WO2023027194A1 - ロボット、ロボットの制御装置およびロボットの制御方法 - Google Patents

ロボット、ロボットの制御装置およびロボットの制御方法 Download PDF

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WO2023027194A1
WO2023027194A1 PCT/JP2022/032412 JP2022032412W WO2023027194A1 WO 2023027194 A1 WO2023027194 A1 WO 2023027194A1 JP 2022032412 W JP2022032412 W JP 2022032412W WO 2023027194 A1 WO2023027194 A1 WO 2023027194A1
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WO
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gripping
piezoelectric sensor
robot
signal
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PCT/JP2022/032412
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French (fr)
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至 渡邉
克哉 諫田
茂 内山
隆史 礒島
Original Assignee
三菱ケミカル株式会社
国立研究開発法人理化学研究所
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    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J13/00—Controls for manipulators
    • B25J13/08—Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J15/00—Gripping heads and other end effectors
    • B25J15/08—Gripping heads and other end effectors having finger members
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B25J15/00—Gripping heads and other end effectors
    • B25J15/08—Gripping heads and other end effectors having finger members
    • B25J15/12—Gripping heads and other end effectors having finger members with flexible finger members

Definitions

  • the present invention relates to a robot, a robot control device, and a robot control method.
  • This application claims priority to Japanese Patent Application No. 2021-139177 filed in Japan on August 27, 2021 and Japanese Patent Application No. 2021-141624 filed in Japan on August 31, 2021, and the content thereof is incorporated here.
  • Patent Document 1 In order to stably grasp fragile substances and substances with irregular shapes, attempts have been made to make the outer part of the robot hand deformable to grasp substances of different shapes, and it is called a soft robot. , is under development (Patent Document 1). In addition, technology has been proposed to adjust the movement and gripping force when gripping, based on information from distance sensors installed on the palm of a robot hand and multiple fingers connected to the palm, and images of the gripped substance. (Patent Document 2). Furthermore, a robot has been proposed that controls the gripping state of a gripper based on a signal from a pressure sensor provided in the gripper (Patent Document 3).
  • Patent Literature 1 prevents excessive force from being applied to the gripped substance by deforming the exterior portion of the robot hand according to the shape of the gripped substance.
  • the soft robot does not grasp the substance with a force suitable for the substance to be grasped, and the substance may be destroyed or slipped down depending on how it is grasped.
  • Patent Document 2 when grasping a substance using a distance sensor or an image, an image is placed between the distance sensor or a camera that captures the substance to be grasped and the substance to be grasped. It is imperative that there is nothing to hide or distort.
  • Patent Document 3 exemplifies a piezoresistive pressure sensor, an optical fiber tactile sensor, and a tribosensor as pressure sensors for robots.
  • an object of the present invention is to provide a robot, a robot control device, and a robot control method that can obtain information such as weak pressure changes and vibrations.
  • the gist of the present invention is as follows. [1] A gripping section for gripping a gripping target, a piezoelectric sensor, and a control section for controlling the gripping section, wherein the control section controls contact and non-contact between the piezoelectric sensor and the gripping target. A robot that specifies a control target value related to the gripping force of the gripping portion based on the signal measured by the piezoelectric sensor when the switching is performed, and controls driving of the gripping portion according to the control target value.
  • control unit identifies the type of the grasped object based on the signal, and identifies the control target value associated with the type.
  • the control unit specifies the type of the object to be grasped by inputting data obtained from the signal into a learned model, and the learned model determines contact and non-contact between the piezoelectric sensor and the object. Data obtained from the signal measured when switching is used as an input sample, and a vector representing the type of the object is used as an output sample. Using a learning data set, the signal is input and the type of the object is output.
  • the robot according to [2] which is a model trained as follows.
  • the control unit Before specifying the control target value, the control unit drives the gripping unit at a predetermined speed in a direction in which the gripped object exists, and the signal indicates that the gripping unit moves at the predetermined speed. and includes a section before the point in time when the pressure applied to the gripping portion reaches a predetermined pressure threshold.
  • the signal includes a reference point at which a moving average value of the signal is equal to or greater than a predetermined voltage threshold and a differential value of the signal is equal to or greater than a predetermined voltage change threshold. robot.
  • a control device for a robot comprising a gripping part for gripping an object to be gripped and a piezoelectric sensor, wherein when the piezoelectric sensor and the gripped object are switched between contact and non-contact, the piezoelectric sensor
  • a control device for a robot that specifies a control target value related to the gripping force of the gripping part based on a measured signal, and controls driving of the gripping part according to the control target value.
  • a control method for a robot including a gripping part for gripping an object to be gripped and a piezoelectric sensor, wherein when the piezoelectric sensor and the gripped object are switched between contact and non-contact, the piezoelectric sensor
  • a robot control method comprising the steps of specifying a control target value related to the gripping force of the gripper based on a measured signal, and controlling driving of the gripper according to the control target value.
  • a robot capable of obtaining information such as weak pressure changes and vibrations.
  • a robot capable of gripping a substance with an appropriate force.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a finger of a robot and a piezoelectric sensor provided on the finger according to an embodiment of the present invention
  • FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram of a method for driving the fingers of the robot according to one embodiment of the present invention
  • 1 is a block diagram showing the configuration of a soft robot according to one embodiment of the present invention
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a main part of a system used for judging softness in Examples.
  • FIG. FIG. 4 is a waveform diagram showing a signal obtained by bringing a soft sample into contact with a piezoelectric sensor in an example.
  • FIG. 4 is a waveform diagram showing a signal obtained by bringing a soft sample into contact with a piezoelectric sensor in an example.
  • FIG. 4 is a waveform diagram showing a signal obtained by bringing a soft sample into contact with a piezoelectric sensor in an example.
  • FIG. 4 is a waveform diagram showing a signal obtained by bringing a soft sample into contact with a piezoelectric sensor in an example.
  • FIG. 4 is a waveform diagram showing a signal obtained by bringing a soft sample into contact with a piezoelectric sensor in an example.
  • FIG. 10 is an external view of a soft robot according to a first modified example;
  • FIG. 11 is an external view of a gripping portion of a soft robot according to a second modified example;
  • a robot includes at least one finger, a piezoelectric sensor provided on the finger, and a controller that controls the operation of the finger.
  • Piezoelectric Sensor is a sensor that converts a pressure change to a sensor into a voltage and outputs the voltage. Since the robot according to the present embodiment has a piezoelectric sensor, it is possible to obtain information such as weak pressure changes and vibrations.
  • the piezoelectric sensor in this embodiment preferably has an electret film and at least one pair of electrodes.
  • the type of electret film is not particularly limited as long as it has piezoelectric properties, but a porous electret film is preferable from the viewpoint of further enhancing the piezoelectric properties. Moreover, as the electret film, it is more preferable to use a charged porous film.
  • the method of making the film porous is not particularly limited, but examples thereof include chemical or physical foaming and stretching. Among them, drawing to form a porous film is preferable because a dense porous structure can be obtained and the shape of the pores can be easily controlled.
  • Electret film materials include polyolefin resins, fluorine resins, vinyl chloride resins, polystyrene resins, butadiene resins, polyester resins, and acrylic resins.
  • polyolefin-based resins are preferably used.
  • the electret film in the present embodiment preferably contains a polyolefin-based resin as a main component, and more preferably a polypropylene-based resin as a main component.
  • the "main component” means that the content in the electret film is 50% by mass or more, preferably 70% by mass or more, more preferably 80% by mass or more, and still more preferably 90% by mass or more. .
  • the upper limit of the content is not particularly limited, and may be 100% by mass or less.
  • polypropylene-based resins examples include homopolypropylene (propylene homopolymer), or propylene and ethylene, 1-butene, 1-pentene, 1-hexene, 1-heptene, 1-octene, 1-nonene or alpha such as 1-decene. - random copolymers or block copolymers with olefins; Among these, homopolypropylene is more preferably used from the viewpoint of mechanical strength.
  • the polypropylene resin preferably has an isotactic pentad fraction of 80% or more, more preferably 83% or more, still more preferably 85% or more, and preferably 99% or less, more preferably 99% or less. is 98% or less, more preferably 97% or less. If the isotactic pentad fraction is 80% or more, the mechanical strength is good. On the other hand, the upper limit of the isotactic pentad fraction is defined as the upper limit that can be obtained industrially at present. isn't it.
  • the isotactic pentad fraction is a three-dimensional structure in which all five side chain methyl groups are located in the same direction with respect to the main chain formed by a carbon-carbon bond composed of any five consecutive propylene units. Or it means the ratio.
  • the assignment of the signal in the methyl group region is A. Zambelli et al. (Macromol. 8, 687 (1975)).
  • the polypropylene resin preferably has a Mw/Mn, which is a parameter indicating the molecular weight distribution, of 1.5 or more, more preferably 2.0 or more, and preferably 10.0 or less, more preferably 8.0 or less. More preferably, it is 6.0 or less.
  • Mw/Mn means a narrower molecular weight distribution, but by setting the Mw/Mn to 1.5 or more, sufficient extrudability can be obtained and industrial mass production is possible. On the other hand, by setting Mw/Mn to 10.0 or less, sufficient mechanical strength can be ensured.
