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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1.4億円調達

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2024年3月28日、株式会社Thinkerは、総額1億4,000万円の資金調達を実施したことを発表しました。

Thinkerは、ロボットハンド領域の長年の課題だった死角を克服する技術である近接覚センサーを開発・提供しています。

「近接覚センサーTK-01」は、カメラを用いることなく、赤外線とAIを用いたセンシングによりモノの位置・形を非接触かつ高速に把握するセンサーです。

今後、技術人材の採用に継続的に取り組みながら、近接覚センサーのさらなる高性能化、近接覚センサーと柔軟機構を組み合わせたロボットハンド「Think Hand F」の製品化・拡販に取り組んでいきます。


ロボットハンドは、ロボットアームの先端に装着され、手の機能を果たす装置です。

主に対象物のピックアップ(掴む、移動させる、配置する)に使用され、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、さらなる省人化と自動化のためロボットハンドの高性能化に向けた研究開発が進んでいます。

このような状況下で重要となる技術が、対象を認識する技術です。

ロボットハンドが対象物を掴むには高度な技術が必要です。私たち人間はさまざまな硬さや柔らかさの対象物を正確に識別し掴むことができますが、ロボットは柔らかいもの、壊れやすいもの、不規則な形状のものを掴むことが苦手です。

ロボットハンドが対象物を壊すことなく正確に掴むためには、対象物の形状、サイズ、摩擦係数、強度などを正確に理解する必要があります。そしてこの対象物を認識する技術がまだ完全ではないことが、ロボットが掴むという動作が苦手である理由です。

ロボットハンドが対象物を認識するために使用されるセンサーには、関節部のトルクを検出して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られる力覚センサー、指先の触覚センサー、カメラによる視覚認識などがあります。

モノをつかんだ後に認識するセンサーは、モノの許容量を超える力で掴んでしまう可能性があるため、強度のある対象物に適しており、そうでない対象物を掴む場合はゆっくりとした作業にならざるを得ません。

カメラは非接触でモノを認識できますが、透明な物体や鏡面の物体を正確に認識することが難しいという課題を抱えています。

こうした課題を解決するのが、Thinkerの近接覚センサーです。この近接覚センサーは、カメラを使用せず、赤外線とAIを組み合わせた独自の高速かつ高解像度なセンシングにより、対象物の位置と形状を非接触かつ迅速に把握することができます。これにより、鏡面や透明な物質の取り扱いや、現場の状況に応じた柔軟なピックアップを可能としています。

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