把持

概要

把持（grasping）は、ロボットが物体をつかみ、落とさずに保持することを指す。ロボットによる物体操作の基本となる動作で、物体のどこを、どの向きから、どれだけの力でつかむかを決める問題は「把持計画」と呼ばれる。

つかむ手段には、吸着パッド、2本指のグリッパー、柔らかい素材で物体の形になじむグリッパー、多指ハンドなどがあり、扱う物によって使い分ける。把持位置の決め方には、物体の形状モデルから力学的に安定性を評価する方法と、画像や点群から機械学習で推定する方法がある。後者の例として、2017年に発表された Dex-Net 2.0 は、数千の3Dモデルから合成した670万件の点群と把持の評価値で深層学習モデルを訓練し、把持の成否を予測した。

倉庫のばら積みや多品種の物品では、形が不揃いで、柔らかい、透明、光沢があるといった物の把持が今も課題になっている。持ち上げた後に手の中で持ち替える、滑りを検出して握り直すといった動作も研究が進んでいる。

HuRoC の記事から

• 倉庫ロボットの残り3〜4割をどう掴むか。Locus RoboticsがNexera Roboticsを買収、5年6世代の把持機構を統合：吸着だけでは扱えない商品を狙った把持機構の買収を扱った。
• ばら積み部品の取り出し成功率97.1%。ジェイテクト田戸岬工場、既存設備にAI用PCを足すフィジカルAI実証：AIで把持位置と姿勢を推定するばら積みピッキングの実証を扱った。
• 小指と薬指をテープで束ねた1日が決めた4本指。Boston DynamicsがAtlasの新ハンドを13自由度で公開：持ち替えや滑りかけた把持の立て直しを狙ったハンド設計を扱った。