  • Mw/Mn is measured as a polystyrene conversion value by GPC (gel per emission chromatography) method.
  • the melt flow rate (MFR) of the polypropylene resin is not particularly limited, but is preferably 0.5 g/10 min or more, more preferably 1.0 g/10 min or more, and preferably 15 g/10 min. minutes or less, more preferably 10 g/10 minutes or less.
  • MFR melt flow rate
  • the MFR is measured under conditions of a temperature of 230° C. and a load of 2.16 kg in accordance with JIS K7210-1 (2014).
  • the method for producing a polypropylene resin is not particularly limited, and a known polymerization method using a known polymerization catalyst, such as a multi-site catalyst represented by a Ziegler-Natta type catalyst or a metallocene catalyst. and a polymerization method using a single-site catalyst.
  • a known polymerization catalyst such as a multi-site catalyst represented by a Ziegler-Natta type catalyst or a metallocene catalyst.
  • a polymerization method using a single-site catalyst such as a multi-site catalyst represented by a Ziegler-Natta type catalyst or a metallocene catalyst.
  • Polypropylene resins that can be suitably used in the present embodiment include, for example, trade names “Novatec PP", “WINTEC”, “WAYMAX” (manufactured by Japan Polypropylene Corporation), “Versify”, “Notio”, and “Tafmer XR” (Mitsui Chemicals (manufactured by Mitsubishi Chemical Co., Ltd.), “Zelath”, “Thermorun” (manufactured by Mitsubishi Chemical Corporation), “Sumitomo Noblen”, “Tough Selene” (manufactured by Sumitomo Chemical Co., Ltd.), “Prime Polypro”, “Prime TPO” (manufactured by Prime Polymer Co., Ltd.), “Adflex” " Adsyl", “HMS-PP (PF814)” (manufactured by SunAllomer), “Inspire” (Dow Chemical) and other commercially available products.
  • the electret film in the present embodiment contains a polypropylene-based resin as a main component
  • the electret film may be made of a resin composition containing a polypropylene-based resin containing a large amount of ⁇ crystal, which is one of the crystal forms, as a main component.
  • a nonporous film made of a resin composition mainly composed of a polypropylene-based resin containing a large amount of ⁇ crystals exhibits excellent piezoelectricity after electrification treatment. You get sex.
  • Formation of a porous structure using ⁇ -crystals is a process in which ⁇ -crystals in the polypropylene resin transition to ⁇ -crystals during the stretching process. Compared to making porosity by adding a soluble organic substance, it is advantageous for preparing a porous structure because it does not depend on the particle size or dispersion diameter.
  • a film made porous using ⁇ crystals has a dense porous structure, and the surface area of the pores is large, so more charges are likely to be trapped during the charging process. Since the porous electret film exhibits piezoelectricity due to charges trapped at the interface between the pores and the matrix, the denser the porous structure of the film, the better the piezoelectric characteristics tend to be. In addition, when the porous structure is dense, the distance between vacancies becomes very short, and the trapped charges are easily fixed by mutual Coulomb forces. As a result, the trapped charges are less likely to be discharged, and the properties of the electret film are less likely to deteriorate.
  • the ⁇ -crystal activity of the electret film in the present embodiment can be regarded as an index indicating that the polypropylene-based resin generated ⁇ -crystals in the nonporous film before stretching. If the polypropylene-based resin in the nonporous film-like material before stretching has ⁇ crystals, many fine and uniform pores are formed by stretching after that, so it has excellent mechanical properties and fine and uniform pores. Excellent voltage resistance can be obtained by pore formation.
  • the presence or absence of ⁇ crystal activity in the electret film in the present embodiment is determined by performing differential thermal analysis of the electret film using a differential scanning calorimeter (DSC), and detecting the crystal melting peak temperature derived from the ⁇ crystal of the polypropylene resin. or not.
  • DSC differential scanning calorimeter
  • the laminated porous film was heated from 40° C. to 200° C. at a heating rate of 10° C./min with a differential scanning calorimeter and held for 1 minute, and then cooled from 200° C. to 40° C. at a rate of 10° C./min. After the temperature was lowered at 1 minute, the temperature was held for 1 minute, and when the temperature was reheated from 40 ° C. to 200 ° C. at a heating rate of 10 ° C./min, the crystal melting peak temperature (Tm ⁇ ) is detected, it is determined to have ⁇ -crystal activity.
  • Tm ⁇ crystal melting peak temperature
  • a method for obtaining the ⁇ -crystal activity of the polypropylene-based resin described above there is a method that does not add a substance that promotes the formation of ⁇ -crystals of the polypropylene-based resin, and a method that generates peroxide radicals as described in Japanese Patent No. 3739481. and a method of adding a ⁇ -crystal nucleating agent. preferable.
  • a ⁇ -crystal nucleating agent By adding a ⁇ -crystal nucleating agent, the formation of ⁇ -crystals in a polypropylene-based resin can be promoted more homogeneously and efficiently, and an electret film having ⁇ -crystal activity can be obtained.
  • the degree of ⁇ crystal activity can be quantified by measuring the ⁇ crystal formation ability.
  • the ⁇ -crystal forming ability of the polypropylene-based resin contained in the electret film is preferably 80% or more, more preferably 85% or more, and still more preferably 90% or more.
  • suitable piezoelectricity can be exhibited. Although there is no particular upper limit, it is usually 100% or less.
  • the ⁇ -crystal forming ability is calculated by the method described later.
  • the electret film of the present embodiment contains a polypropylene-based resin as a main component
  • the electret film contains a ⁇ crystal nucleating agent in order to obtain excellent piezoelectricity.
  • ⁇ -crystal activity can be obtained by including a ⁇ -crystal nucleating agent in the electret film.
  • the ⁇ -crystal nucleating agent used in this embodiment includes the following.
  • the ⁇ -crystal nucleating agent may be used alone, or two or more of them may be used in any combination and ratio.
  • ⁇ crystal nucleating agents examples include amide compounds; tetraoxaspiro compounds; quinacridones; iron oxides having a nanoscale size; potassium 1,2-hydroxystearate, magnesium benzoate, magnesium succinate, magnesium phthalate, and the like.
  • amide compounds are preferred. Piezoelectric properties can be enhanced by using amide compounds in electret films.
  • the amide compound include N,N'-dicyclohexyl-2,6-naphthalenedicarboxamide, N,N'-dicyclohexylterephthalamide, N,N'-diphenylhexanediamide and the like, among which N,N'-dicyclohexyl -2,6-naphthalene dicarboxamide is preferred. Since an amide compound has a highly polar amide group, it is believed that it is possible to localize charges in the crystal structure and have high piezoelectric properties.
  • a highly polar compound such as an amide compound has a problem of poor dispersibility due to electrostatic interaction with a polypropylene-based resin having a low polarity, and tends to agglomerate.
  • common ⁇ -crystal nucleating agents have the property of dissolving in polypropylene-based resins in a certain temperature range. Due to this characteristic, the ⁇ -crystal nucleating agent is uniformly dispersed in the polypropylene-based resin, and crystals derived from the ⁇ -crystal nucleating agent are easily precipitated uniformly. Therefore, it is considered that crystals of the amide compound with high polarity are uniformly dispersed in the polypropylene resin with low polarity, and high piezoelectric properties can be obtained.
  • ⁇ -crystal nucleating agent examples include the ⁇ -crystal nucleating agent “Enjestar NU-100” manufactured by Shin Nippon Rika Co., Ltd., and a specific example of the propylene-based resin to which the ⁇ -crystal nucleating agent is added is Aritech Co., Ltd. polypropylene "Bepol B-022SP” manufactured by Borealis, polypropylene "Beta ( ⁇ )-PP BE60-7032” manufactured by Mayzo, and polypropylene "BNX BETAPP-LN” manufactured by mayzo.
  • the content of the ⁇ crystal nucleating agent in the electret film in the present embodiment can be appropriately adjusted depending on the type of ⁇ crystal nucleating agent or the composition of the polypropylene resin. 0.0001 parts by mass or more, more preferably 0.001 parts by mass or more, still more preferably 0.01 parts by mass or more, preferably 5.0 parts by mass or less, more preferably 3.0 parts by mass or less, still more preferably is 1.0 parts by mass or less.
  • the content of the ⁇ -crystal nucleating agent is 0.0001 parts by mass or more with respect to 100 parts by mass of the polypropylene-based resin, the ⁇ -crystals of the polypropylene-based resin are sufficiently generated and grown during production, and sufficient ⁇ -crystal activity is ensured. and sufficient ⁇ -crystal activity can be ensured even when a porous film is formed. Therefore, a porous electret film having desired piezoelectricity can be obtained by subjecting the porous film to charging treatment.
  • the content of the ⁇ -crystal nucleating agent is 5.0 parts by mass or less with respect to 100 parts by mass of the polypropylene resin, it is economically advantageous, and the ⁇ -crystal nucleating agent bleeds onto the film surface.
