高機能ロボットハンドのための滑り覚及び力覚を有するＭＥＭＳ集積化触覚センサ

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様々な分野でのロボットによる作業援助を達成するため，ロボットが物体を把持する際の滑りを検出可能なセンサが望まれており，圧電材料，感圧導電性ゴム，微振動検出，熱流束変動など様々な方式が提案されているが，様々な把持物体に対して汎用的に使用可能な滑りセンサは実現していない．その他の滑り検出方式として過去の研究報告でレーザドップラ効果による滑り検出方法が示唆されていたものの，これまでのレーザドップラ速度計(LDV)は小さくとも一辺5cm～10㎝以上と大きく，ロボットの指先への搭載は不可能であった．本研究ではMEMS(MicroElectroMechanical Systems)プロセスによってLDVに必要なPD（Photo diode)，LD(Laser diode),ミラー，レンズ，及びそれらのパッケージ構造を高密度に集積することで開発したロボットハンドの指先に実装可能な 2.8 x 2.8 x 1 mm という超小型のLDV(μ-LDV)によって，様々な重量・表面材質(アルミ，木，白色アクリル）の把持対象に対して滑りを検出に成功し，またその滑り信号のみをフィードバック信号として各把持対象に対する把持力制御が可能であることを実証した．また，ピンホールを有する構造物をμ-LDV表面に設けることによって，S/N比の改善効果が得られた．また，特にこの改善効果は流体を計測した場合に顕著であることが明らかになり，高精度流量計としての応用の可能性も示唆された．本構造物は板状であり，MEMSの成膜プロセスを用いての製造へ置き換えることも可能であり，高い量産性を保持したまま滑り信号検出感度を高められることが示唆された．