HKUSTのEmArm、ロボットアームに7万1000平方ミリメートル超のカメラ読み取り触覚皮膚を内蔵

EmArmの上腕と前腕を覆うのは、7万1000平方ミリメートル超の軟らかい光学式触覚皮膚だ。香港科技大学（HKUST）が10月16日に発表したロボットアームで、成果は7月20日にNature Sensorsに掲載された。

HKUSTの主張は、アーム全体に触覚を持たせても、アームの力強さを犠牲にしなくてよいというものだ。発表によれば、従来のロボットアームに匹敵する再現性を達成し、15キロ超の荷重と7.35ニュートンメートルのトルクに耐える。カメラが遮られたときには、皮膚がアームの安全センサーとして働ける。弱点は規模にある。すべての結果はチームが1本のアームで行った試験から出たもので、脚や胴体に皮膚を広げる構想は、HKUSTがヒューマノイドや身体性AIへの道筋として掲げているものの、まだ計画の段階だ。

骨格の内側のカメラが皮膚を読む

この設計は、HKUSTが人の「骨・筋肉・皮膚」構造と呼ぶものを写し取っている。軟らかい皮膚はアームの硬い骨格の内側に置かれ、アーム内部のサブミリメートル級カメラが力の広がり方を追う。HKUSTによれば、センシングが光学式なので、電子皮膚に必要な配線を省け、電磁、光、温度、湿度、音響の5つの妨害に強い。その5条件下でもセンシングの忠実度を最大97.9%に保つ。空間分解能は0.085ミリメートルで、人の指先の皮膚に匹敵するとしている。2点識別閾は最小18.2ミリメートルで、人の腕の皮膚に典型的な30〜50ミリメートルと比べている。

触覚の特徴量はそのまま運動制御へ

制御ループは、関節角度（固有感覚）と触覚（外受容感覚）をリアルタイムで統合する。接触の位置、面積、力、接触点の数を抽出し、運動制御に渡す。バスケットボールをアームの片側にずらして載せたとき、HKUSTによれば、EmArmは実時間の触覚特徴量をあらかじめ学習した方策と突き合わせ、ボールを安定させるための関節角度指令を出す。責任著者のShen Yajing教授は、筆頭著者のTang Yifeng博士とともに、チームがアームをend-to-endで訓練しなかった理由をこう説明する。その手法は「大量の注釈付きデータを必要とするだけでなく、高い計算能力も要求し、ロボット上で実時間に動かすのが難しくなる」。

接触インタラクションの試験では、アームは5つの行為（なでる、つまむ、突く、くすぐる、叩く）を最大99.8%の精度で見分け、それぞれに感情表現で応じた。再計画の試験では、視覚では検知できない人の手が進路に入った。アームはそれを感じ取り、止まり、障害物が一時的なものか恒久的なものかを判断し、迂回路を計画した。

見出しの2つの数字は、測っているものが違う。0.085ミリメートルは皮膚が1つの接触をどれだけ正確に特定できるかを示し、18.2ミリメートルは2つの接触が別々のものとして報告されるまでに、どれだけ離れていなければならないかを示す。HKUSTは前者を指先と同水準、後者を人の腕の皮膚より優れていると位置づけている。