  • Additives such as heat stabilizers, antioxidants, ultraviolet absorbers, light stabilizers, crystal nucleating agents, coloring agents, antistatic agents, and hydrolysis agents are added to the electret film in the present embodiment to the extent that their properties are not impaired.
  • Various additives such as inhibitors, lubricants, flame retardants, conductive agents, elastomers, etc. may be included as appropriate.
  • the porosity of the electret film in the present embodiment is usually 0% or more, preferably 5% or more, more preferably 10% or more, and preferably 70% or less, more preferably 50% or less, and still more preferably 40%. Below, more preferably below 30%.
  • the porosity of the electret film is equal to or less than the above upper limit, the pores are less likely to collapse and pressure resistance is improved.
  • the porosity of the electret film is equal to or higher than the above lower limit, the piezoelectric properties can be further enhanced.
  • the porosity of the electret film is calculated by the method described later.
  • the thickness of the electret film in the present embodiment is preferably 10 ⁇ m or more, more preferably 15 ⁇ m or more, still more preferably 20 ⁇ m or more, and preferably 1000 ⁇ m or less, more preferably 750 ⁇ m or less, still more preferably 500 ⁇ m or less.
  • the thickness of the electret film is measured by the method described later.
  • the piezoelectric sensor in this embodiment preferably comprises an electret film and at least one pair of electrodes.
  • the pair of electrodes 23a and 23b are preferably provided so as to sandwich the electret film 21 therebetween.
  • a pair of electrodes 23a and 23b are provided with signal lead wires 25a and 25b for outputting signals (voltage) from the electrodes, respectively.
  • the electrodes need only be conductive, and aluminum foil, copper foil, silver foil, gold foil, nickel foil, tin foil, carbon sheet and the like are preferably used.
  • the type of the signal extraction wire is not particularly limited, but a conductive wire covered with an insulating material is preferable.
  • the conductive wire is preferably made of a conductor such as copper or aluminum. Examples of materials for the insulating material include vinyl chloride and crosslinked polyethylene.
  • the diameter and length of the signal output wire are not particularly limited, and can be appropriately selected according to the size of the piezoelectric sensor, the type of electrode, and the like.
  • the thickness of the electrode is preferably 2 ⁇ m or more, more preferably 3 ⁇ m or more, still more preferably 5 ⁇ m or more, and preferably 100 ⁇ m or less, more preferably 75 ⁇ m or less, still more preferably 50 ⁇ m or less.
  • the thickness of the electrode is 2 ⁇ m or more, the electrode can exhibit conductivity stability.
  • the thickness of the electrode is 100 ⁇ m or less, the flexibility of the piezoelectric sensor can be enhanced.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a finger portion of a robot according to the present embodiment and piezoelectric sensors provided on the finger portion.
  • the number of fingers 10 of the robot is not particularly limited, and may be, for example, one or more and six or less. If the robot has multiple (two or more) fingers 10, the piezoelectric sensor 20 may be provided on at least one of the multiple fingers 10, or may be provided on all fingers 10. good. In other words, the robot according to this embodiment should have at least one finger unit 10 having the piezoelectric sensor 20 as shown in FIG.
  • the control unit When the robot has one or more fingers 10, the control unit operates the fingers 10 to bring the piezoelectric sensor 20 into contact with the target object or the grasped target object, and obtains a signal from the piezoelectric sensor 20 to obtain the target object.
  • the object an object pressed with the fingers without being gripped
  • an object grasped by the fingers is called the "object to be grasped”).
  • the robot has a plurality of finger portions 10, it is possible to grip a gripping object with the plurality of finger portions 10.
  • the piezoelectric sensor is brought into contact with the grasped object in the same manner as in the case where there is one finger 10, and the control unit moves the finger 10 so as to apply a grasping pressure determined based on the obtained information to the grasped object.
  • the object to be grasped can be stably grasped.
  • the member forming the finger portion 10 is not particularly limited, it is preferably a member having elasticity. Moreover, it is also preferable that the exterior of the finger part 10 has elasticity.
  • the fingers 10 may or may not have joints, but preferably have one or more joints and are bendable.
  • the exterior of the finger portion 10 has a high stretchability portion 11 with relatively high stretchability and a low stretchability portion 12 with relatively low stretchability.
  • the high-elasticity portion 11 deforms greatly and the low-elasticity portion 12 deforms little (FIG. 2(b)). That is, the high stretchability portion 11 stretches and the low stretchability portion 12 shrinks. As a result, the finger portion 10 bends toward the low-elasticity portion 12 side.
  • the robot according to the present embodiment drives the finger units 10 by actuators (not shown) attached to the finger units 10 to obtain information on an object or a grasped object with the finger units 10, or grasp the grasped object. can be grasped.
  • the actuator has a drive mechanism by gas pressure (pneumatic pressure) or liquid pressure (hydraulic pressure).
  • the robot according to this embodiment may further have arms (not shown).
  • the finger portion 10 has a contact surface (contact portion) 13 that contacts an object or a grasped object.
  • a piezoelectric sensor 20 is provided on this contact surface 13 .
  • the piezoelectric sensor 20 detects a change in pressure when the fingers 10 come into contact with an object or a grasped object.
  • the number of piezoelectric sensors 20 provided on one finger is not particularly limited.
  • One piezoelectric sensor 20 may be attached to one finger 10 , or a plurality of piezoelectric sensors 20 may be attached to one finger 10 .
  • One piezoelectric sensor 20 may be attached to each of the plurality of fingers 10 , or a plurality of piezoelectric sensors 20 may be attached to each of the plurality of fingers 10 .
  • the total number of piezoelectric sensors provided in the robot is not particularly limited.
  • at least one piezoelectric sensor 20 detects information such as pressure change, vibration, softness, etc. when the finger unit 10 contacts an object or a grasped object.
  • a plurality of piezoelectric sensors 20 it is possible to detect more detailed changes in pressure when the fingers 10 come into contact with the object to be grasped.
  • the portion where the piezoelectric sensor 20 is attached to the finger portion 10 is not particularly limited as long as it is the contact surface 13 of the surface of the finger portion 10, but the finger portion 10 must be at the position where it first contacts the object or the object to be grasped. is preferred.
  • the position at which the fingers 10 first contact the gripped object changes depending on the size of the gripped object. good too. If the deformation of the portion of the finger 10 where the piezoelectric sensor 20 is attached is large, the piezoelectric sensor 20 may malfunction. Therefore, it is preferable that the portion of the finger portion 10 where the piezoelectric sensor 20 is attached has less deformation than other portions of the finger portion 10, or has a structure that cancels the deformation. For example, in the structural examples of the finger portion 10 shown in FIGS. 2A and 2B, the portion where the finger portion 10 bends is greatly deformed. is preferred.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the soft robot 200 according to this embodiment.
  • Soft robot 200 is an example of a robot.
  • the soft robot 200 includes a finger section 10 , a piezoelectric sensor 20 , a control section 201 , a storage section 202 and a communication section 203 .
  • the control unit 201 is a device that controls the operation of the finger unit 10 .
  • the control unit 201 performs various controls according to commands from an external device, commands issued by the operator of the soft robot 200 through an input interface, or commands generated by a program executed by the processor 210 of the control unit 201.
  • Processor 210 may be, for example, a Central Processing Unit (CPU).
  • CPU Central Processing Unit
  • the Processor 210 is not limited to a single processor, and may have a multi-processor configuration.
  • the storage unit 202 has a Read Only Memory (ROM) 211 and a Random Access Memory (RAM) 212 .
  • the ROM 211 stores various data and various programs.
  • the RAM 212 temporarily stores various programs or various data and functions as a working area.
  • the communication unit 203 is an interface that performs communication (input/output) of information with a server, other devices, or the like via a wired network or a wireless network. Not all of the constituent elements of the soft robot 200 shown in FIG. 3 are essential, and constituent elements may be added or deleted as appropriate to realize the soft robot 200 .
  • a signal is transmitted from the piezoelectric sensor 20 to the control unit 201 . That is, a signal corresponding to the pressure applied to the piezoelectric sensor 20 is transmitted to the control section 201 .
  • the control unit 201 acquires the signal from the piezoelectric sensor 20 as a waveform.
  • a signal transmitted from the piezoelectric sensor to the control unit 201 is a voltage. In this case, the control unit 201 acquires the waveform of the output voltage of the piezoelectric sensor 20 .
  • the control unit 201 compares data on various waveforms stored in advance in the storage unit 202 with the waveforms acquired from the piezoelectric sensors 20, and determines whether the piezoelectric sensor 20 provided on the finger unit 10 is in contact with an object or is gripped. Detects pressure change, vibration, softness, etc. of an object. Since the storage unit 202 stores data related to waveforms corresponding to various types of information about an object or a grasped object, the control unit 201 stores the data related to the waveforms stored in the storage unit 202 and the data acquired from the piezoelectric sensor 20. By comparing with the waveform, pressure change, vibration, softness, etc. of the object contacted by the piezoelectric sensor 20 or the object to be grasped can be determined.
