Thinker（シンカー）は10月24日、赤外線とAIを組み合わせた独自のセンシング技法により死角部分を含めたモノの形状や鏡面・透明物質の認知を可能にする「近接覚センサー」の機能評価用サンプルの提供を開始したと発表した。
＜近接覚センサー＞
「近接覚」は、視覚とも触覚とも異なるモノの認知方法で、見たり、触ったりせずに認知することから「人間にはない感覚」とされている。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基にしたThinkerの近接覚センサーは、対象物との距離と傾きを同時に計測する独自のセンシング技術により、死角部分を含めたモノの形状や鏡面・透明物質の認知を可能にした。
独自の高速・高精度AI技術と組み合わせることで、従来の産業用ロボットでは難しいとされていた現場に応じた臨機応変なピックアップが可能となるほか、ティーチング負担の軽減も促進する。
＜システム構成＞
このサンプルについては、「ロボットハンドによるデリケート素材のピッキングに取り組みたい」、「ロボットハンドによって従来の光学センサーでは扱えなかった作業に取り組みたい」、「ロボットハンドの高価なカメラシステムの代替を検討したい」、「ロボットハンドの小型化と知能化を同時に行える商品開発がしたい」、「自社工場のロボットハンドのティーチングコストを下げたい」などのような課題意識を持った事業者への提供を想定している。
Thinkerでは今後、このサンプル提供を通じた顧客による現場での機能評価のフィードバックを受けて、近接覚センサーの製品化・量産に取り組んでいくとしている。
なお、提供用のサンプルは、既存の環境での評価のしやすさを考慮し、ロボットハンドと制御基板との接続には汎用的な通信規格である「Ethernet UDP／IP」を採用している。
