先進的な義手がロボティクスのブレークスルーで人間の触感を模倣

研究者は、柔らかな関節、硬い内部骨格、触覚センサーを組み合わせた実験用ロボットハンドを開発しました。将来の義手の把持能力を高めることが目的です。この研究には切断を経験した人を対象とする臨床試験は含まれず、使用者が神経を通じて触覚を感じられることも示していません。

人の手の把持を再現する難しさ

人の手では骨、筋肉、柔らかな組織、皮膚の受容器が協調しています。そのため壊れやすい物をつぶさずにつかみ、圧力や振動の変化も感じ取れます。硬いロボットの把持器は支えが強い反面、物の形に合わせにくい場合があります。非常に柔らかい把持器は形に沿いやすい一方で、力や触覚情報が不足することがあります。

皮膚には圧力、変形、振動などに反応する複数の受容器があります。研究チームはこの生体システムのすべてを再現したわけではなく、単純な接触スイッチより多くの情報を集める多層センサーを作りました。

実験用ハンドの構造

Science Advances誌に掲載された研究では、硬い内部骨格に支えられた柔らかなシリコーン製関節の指を説明しています。空気圧で関節を動かすことで、支えを保ちながら対象物の形に沿うことができます。

指先のセンサーは3層です。外側と中間の層では圧力に応じて電気抵抗が変わります。内側の圧電層は速い変化や振動を測ります。計算モデルがこれらの信号を組み合わせ、表面の質感を分類します。

研究で使われた「ニューロモルフィック符号化」は、神経信号の一部の特徴を参考に測定値を表現する方法です。実験で人の神経へ信号が送られたことや、患者の触覚が回復したことを意味しません。

実験で確認されたこと

チームは指と各センサー層を個別に試した後、手をUR5ロボットアームに取り付けました。水の容器、ぬいぐるみ、紙コップなど、形や硬さの異なる日用品をつかませています。柔軟な構造は対象物に合わせた把持を助けました。

多層センサーを備えたハイブリッド型の指は、研究で用いた26種類の質感の分類で平均98.38%の精度を示しました。この値はあらゆる物体の認識能力や患者の触覚を測ったものではありません。この特定の試験では、比較用の完全に柔らかい指や硬い指より良い結果でした。

想定される用途と限界

上肢の義手、壊れやすい製品を扱う工業用把持器、収穫ロボットなどの研究に役立つ可能性があります。日常使用の義手にするには、装着感、耐久性、制御、重量、電力、安全性、実際に人へ伝わる感覚フィードバックをさらに調べる必要があります。

「5～10年以内に必ず商品化される」という元の記事の主張は研究結果からは導けません。時期は追加研究、臨床試験、必要な承認によって変わります。

企業と投資

Ekso Bionicsは装着型外骨格やリハビリ用ロボットを手がけています。この大学研究は、同社が今回のセンサーをすでに利用していることや、売上が増えることを示していません。

まとめ

この試作品は、柔らかい材料と硬い材料を複数のセンサー層と組み合わせることで、実験室での把持や質感分類を改善できることを示しました。義手研究にとっての一歩ですが、人に触覚を取り戻させる完成品ではありません。