  • the control unit 201 determines whether the fingers 10 are gripped objects according to information such as pressure change, vibration, softness, etc. of the gripped object with which the piezoelectric sensor 20 is in contact.
  • the grasping state is controlled by controlling the pressure with which the object is grasped.
  • the control unit 201 may control the pressure applied to the grasped object when the grasped object is grasped by the fingers 10 by controlling the driving amount of the fingers 10 .
  • the waveform corresponding to the pressure change, vibration, softness, etc. of the grasped object and the control information corresponding to the pressure change, vibration, softness, etc. of the grasped object are associated and stored in the storage unit 202 . good too.
  • the control information is information for controlling the grasping state of the grasped object by the fingers 10 , for example, information regarding the driving amount of the fingers 10 .
  • the control unit 201 may refer to the storage unit 202 based on the waveform acquired from the piezoelectric sensor 20, acquire control information from the storage unit 202, and control the grip state.
  • control unit 201 may control the movement and inclination of the finger unit 10 based on the pressure change, vibration, softness, etc. of the target object or gripped target object or the waveform acquired from the piezoelectric sensor 20 .
  • the drive mechanism for driving the finger portion 10 is not particularly limited, and includes, for example, a drive mechanism using motor, air pressure, liquid pressure (for example, hydraulic pressure), etc., and a drive mechanism using air pressure or liquid pressure is preferable.
  • a pneumatic or hydraulic drive mechanism can control the pressure with which the finger 10 pushes or grips an object without using complex mechanisms such as gears. Also, the pneumatic or hydraulic drive mechanism does not generate a magnetic field, so the fingers 10 can be controlled without affecting other devices.
  • the control unit 201 preferably acquires a signal corresponding to the pressure applied to the piezoelectric sensor 20 as a waveform, and based on this waveform, the target Controlling finger movements so that the magnitude, direction, and amount of variation per unit time on an object or grasped object are within a desired range, or the softness of the object in contact with the fingers or the grasped object to judge. Also, when the robot has a plurality of fingers 10, the control unit 201 preferably acquires a signal corresponding to the pressure applied to the piezoelectric sensor 20 as a waveform, and controls the gripping state based on this waveform.
  • the storage unit 202 stores data related to waveforms corresponding to the softness of the target object or gripped target object.
  • the control unit 201 compares the waveform data stored in the storage unit 202 and corresponding to the softness of the target object or gripped object with the waveform acquired from the piezoelectric sensor 20, and determines whether the object touched by the finger unit 10 is detected. Alternatively, the level of softness of the grasped object is determined. Alternatively, the relationship between an arbitrary object and its softness is machine-learned in advance, the result is stored in the storage unit 202, and the softness determined by the signal acquired from the piezoelectric sensor 20 is compared with the machine-learned result. to identify the type of the object that has come into contact or the object to be grasped. Furthermore, the control unit 201 may determine the softness or type of the target object or gripped target based on the waveform acquired from the piezoelectric sensor 20 in combination with AI (Artificial Intelligence) or deep learning.
  • AI Artificial Intelligence
  • Each of the plurality of fingers 10 may be replaceable, or the finger 10 and the actuator may be replaceable. In the case of a pneumatic drive mechanism, it is easy to replace the fingers 10 and actuators. Fingers 10 may be replaceably attached to the arm.
  • the software robot 200 may be provided with an image pickup device such as a camera so that the image pickup device picks up an image of the object or the object to be grasped, and the control unit 201 identifies the type of the object or the object to be grasped.
  • the control unit 110 controls the operation of the finger unit 10, such as pressing and gripping the object, based on the signal corresponding to the pressure applied to the piezoelectric sensor 20.
  • the robot according to the present embodiment it is possible to obtain information such as weak pressure changes and vibrations of the object, so that the softness of the object can be determined with high accuracy.
  • the robot according to the present embodiment has a plurality of fingers, it is possible to appropriately grip the gripping target according to the characteristics such as softness of the gripping target and the state such as pressure change and vibration. can.
  • the control unit 110 can appropriately grip the gripping target by determining the magnitude of the gripping pressure according to the hardness of the gripping target and controlling the gripping state.
  • a soft robot 200 according to a first modification is configured as a horizontal articulated robot.
  • the soft robot 200 grips the gripping object T existing under the plurality of fingers 10 and transfers it to a desired transfer position.
  • FIG. 9 is an external view of a soft robot according to a first modified example.
  • the soft robot 200 includes a control box 40 , a support 41 , a first arm 42 , a second arm 43 , a shaft 44 , a manifold 45 and a plurality of fingers 10 (four in FIG. 9).
  • the control box 40 is a housing that houses the control unit 201, the storage unit 202, the communication unit 203, the air pump 204, and the power supply device 205.
  • the column 41 is a column extending vertically and supports the soft robot 200 as a whole.
  • a first motor 411 that rotates around a first axis extending in the vertical direction is provided at the upper end of the column 41 .
  • the first motor 411 is driven by power supplied from the power supply device 205 .
  • a base end portion of the first arm 42 is supported by an upper end portion of the support 41 so as to be rotatable around the first axis.
  • the first arm 42 is rotated by being driven by the first motor 411 .
  • the proximal end of the second arm 43 is supported by the distal end of the first arm 42 so as to be rotatable about a second axis extending in the vertical direction.
  • a second motor 431 that rotates around the second axis is provided at the proximal end of the second arm 43 .
  • the second motor 431 is driven by power supplied from the power supply device 205 .
  • the second arm 43 is rotated by being driven by the second motor 431 .
  • the shaft 44 is provided so as to pass through the tip of the second arm 43 in the vertical direction.
  • the second arm 43 is provided with a third motor 432 that vertically moves the shaft 44 .
  • the third motor 432 is driven by power supplied from the power supply device 205 .
  • the second arm 43 and shaft 44 are held by a rack and pinion mechanism or the like.
  • the shaft 44 is provided with a through hole 441 for passing air supplied from the air pump 204 .
  • the through hole 441 passes from the upper end to the lower end and guides the air supplied to the upper end to the lower end.
  • a manifold 45 is provided at the lower end of the shaft 44 .
  • the manifold 45 distributes the air supplied through the through holes 441 of the shaft 44 to the fingers 10 .
  • a plurality of fingers 10 are attached to manifolds 45 respectively.
  • a piezoelectric sensor 20 is provided at the tip of at least one finger 10 .
  • FIG. 10 is a diagram showing the software configuration of the soft robot according to the first modification.
  • Communication unit 203 functions as acquisition unit 61 and output unit 62 .
  • the communication unit 203 is an interface for transmitting data with the piezoelectric sensor 20 and various actuators (first motor 411, second motor 431, third motor 432, air pump 204).
  • the acquisition unit 61 acquires a measurement signal obtained when the grasped object T comes into contact with the piezoelectric sensor 20 .
  • the output unit 62 outputs the drive signal generated by the control unit 201 to the actuator.
  • the storage unit 202 functions as a learned model storage unit 631 and a control table storage unit 632.
  • the trained model storage unit 631 stores parameters of trained models.
  • the trained model inputs data based on the measurement signal of the piezoelectric sensor 20 and outputs the probability distribution of the type of gripping target T.
  • FIG. The parameters of the trained model are learned by the learning device 5, which will be described later.
  • a control table that stores control target values for gripping the gripping target T for each type of gripping target T is recorded.
  • the control table records, for example, the control target value of the air delivery speed of the air pump 204, the control target value of the pressure with which the fingers 10 press the grasped object T, and the like.
  • the control unit 201 functions as a drive control unit 641, a preprocessing unit 642, a determination unit 643, and a target value determination unit 644 as the processor 210 executes programs. Note that all or part of each function of the control unit 201 may be realized using hardware such as ASIC, PLD, and FPGA.
  • the processor 210 may also include a processor with excellent parallel computation performance such as a GPU (Graphics Processing Unit) for calculations using trained models.
  • the program may be recorded on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium may be, for example, a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor storage device (eg SSD: Solid State Drive), or the like.
  • the recording medium may be a portable medium or a storage device built into a computer system.
  • the program may be transmitted over telecommunications lines.
  • the drive control unit 641 determines the drive amount of various actuators and generates a drive signal for driving with the drive amount.
  • the drive control section 641 outputs the generated drive signal to various actuators via the output section 62 .
  • the preprocessing unit 642 performs predetermined preprocessing on the signal from the piezoelectric sensor 20 .
  • the preprocessing unit 642 specifically executes the following processes.
  • the preprocessing unit 642 determines that the moving average voltage in the signal of the piezoelectric sensor 20 is equal to or higher than the voltage threshold (e.g., 1.2 V) and the differential value is equal to or higher than the voltage change threshold (e.g., 0.0003 V/ms).
  • a point continuous for a time (for example, 30 ms) is set as a reference point, and a section of a predetermined time (for example, 100 ms) before and after the reference point is cut out. That is, the cut out waveform represents the change in pressure when switching between contact and non-contact.
  • the preprocessing unit 642 generates a differentiated waveform of the clipped section.
