。これは、圧縮空気によって駆動されるシリコン製リストタッチグリッパーです。 2 列の吸盤を使用してターゲットを包み込み、膨張時に完全に掴みますが、依然として外部の気圧制御と手動操作に大きく依存しています。近年、イギリスのブリストル大学の研究者らは別の次元から状況にアプローチし、触手の形状を模倣するのではなく、タコの吸盤が分泌する粘液を研究している。彼らは、多層の柔らかい構造と生体流体システムで構成される新しいタイプの吸盤を開発しました。これは、タコの粘液が粗い曲面の隙間を塞ぐ様子をシミュレートし、従来の吸盤ではしっかりと取り付けるのが難しい石や木材などの不規則な物体をつかむことができます。
さらに一歩進んで、北京大学、シンガポール国立大学、浙江大学、北京工業大学などの研究チームは、頭足類の把握戦略をシミュレートするためにOUT-Robot機械的把握システムを共同設計し、柔らかい状態と硬い状態を素早く切り替えて、さまざまな形状、さまざまな柔軟性、さまざまな重量の物体を選別して把握できるようにした。これらのこれまでの試みと比較して、IIT の新しい設計の最大の特徴は、単にクロールできるだけでなく、クロール方法を決定できる「自律性」です。研究者らはまた、今回の実験で選択された物体の形状が比較的単純であることも強調した。次のステップには、より複雑で多様な形状と重さでのテストが含まれ、情報処理の点でシステム全体を本物のタコの神経回路に近づけるために、脳に似たニューロモーフィック コンピューティングを導入する試みが含まれます。