ロボットハンドのピッキング性能を向上させる近接覚センサーを手がける「Thinker」が2.3億円調達

2023年9月29日、株式会社Thinkerは、総額2億3,000万円の資金調達を実施したことを発表しました。

Thinkerは、大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻の小山佳祐助教が開発した「近接覚センサー」の社会実装を目指す大阪大学発のベンチャー企業です。

自らが対象を感じ取り、思考し、判断するロボットハンドを実現する近接覚センサーの研究・開発を行っています。

初の製品となる「近接覚センサーTK-01」は2023年7月31日から販売を開始しており、今後は、近接覚センサーのさらなる用途開発に取り組むほか、近接覚センサーと柔軟機構とを組み合わせることでばら積み部品などを「まさぐりながら、つかみにいく」ことができる新たなロボットハンド開発にも注力します。

ロボットハンドは、ロボットアームの先端に取りつけられた、手のような役割を果たす機構です。主に対象物のピックアップ（持つ、移動させる、置く）で用いられており、工場の自動化において重要な役割を果たしています。

近年、さらなる省人化・自動化が求められ、ロボットハンドの高性能化に向けた研究開発が進められています。

ロボットハンドが対象物を掴むには、高度な技術を必要とします。私たち人間は固いものから柔らかいものなど多様な対象物を正しく判別し掴むことができますが、ロボットは柔らかいものや、壊れやすいもの、不定形のものを掴むことが苦手です。

これは、ロボットハンドが対象物を破損することなく正しく掴むためには、対象物の形・サイズ・摩擦係数・強度などを正しく理解する必要があるためであり、対象物を認識するための技術がまだ不完全であることが理由です。

ロボットハンドが対象物を認識するために使われているセンサーには、関節部にかかるトルクを検出し掴んでいる状態を推定するトルクセンサーや、モーターのトルクを推定するモーター入力電流センサー、ロボットハンドの手首部に取り付ける力覚センサー、指先の触覚センサー、カメラによる認知などがあります。

モノを掴んでから認識するタイプのセンサーは、モノの許容量よりも大きな力で掴んでしまう可能性があることから、強度のある対象物にしか適用できない、あるいは極めてゆっくり掴む必要があるという課題を抱えています。

一方で、カメラは非接触でモノを認識できますが、透明・鏡面の対象物は上手く認識できないという課題を抱えています。

Thinkerの近接覚センサーは、カメラを用いることなく、赤外線とAIを組み合わせた独自の高速・高分解能なセンシングにより対象物の位置と形を非接触かつ高速に把握することが可能です。これにより、鏡面・透明物質の取り扱いや、現場環境に応じた臨機応変なピックアップを可能としています。

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