  • the determination unit 643 performs determination processing using the differential waveform obtained by the preprocessing and the learned model stored in the learned model storage unit 631. That is, the determination unit 643 obtains the probability distribution of the type of the gripping target T by inputting the differentiated waveform obtained by the preprocessing into the learned model. The determination unit 643 determines the type of the gripping object T based on the probability distribution.
  • the target value determination unit 644 reads the control target value associated with the type determined by the determination unit 643 in the control table stored in the control table storage unit 632 .
  • the target value determination unit 644 determines the read control target value as the target value of the drive amount of the drive control unit 641 .
  • FIG. 11 is a flowchart showing a gripping control method by the control unit according to the first modification.
  • the drive control unit 641 When the control unit 201 starts grasping control, the drive control unit 641 outputs drive signals to the first motor 411 and the second motor 431 to position the shaft 44 directly above the grasped object T (step S501).
  • the drive control unit 641 When the installation position of the grasped object T is predetermined, the drive control unit 641 outputs a drive signal so that the rotation angles of the first motor 411 and the second motor 431 become predetermined angles.
  • the drive control unit 641 performs feedback control based on the position of the shaft 44 and the position of the grasped object T shown in the captured image. The rotation angles of the first motor 411 and the second motor 431 may be determined.
  • the drive control unit 641 outputs a drive signal to the third motor 432 to move the height of the lower end of the shaft 44 to a position where the gripping target T can be gripped by the fingers 10 (step S502). .
  • the drive control unit 641 outputs a drive signal so that the third motor 432 is driven by a predetermined amount of rotation.
  • the drive control unit 641 performs feedback control based on the position of the shaft 44 and the position of the grasped object T shown in the captured image. The amount of rotation of the third motor 432 may be controlled.
  • the drive control unit 641 outputs a drive signal to the air pump 204 to send air to the manifold 45 at a constant speed (step S503).
  • air flows into each finger portion 10, and the finger portion 10 bends toward the grasped object T.
  • each port of the manifold 45 is provided with an electromagnetic control valve capable of switching between opening and closing, by opening only the port connected to the finger portion 10 provided with the piezoelectric sensor 20 and closing the other ports, the piezoelectric sensor Only the fingers 10 provided with 20 may be bent. In this case, it is possible to prevent noise from being generated in the signal of the piezoelectric sensor 20 due to the contact of the grasped object T by the other finger portion 10 .
  • the preprocessing unit 642 determines whether the measured pressure has reached a predetermined pressure threshold (step S504). That is, the preprocessing unit 642 determines whether or not the fingers are pressing the grasped object T with a predetermined pressure. If the measured pressure has not reached the predetermined pressure threshold value (step S504: NO), the process returns to step S503 and the air pump 204 continues to pump air. If the measured pressure reaches the predetermined pressure threshold (step S504: YES), the preprocessing unit 642 calculates the moving average voltage and the moving average voltage of the signals measured by the piezoelectric sensor 20 after the start of air delivery in step S503. is calculated (step S505).
  • the preprocessing unit 542 may acquire, for example, the difference in output value between steps of the time-series information as a differential value.
  • the preprocessing unit 642 determines that the moving average voltage is equal to or greater than the voltage threshold (eg, 1.2 V) and the differential value is equal to or greater than the voltage change threshold (eg, 0.0003 V/ms).
  • a point where the state continues for a predetermined time (eg, 30 ms) is set as a reference point, and a section of a predetermined time (eg, 100 ms) before and after the reference point is cut out (step S506). That is, the cut out waveform represents the change in pressure when switching between contact and non-contact.
  • the preprocessing unit 642 uses the differential value calculated in step S505 to generate a differential waveform of the section cut out in step S506 (step S507).
  • the determination unit 643 obtains the probability distribution of the type of the grasped object T by inputting the differentiated waveform to the learned model recorded in the learned model storage unit 631 (step S508).
  • the determination unit 643 identifies the type with the highest probability as the type of the gripping object T based on the probability distribution output from the trained model.
  • the target value determination unit 644 reads the control target value associated with the type from the control table recorded in the control table storage unit 632 (step S509).
  • the target value determination unit 644 determines the air delivery speed of the air pump 204 as the read delivery speed control target value (step S510). Note that if only the port to which the finger unit 10 not provided with the piezoelectric sensor 20 is connected is closed in step S503, the drive control unit 641 may open all the ports here. As a result, all the fingers 10 are bent toward the grasped object T. As shown in FIG.
  • the drive control unit 641 determines whether the measured pressure has reached the pressure control target value read in step S509 (step S511). If the measured pressure has not reached the control target value (step S511: NO), the process returns to step S510, and the air pump 204 continues to deliver air. When the measured pressure reaches the control target value (step S511: YES), the drive control section 641 stops the air pump 204 from sending air to maintain the internal pressure of the finger portion 10 (step S512).
  • the drive control unit 641 outputs a drive signal to the third motor 432 to move the shaft 44 upward (step S513), and then outputs a drive signal to the first motor 411 and the second motor 431.
  • the shaft 44 is positioned directly above the transfer position of the grasped object T (step S514).
  • the drive control unit 641 outputs a drive signal to the third motor 432 to move the shaft 44 downward until the grasped object T contacts the transfer position (step S515).
  • the drive control unit 641 outputs a drive signal to the air pump 204 to suck air from the manifold 45 at a constant speed (step S516). As a result, air flows out from each finger portion 10, and the finger portion 10 bends in a direction away from the grasped object T. As shown in FIG.
  • the soft robot 200 can grasp the grasped object T existing below the plurality of finger portions 10 and transfer it to a desired transfer position.
  • FIG. 12 is a diagram showing the configuration of a learning device according to a first modification.
  • the learning device 5 is configured using an information processing device such as a personal computer or a server device.
  • the learning device 5 includes an acquisition unit 51 , an output unit 52 , a storage unit 53 and a control unit 54 .
  • the acquisition unit 51 acquires teacher data used in learning processing executed in the learning device 5 .
  • the acquisition unit 51 may be configured using, for example, a communication device. In this case, the acquiring unit 51 acquires the teacher data from the other device by communicating with the other device via the communication path.
  • the acquisition unit 51 may be configured using an interface to which a storage medium such as a USB memory can be connected, for example. In this case, the acquiring unit 51 acquires teacher data by reading data from a storage medium connected to itself.
  • the acquisition unit 51 may be configured in a manner different from the specific example described above.
  • Teacher data includes, for example, a combination of known input data and known output data in a learning model used by learning device 5 .
  • the input data may be, for example, detection signal data output from the piezoelectric sensor 20 when a known object is brought into contact with the piezoelectric sensor 20 .
  • the output data may be, for example, identification information (correct label) indicating an object that came into contact with the piezoelectric sensor 20 when data (detection signal data) used as input was obtained.
  • Such teacher data may be obtained by bringing a plurality of known types of objects into contact with the piezoelectric sensor 20 in advance.
  • the output unit 52 outputs the data of the learned model generated by the learning process executed by the learning device 5 to the outside.
  • the output unit 52 may be configured using, for example, a communication device. In this case, the output unit 52 outputs (transmits) the learned model data to the other device by communicating with the other device via the communication path.
  • the output unit 52 may be configured using an interface to which a storage medium such as a USB memory can be connected. In this case, the output unit 52 outputs learned model data by writing data to a storage medium connected to itself.
  • the output unit 52 may be configured in a manner different from the specific example described above. Further, when the acquisition unit 51 and the output unit 52 are configured by hardware of the same type, they may be physically integrated.
  • the storage unit 53 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device.
  • the storage unit 53 functions as a model storage unit 533 .
  • the model storage unit 533 stores learning model parameters.
  • the control unit 54 is configured using a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or GPU, and a memory.
  • the control unit 54 functions as an acquisition control unit 541, a preprocessing unit 542, a learning processing unit 543, and an output control unit 544 by the processor executing programs. All or part of each function of the control unit 54 may be realized using hardware such as ASIC, PLD, FPGA, or the like.
  • the program may be recorded on a computer-readable recording medium.
  • a computer-readable recording medium may be, for example, a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor storage device, or the like.
  • the recording medium may be a portable medium or a storage device built into a computer system.
  • the program may be transmitted via telecommunication lines.
  • the acquisition control unit 541 acquires teacher data by controlling the acquisition unit 51 .
  • the preprocessing unit 542 performs predetermined preprocessing on the input data of the teacher data.
  • the preprocessing by the preprocessing unit 542 is performed in the same manner as the preprocessing by the preprocessing unit 642 of the soft robot 200 .
  • the learning processing unit 543 executes learning processing using a combination of input data preprocessed by the preprocessing unit 542 and output data corresponding to the input data (preprocess teacher data).
  • the learning model may be a learning model (classification model) for outputting a probability distribution of multiple correct labels when an unknown input is given. For example, a multi-layer perceptron may be applied to the learning model.
  • the learning processing unit 543 updates the parameters of the learning model using the preprocessed teacher data for a predetermined number of epochs, or when the percentage of correct answers to unknown input data exceeds a predetermined threshold. Finish updating parameters.
  • a learning model after parameter update is also called a trained model.
  • the output control unit 544 outputs the learned model to the soft robot 200 by controlling the output unit 52 .
