賢くシンプルなロボットハンド

ロボット終末を生き延びたいなら、ドアを閉めればいい、とオタクのジョークで言われている。ロボットは精度、スピード、一貫性など、どんなに優れた能力も持っているにもかかわらず、ドアノブの操作をはじめとする基本的な作業は未だに苦手だ。問題の一つは、ロボットが人間のために、人間の手のような手のために設計された世界で生き延びなければならないということだ。そして、ロボットは自然界で最も複雑な機械構造の一つなのだ。

しかし、機械にとっての救いの手が見えてきました。ピサ大学とイタリア工科大学の研究者たちは、驚くほどシンプルでありながら、驚くほど高性能なロボットハンド「SoftHand 2」を開発しました。このロボットハンドはわずか2つのモーターで動作します。一方、20個のモーターを搭載しながらも、驚くほど巧妙に動作する「Shadow Dexterous Hand」と比較してみましょう。SoftHandは、ロボットが物体を掴むのをはるかに低価格で実現することを約束します。

他のロボットハンドと同様に、SoftHandは「腱」、つまりケーブルを使って指を引っ張ります。しかし、その配置は根本的に異なります。個々の指に何本ものケーブルが通っているのではなく、各指の滑車に1本のケーブルが通っているだけです。そのため、器用さは少し劣りますが、コストと消費電力は削減されます。そして、それはそれで良いことです。あらゆるロボットマニピュレーターに万能な技術など存在しないのですから。より複雑なロボットハンドも、特定の用途では間違いなく活躍の場が見つかるでしょう。SoftHandもその一つかもしれません。

このハンドを作るために、研究者たちは当初、モーターを1つだけ搭載したよりシンプルなソフトハンドを開発しました。「モーターを回すと腱の長さが縮み、それによってハンドを強制的に閉じるという仕組みです」と、システム開発に携わったロボット工学者コジモ・デラ・サンティーナ氏は語ります。

腱を伸ばすと、関節の弾力性のおかげで指は再び平らな手のひらに広がります。例えばボールを掴むのには非常に便利ですが、指がほぼ同時に動くため、細かい操作はできません。

SoftHand 2はモーターを1つ追加することで、器用さを大幅に向上させました。上の画像をご覧ください。指の間を蛇のように走る腱の両端は、手首にある2つのモーターのいずれかに接続されています。モーターを同じ方向に動かすと腱が短くなり、上段のA、B、C、Dのようなジェスチャーが可能になります。これは、オリジナルのSoftHandと同じ原理です。

しかし、モーターを反対方向に回すと、E、F、G、H ではより複雑な現象が発生します。この場合、1 つのモーターが腱を放出し、もう 1 つのモーターがそれを巻き取ります。「腱が多数の滑車を通過する場合、腱の張力は一定ではありません」とデラサンティーナ氏は言います。

片方のモーターが腱を引っ張っている場合、腱のその端の張力は高くなります。もう片方のモーターが腱を解放している場合、腱のその端の張力は低くなります。このように張力を利用することで、SoftHandは一般的なロボットハンドよりもはるかに少ないケーブルで、すべての指を動かすことができます。

コジモ・デッラ・サンティーナ/ピサ大学

上のGIF画像を見れば、モーターを追加することによる違いが分かります。左の手にはモーターが1つ、右の手にはモーターが2つあります。前者はボールを力ずくで掴むように、すべての指をボールの周りに折り曲げます。一方、右の手は腱の張力の違いを利用して、より意図的にボールを挟むことができます。下の紙幣でも同じ原理です。

コジモ・デッラ・サンティーナ/ピサ大学

SoftHandはたった2つのモーターで動作しているにもかかわらず、驚くほど多様な動作をこなすことができます。人差し指を伸ばして工具箱のラッチを開けたり、テーブルの上の紙を滑らせたり、瓶の蓋を開けることさえできます。しかも、これらすべてが（比較的）安価に実現されています。モーターの数が多いということは、それだけコストがかかるということです。

「ロボットが学習して面白いことをするには、安価で信頼性が高く、複雑なシステムが必要です」と、カーネギーメロン大学でロボット操作を研究するロボット工学者レレル・ピント氏は語る。「彼らの手はまさにそのバランスをとっていると思います」と彼は付け加えるが、真の試練は他の研究者がその用途を見つけられるかどうかだ。「自律学習に使えるのか？何千回もの把持に耐えられるのか？これらの疑問は未だに解明されていないのです。」

SoftHandには将来性があるが、Shadow Dexterous Handのようなより複雑なロボットマニピュレーターにも、まだまだ可能性は残されている。SoftHandは瓶の蓋を外すといった定型的な動作に適しているかもしれないが、Shadowとその多数のアクチュエータは、より複雑な作業に適応できるかもしれない。

でも、フィストバンプはどうかな？それはおっとりしたやつに任せとけ。

コジモ・デッラ・サンティーナ/ピサ大学

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