モノの形状・鏡面・透明物質を認知できる近接覚センサーを活用したロボットハンドの実現に取り組む「Thinker」が1億円調達

2022年9月30日、株式会社Thinkerは、1億円の資金調達を実施したことを発表しました。

引受先は、大阪大学ベンチャーキャピタル株式会社を無限責任組合員とするOUVC2号投資事業有限責任組合（OUVC2号ファンド）です。

Thinkerは、大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻小山佳祐助教の技術シーズをもとに、独自のセンシング技術である近接覚センサーを実現しました。

Thinkerの近接覚センサーは、対象物との距離・傾きを同時に計測し、死角部分を含めたモノの形状や、鏡面・透明物資を認知できるセンサーです。

この近接覚をロボットハンドに導入することで、対象物に触れることなく指の姿勢や手先位置を調節できます。

また、AIと組み合わせることで、従来の産業用ロボットでは難しかった臨機応変なピックアップやティーチング負担軽減を実現します。

半導体向けシリコンウエハーの搬送装置や透明部材のピッキングなどの用途でのロボットハンドへの実装を想定しています。

今回の資金は、近接覚センサーの量産化の推進に充当します。

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ロボットハンドとは、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のことです。

人間の手のように5本の指がついたものから、吸盤によって吸着するものなどさまざまなものがあります。

ロボットハンドは、主に対象物のピックアップ（持つ、移動させる、置く）で利用されています。

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ります。

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。

近接覚センサーはこのようなロボットハンドにおけるモノの認識に関する課題を解決するセンサーです。

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