  • the piezoelectric sensor 20 is provided on the finger portion 10 used for gripping.
  • the piezoelectric sensor 20 is also provided directly below the manifold 45 .
  • FIG. 13 is an external view of the gripping portion of the soft robot according to the second modified example.
  • the soft robot 200 includes a power cylinder 46 penetrating the manifold 45 in the vertical direction.
  • the piezoelectric sensor 20 is provided at the tip of the rod of the power cylinder 46 in addition to the finger portion 10 .
  • the piezoelectric sensor 20 provided on the finger 10 and the piezoelectric sensor 20 provided on the power cylinder 46 may be different.
  • the control unit 201 When the first motor 411, the second motor 431, and the third motor 432 are driven to move the shaft 44 to a position where the gripping object T can be gripped by the fingers 10, the control unit 201 according to the second modification performs power
  • the cylinder 46 is driven at a constant speed to extend the rod toward the object T to be grasped.
  • the control unit 201 determines whether or not the rod of the power cylinder 46 has come into contact with the gripped object T. If contact is made, the power cylinder 46 is stopped.
  • the control unit 201 specifies the control target value by inputting the differential waveform extracted from the signal measured by the piezoelectric sensor 20 attached to the power cylinder 46 to the learned model.
  • the control unit 201 drives the air pump 204 based on the signal measured by the piezoelectric sensor 20 attached to the finger unit 10 and the control target value.
  • the soft robot 200 according to the second modification can grasp the grasped object T existing below the plurality of finger portions 10 and transfer it to a desired transfer position.
  • the power cylinder 46 may not be provided, and the piezoelectric sensor 20 may be attached to the lower surface of the manifold 45 .
  • the control unit 201 can bring the piezoelectric sensor 20 into contact with the grasped object T at a constant speed by controlling the rotation speed of the third motor 432 .
  • the soft robot 200 may be provided with other gripping portions instead of the fingers 10 .
  • the soft robot 200 may have a suction gripper.
  • the piezoelectric sensor 20 may be provided on the suction gripper.
  • the suction gripper achieves gripping of the gripping target T by applying a negative pressure to a space formed between the suction gripper and the gripping target T by a suction pump.
  • the control unit 201 controls the suction force of the suction gripper, that is, the suction force of the suction pump, based on the control target value.
  • the finger portion 10 is not limited to being driven by air pressure, but may be driven electrically by a motor or the like, or may be driven hydraulically.
  • the piezoelectric sensor 20 is not limited to one using an electret film, and may be another sensor.
  • the piezoelectric sensor 20 may be a piezo element type sensor.
  • the piezo element type sensor is not particularly limited as long as it can detect the voltage generated by the pressure applied to the sensor.
  • Piezoelectric material or PVDF (polyvinylidene fluoride), vinylidene fluoride and ethylene trifluoride copolymer (P(VDF-TrFE)), vinylidene fluoride and tetrafluoroethylene copolymer (P(VDF-TFE) ), including permanent dipole materials such as polylactic acid (PLA).
  • Sensors that use the piezoresistive effect piezoresistive pressure sensors
  • tribosensors that use the principle of frictional power generation
  • optical fiber tactile sensors that have optical fibers with different core diameters and detect bending as light loss, etc. It may be a sensor.
  • the soft robot 200 is not limited to a horizontal articulated robot, and may be other industrial robots such as a vertical articulated robot or an orthogonal robot.
  • the control unit 201 identifies the type of the grasped object T by inputting the differential waveform into the learned model, but the invention is not limited to this.
  • the degree of similarity between the measured differential waveform and known differential waveforms associated with each of a plurality of types is calculated, and the type of object associated with the differential waveform with the highest degree of similarity is determined as the object to be grasped. You may specify as a kind of thing T.
  • the control unit 201 estimates the type of the grasped object T using the waveforms in the section before and after the moment when the piezoelectric sensor 20 contacts the grasped object T.
  • the type of the grasped object T may be estimated using the waveforms in the section before and after the moment when the piezoelectric sensor 20 leaves the grasped object T.
  • FIG. The waveforms in the section before and after the moment when the piezoelectric sensor 20 leaves the grasped object T represent changes in pressure when switching between contact and non-contact.
  • other waveforms such as a frequency waveform in a section where contact and non-contact are switched may be used.
  • homopolypropylene (“Novatec PP FY6HA", MFR: 2.4
  • the resin composition for an electret film was put into an extruder connected to a T-die with a lip opening of 1 mm, molded, and led to a cast roll to obtain a non-porous film having a thickness of 100 ⁇ m. Thereafter, the film was stretched 7 times in the transverse direction at a stretching temperature of 100° C. using a film tenter (manufactured by Kyoto Kikai Co., Ltd.) to obtain a porous film.
  • the obtained porous film was placed on an earth plate, and a wire electrode was used, and a voltage of 9 kV was applied at a distance between the electrodes of 20 mm to carry out an electrification treatment, thereby obtaining a porous electret film.
  • the obtained porous electret film had a thickness of 20 ⁇ m, a porosity of 20%, and a ⁇ -crystal forming ability of 92%.
  • the thickness was measured at 10 points at random using a dial gauge of 1/1000 mm, and the average value was obtained.
  • the porosity was calculated based on the actual weight W1 of the measurement sample and the density of the resin composition for the electret film, using a measurement sample obtained by cutting a porous electret film into a width of 100 mm and a length of 100 mm. It was calculated based on the following formula from the mass W0 when the porosity was 0%.
  • Porosity (%) ⁇ (W0-W1)/W0 ⁇ x 100
  • the ⁇ -crystal forming ability was obtained by differential scanning calorimetry (DSC) of the porous electret film performed by the method described below.
  • DSC 204F1 manufactured by NETZSCH was used as a testing device. First, the temperature was raised from 40° C. to 200° C. at a rate of 10° C./min under a nitrogen atmosphere, held for 1 minute, and then cooled to 40° C. at a rate of 10° C./min. After holding for 1 minute, the melting peaks observed when the temperature was raised again at 10 ° C./min.
  • ⁇ crystal was calculated by the following formula, with the heat of fusion of ⁇ H ⁇ .
  • ⁇ -crystal formation ability (%) [ ⁇ H ⁇ /( ⁇ H ⁇ + ⁇ H ⁇ )] ⁇ 100
  • a piezoelectric sensor was fabricated having a 150 ⁇ m thick A4 polyester laminate film (manufactured by Iris Ohyama Co., Ltd.) as a protective film, a copper foil as an electrode, and the porous electret film as a pressure-sensitive portion.
  • a conductive copper foil adhesive tape “E20CU” manufactured by DIC Corporation, electrode thickness 9 ⁇ m, adhesive layer thickness 11 ⁇ m
  • electrode thickness 9 ⁇ m, adhesive layer thickness 11 ⁇ m having an adhesive layer on one side was cut into 10 mm squares, and the copper foil was cut through the adhesive layer.
  • a protective film with electrodes was obtained by attaching the foil to the central portion of the protective film.
  • the two electrode-attached protective films were placed so that the two electrodes faced each other, and a porous electret film cut into 12 mm square was placed between the two electrodes. At this time, the porous electret film was prevented from protruding from the protective film.
  • a signal take-out electric wire wrapped wire electric wire Junflon manufactured by Junkosha Co., Ltd.
  • a line width of 0.56 mm was sandwiched between the protective film and the adhesive layer of the conductive copper foil adhesive tape.
  • the end portions of the protective films were heat-sealed using a heat sealer to produce a laminated piezoelectric sheet.
  • a general-purpose piezoresistive pressure-sensitive rubber sensor was used as the pressure sensor for the performance comparison of the pressure sensors.
  • This pressure sensor has a shape in which an elastomeric material filled with a conductive filler is sandwiched between two electrodes with a diameter of 20 mm.
  • This portion is the pressure sensing portion of the present pressure sensor, and has a configuration in which wiring for taking out signals extends from the pressure sensing portion.
  • Example 1 Ping-pong ball drop test> Using the pressure sensors of Example 1 and Comparative Example 1, two types of drop tests were conducted.
  • Example 1 The pressure sensor of Example 1 was placed on a horizontal table, and a ping-pong ball with a diameter of 40 mm and a weight of 2 g was vertically dropped from a height of 30 cm. It was measured. The measurement was performed 5 times, and the average of the output voltage peak values was calculated.
  • Comparative example 1 The pressure sensor of Comparative Example 1 was placed on a horizontal table, and a ping-pong ball with a diameter of 40 mm and a weight of 2 g was vertically dropped from a height of 30 cm. It was measured. The measurement was performed 5 times, and the average value of the electrical resistance after dropping was calculated.
  • Example 2 Weight drop test> (Example 1) The pressure sensor of Example 1 was placed on a horizontal table, and a cylindrical weight with a diameter of 40 mm, a height of 10 mm, and a weight of 200 g was vertically dropped from a point of 30 cm in height, and the peak value of the output voltage generated at that time was measured. , was measured using an oscilloscope. The measurement was performed 5 times, and the average of the output voltage peak values was calculated.
  • Comparative example 1 The pressure sensor of Comparative Example 1 was placed on a horizontal table, and a cylindrical weight with a diameter of 40 mm, a height of 10 mm, and a weight of 200 g was dropped vertically from a point of 30 cm in height. It was measured by using a multimeter. The measurement was performed 5 times, and the average value of the electrical resistance after dropping was calculated.
  • Table 1 shows the evaluation results for Examples and Comparative Examples. It was confirmed that the pressure sensor of Example 1 can detect even a weak pressure change.
  • FIG. 4 shows the main part of the softness determination system used in this test example.
  • the soft robot 200 in FIG. 4 has one finger shown in FIG.
  • Example 2 The same resin composition for an electret film as in Example 1 was put into an extruder connected to a T-die with a lip opening of 1 mm, and molded. film) was obtained. The obtained film was placed on an earth plate, and an electret film was obtained by applying a voltage of 10 kV using a needle-like electrode with a distance between the electrodes of 20 mm and performing an electrification treatment. The thickness, porosity and ⁇ -crystal forming ability of the obtained electret film were determined in the same manner as in Example 1. As a result, the electret film had a thickness of 300 ⁇ m, a porosity of 0%, and a ⁇ -crystal forming ability of 92%.
  • a signal output wire with a line width of 10 mm (Junkosha, wrapping wire wire Junflon) and a double-sided adhesive carbon tape (4 mm ⁇ 9 mm size) are laminated to form a piezoelectric sensor.
  • a double-sided tape for silicone resin (manufactured by Nitto Denko Co., Ltd.) was laminated on one carbon tape, and a piezoelectric sensor was attached to the finger portion of a one-finger soft robot.
  • Fig. 5 shows the measurement results for Silicone Gel 1 (Strong Hard)
  • Fig. 6 shows the measurement results for Silicone Gel 2 (Super Rough)
  • Fig. 7 shows the measurement results for Silicone Gel 3 (Light Hard)
  • Fig. 7 shows the measurement results for Silicone Gel 4 (Light Soft).
  • FIG. 8 shows the measurement results.
  • the waveforms correspond to the signals output when the piezoelectric sensor 20 and the sample 30 come into contact and pressure is applied to the piezoelectric sensor 20 .
  • Each of the waveforms in FIGS. 5-8 shows a different peak shape, indicating that a pressure change according to the softness of the sample 30 was detected. From FIGS. 5 to 8, it was found that the robot having the finger portion provided with the piezoelectric sensor of Example 2 was able to detect a weak change in pressure, thereby distinguishing the softness of the four types of silicone gels.

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Abstract

ロボットは、把持対象物を把持するための把持部と、圧電センサーと、把持部を制御する制御部とを備える。制御部は、圧電センサーと把持対象物との接触および非接触が切り替わったときに圧電センサーによって計測される信号に基づいて、把持部の把持力に係る制御目標値を特定し、制御目標値に従って把持部の駆動を制御する。

Description

ロボット、ロボットの制御装置およびロボットの制御方法
　本発明はロボット、ロボットの制御装置およびロボットの制御方法に関する。
　本願は、２０２１年８月２７日に日本に出願された特願２０２１－１３９１７７号および２０２１年８月３１日に日本に出願された特願２０２１－１４１６２４号について優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　従来から、各種のロボットハンドが産業分野等の各種の分野で使用されている。一般的な産業ロボットは、同じ形状の物体を把持し、決められた動きをすることに適している。しかしながら、このような産業ロボットは、形状が一定ではない物質や、表面の硬さが一定ではない物質や、把持時の変形などが一定にならない物質を破壊せずに安定的に把持することが難しかった。
　壊れやすい物質、形状が一定ではない物質を安定的に把持するため、ロボットハンドの外装部分を変形可能とすることにより、異なる形状の物質を把持することも試みられており、ソフトロボットと言われ、開発が進んでいる（特許文献１）。
　また、ロボットハンドの手の平及び手の平に連結される複数の指に設置した距離センサーからの情報や、把持される物質の映像から、把持する際の動きや把持力を調整する技術も提案されている（特許文献２）。
　さらには、把持部に設けられた圧力センサーの信号に基づいて、把持部の把持状態を制御するロボットも提案されている（特許文献３）。
米国特許第９４６４６４２号明細書 特開２００９－２７４２０４号公報 特開２０２０－０４９５７８号公報
　特許文献１に例示されるソフトロボットは、把持される物質の形状に応じてロボットハンドの外装部分が変形することにより、把持される物質に過大な力がかからないようにしている。しかしながら、ソフトロボットは、把持される物質に適した力で物質を把持しているわけではなく、掴み方によっては、物質が破壊されたり、滑り落ちたりすることもある。
　また、特許文献２に例示されるように、距離センサーや映像を利用して物質を把持する場合には、距離センサーや把持される物質を撮像するカメラと把持される物質との間に画像を隠したり歪ませたりするものが無いことが必須である。把持される物質の形状から物質の大体の特性を予想することはできても、物質の実際の硬さや重さを予測することは難しく、物質を安定的に把持できない場合がある。
　また、特許文献３では、ロボットの圧力センサーとしてピエゾ抵抗型の圧力センサー、光ファイバー式触覚センサー及びトライボセンサーが例示されている。
　そこで、本発明は、微弱な圧力変化や振動等の情報を得ることができるロボット、ロボットの制御装置およびロボットの制御方法を提供することを目的とする。
　本発明者らは鋭意検討の結果、圧電センサーを用いることで微弱な圧力変化や振動等の情報を得ることができることを見出した。
　すなわち、本発明の要旨は、以下のとおりである。
［１］把持対象物を把持するための把持部と、圧電センサーと、前記把持部を制御する制御部とを備え、前記制御部は、前記圧電センサーと前記把持対象物との接触および非接触が切り替わったときに前記圧電センサーによって計測される信号に基づいて前記把持部の把持力に係る制御目標値を特定し、前記制御目標値に従って前記把持部の駆動を制御するロボット。
［２］前記制御部は、前記信号に基づいて前記把持対象物の種類を特定し、前記種類に関連付けられた前記制御目標値を特定する［１］に記載のロボット。
［３］前記制御部は、前記信号から得られるデータを学習済みモデルに入力することで、前記把持対象物の種類を特定し、前記学習済みモデルは、圧電センサーと物体との接触および非接触を切り替えたときに計測される信号から得られるデータを入力サンプルとし、前記物体の種類を表すベクトルを出力サンプルとする学習用データセットを用いて、前記信号が入力され前記物体の種類を出力するように学習されたモデルである［２］に記載のロボット。
［４］前記制御部は、前記制御目標値を特定する前に、前記把持対象物が存在する方向に前記把持部を所定の速度で駆動させ、前記信号は、前記把持部が前記所定の速度で駆動し、かつ前記把持部に掛かる圧力が所定の圧力閾値に達した時点より前の区間を含む［１］から［３］の何れかに記載のロボット。
［５］前記信号は、前記信号の移動平均値が所定の電圧閾値以上かつ前記信号の微分値が所定の電圧変化閾値以上となる基準点を含む［１］から［４］の何れかに記載のロボット。
［６］把持対象物を把持するための把持部と圧電センサーとを備えるロボットの制御装置であって、前記圧電センサーと前記把持対象物との接触および非接触が切り替わったときに前記圧電センサーによって計測される信号に基づいて前記把持部の把持力に係る制御目標値を特定し、前記制御目標値に従って前記把持部の駆動を制御するロボットの制御装置。
［７］把持対象物を把持するための把持部と圧電センサーとを備えるロボットの制御方法であって、前記圧電センサーと前記把持対象物との接触および非接触が切り替わったときに前記圧電センサーによって計測される信号に基づいて前記把持部の把持力に係る制御目標値を特定するステップと、前記制御目標値に従って前記把持部の駆動を制御するステップとを備えるロボットの制御方法。
　本発明によれば、微弱な圧力変化や振動等の情報を得ることができるロボットを提供することができる。また、本発明の好適な態様においては、物質を適切な力で把持できるロボットを提供することができる。
本発明の一実施形態に係るロボットの指部及び指部に設けられた圧電センサーの一例を示す概略図である。 本発明の一実施形態に係るロボットの指部の駆動方法の説明図である。 本発明の一実施形態に係るソフトロボットの構成を示すブロック図である。 実施例における柔らかさ判定に用いたシステムの要部の概略図である。 実施例において圧電センサーに軟質サンプルを接触させて得た信号を表す波形図である。 実施例において圧電センサーに軟質サンプルを接触させて得た信号を表す波形図である。 実施例において圧電センサーに軟質サンプルを接触させて得た信号を表す波形図である。 実施例において圧電センサーに軟質サンプルを接触させて得た信号を表す波形図である。 第１の変形例に係るソフトロボットの外観図である。 第１の変形例に係るソフトロボットのソフトウェア構成を示す図である。 第１の変形例に係る制御部による把持制御方法を示すフローチャートである。 第１の変形例に係る学習装置の構成を示す図である。 第２の変形例に係るソフトロボットの把持部の外観図である。
　以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成には限定されない。
　本発明の一実施形態に係るロボットは、少なくとも１つの指部と、前記指部に設けられた圧電センサーと、前記指部の動作を制御する制御部と、を備える。
（１）圧電センサー
　圧電センサーは、センサーに対する圧力変化を電圧に変換して出力するセンサーである。
　本実施形態に係るロボットは圧電センサーを有することで、微弱な圧力変化や振動等の情報を得ることができる。
　本実施形態における圧電センサーは、エレクトレットフィルムと、少なくとも１対の電極とを有することが好ましい。
（１－１）エレクトレットフィルム
　エレクトレットフィルムの種類は、圧電特性を有するものであれば特に限定されないが、圧電特性をより高める点から、多孔エレクトレットフィルムであることが好ましい。また、エレクトレットフィルムは、多孔フィルムを帯電させたものを使用することがより好ましい。
　多孔エレクトレットフィルムを用いる場合、フィルムの多孔化方法は特に限定されないが、例えば、化学的又は物理的な発泡、延伸による多孔化が挙げられる。中でも、緻密な多孔構造が得られ、孔の形状も制御しやすい点から、延伸による多孔化が好ましい。
　エレクトレットフィルムの材料としては、ポリオレフィン系樹脂、フッ素樹脂、塩化ビニル樹脂、ポリスチレン系樹脂、ブタジエン系樹脂、ポリエステル系樹脂、アクリル系樹脂などが挙げられるが、環境負荷が小さく、帯電処理を行いやすいという点で、ポリオレフィン系樹脂が好適に用いられる。
（１－１－１）ポリオレフィン系樹脂
　本実施形態におけるエレクトレットフィルムは、ポリオレフィン系樹脂を主成分とすることが好ましく、中でもポリプロピレン系樹脂を主成分とすることが好ましい。
　なお、本発明において「主成分」とは、エレクトレットフィルムにおける含有量が５０質量％以上、好ましくは７０質量％以上、より好ましくは８０質量％以上、さらに好ましくは９０質量％以上であることをいう。含有量の上限は特に限定されず、１００質量％以下であればよい。
　ポリプロピレン系樹脂としては、ホモポリプロピレン（プロピレン単独重合体）、またはプロピレンとエチレン、１－ブテン、１－ペンテン、１－ヘキセン、１－ヘプテン、１－オクテン、１－ノネンもしくは１－デセンなどのα－オレフィンとのランダム共重合体またはブロック共重合体などが挙げられる。この中でも、機械的強度の観点からホモポリプロピレンがより好適に使用される。
　また、ポリプロピレン系樹脂は、立体規則性を示すアイソタクチックペンタッド分率が好ましくは８０％以上、より好ましくは８３％以上、さらに好ましくは８５％以上、また、好ましくは９９％以下、より好ましくは９８％以下、さらに好ましくは９７％以下である。
　アイソタクチックペンタッド分率が８０％以上であれば、機械的強度が良好である。一方、アイソタクチックペンタッド分率の上限については現時点において工業的に得られる上限値で規定しているが、将来的に工業レベルでさらに規則性の高い樹脂が開発された場合においてはこの限りではない。アイソタクチックペンタッド分率とは、任意の連続する５つのプロピレン単位で構成される炭素－炭素結合による主鎖に対して側鎖である５つのメチル基がいずれも同方向に位置する立体構造あるいはその割合を意味する。メチル基領域のシグナルの帰属は、Ａ．Ｚａｍｂｅｌｌｉ ｅｔ ａｌ．（Ｍａｃｒｏｍｏｌ．８，６８７（１９７５））に準拠する。
　また、ポリプロピレン系樹脂は、分子量分布を示すパラメータであるＭｗ／Ｍｎが好ましくは１．５以上、より好ましくは２．０以上、また、好ましくは１０．０以下、より好ましくは８．０以下、さらに好ましくは６．０以下である。
　Ｍｗ／Ｍｎが小さいほど分子量分布が狭いことを意味するが、Ｍｗ／Ｍｎを１．５以上とすることで、十分な押出成形性が得られ、工業的に大量生産が可能である。一方、Ｍｗ／Ｍｎを１０．０以下とすることで、十分な機械的強度を確保することができる。
　Ｍｗ／ＭｎはＧＰＣ（ゲルパーエミッションクロマトグラフィー）法によって、ポリスチレン換算値として測定される。
　また、ポリプロピレン系樹脂のメルトフローレート（ＭＦＲ）は特に制限されるものではないが、好ましくは０．５ｇ／１０分以上、より好ましくは１．０ｇ／１０分以上、また、好ましくは１５ｇ／１０分以下、より好ましくは１０ｇ／１０分以下である。
　ＭＦＲを０．５ｇ／１０分以上とすることで、成形加工時において十分な溶融粘度を有し、高い生産性を確保することができる。一方、ＭＦＲを１５ｇ／１０分以下とすることで、十分な強度を確保することができる。
　なお、ＭＦＲはＪＩＳ　Ｋ７２１０－１（２０１４年）に準拠して温度２３０℃、荷重２．１６ｋｇの条件で測定される。
　なお、ポリプロピレン系樹脂の製造方法は特に限定されるものではなく、公知の重合用触媒を用いた公知の重合方法、例えばチーグラー・ナッタ型触媒に代表されるマルチサイト触媒やメタロセン系触媒に代表されるシングルサイト触媒を用いた重合方法等が挙げられる。
　本実施形態に好適に用いることのできるポリプロピレン系樹脂としては、例えば、商品名「ノバテックＰＰ」「ＷＩＮＴＥＣ」「ＷＡＹＭＡＸ」（日本ポリプロ社製）、「バーシファイ」「ノティオ」「タフマーＸＲ」（三井化学社製）、「ゼラス」「サーモラン」（三菱ケミカル社製）、「住友ノーブレン」「タフセレン」（住友化学社製）、「プライムポリプロ」「プライム ＴＰＯ」（プライムポリマー社製）、「Ａｄｆｌｅｘ」「Ａｄｓｙｌ」「ＨＭＳ－ＰＰ（ＰＦ８１４）」（サンアロマー社製）、「インスパイア」（ダウケミカル）など市販されている商品が挙げられる。
［β晶活性］
　本実施形態におけるエレクトレットフィルムがポリプロピレン系樹脂を主成分として含有する場合、当該エレクトレットフィルムは、結晶形態の一つであるβ晶を多く含むポリプロピレン系樹脂を主成分とする樹脂組成物からなることが好ましい。β晶を多く含むポリプロピレン系樹脂を主成分とする樹脂組成物からなる無孔膜状物はそのものでも帯電処理後に優れた圧電性を示すが、延伸し多孔構造とすることでも、より優れた圧電性が得られる。β晶を利用した多孔構造形成は、延伸過程においてポリプロピレン系樹脂中のβ晶がα晶に転移する過程で多孔化が生じるため、多孔構造は緻密であり、従来公知である無機フィラーや非相溶性有機物の添加による多孔化と比較し、粒径や分散径に依存しないことから、多孔構造の調製に有利である。
　β晶を利用して多孔化されたフィルムは、多孔構造が緻密であり、空孔の表面積が大きくなるため、帯電処理においてより多くの電荷がトラップされやすくなる。多孔質エレクトレットフィルムは空孔とマトリクスとの界面にトラップされた電荷によって圧電性を発現するため、フィルムの多孔構造が緻密であると圧電特性も良好になりやすい。また、多孔構造が緻密であると、空孔同士の距離が非常に短くなり、トラップされた電荷が相互のクーロン力によって固定されやすくなる。これにより、トラップされた電荷が放電しにくくなり、エレクトレットフィルムとしての特性も低下しにくくなる。
　本実施形態におけるエレクトレットフィルムのβ晶活性は、延伸前の無孔膜状物においてポリプロピレン系樹脂がβ晶を生成していたことを示す一指標と捉えることができる。延伸前の無孔膜状物中のポリプロピレン系樹脂がβ晶を生成していれば、その後延伸を施すことで微細かつ均一な孔が多く形成されるため、機械特性に優れ、微細かつ均一な孔形成により優れた耐電圧性を得ることができる。
　本実施形態におけるエレクトレットフィルムのβ晶活性の有無は、示差走査型熱量計（ＤＳＣ）を用いて、エレクトレットフィルムの示差熱分析を行い、ポリプロピレン系樹脂のβ晶に由来する結晶融解ピーク温度が検出されるか否かで判断される。
　具体的には、示差走査型熱量計で積層多孔性フィルムを４０℃から２００℃まで加熱速度１０℃／分で昇温後１分間保持し、次に２００℃から４０℃まで冷却速度１０℃／分で降温後１分間保持し、さらに４０℃から２００℃まで加熱速度１０℃／分で再昇温させた際に、再昇温時にポリプロピレン系樹脂のβ晶に由来する結晶融解ピーク温度（Ｔｍβ）が検出された場合、β晶活性を有すると判断される。
　前記β晶活性の有無は、特定の熱処理を施したエレクトレットフィルムのＸ線回折測定により得られる回折プロファイルでも判断することができる。詳細には、ポリプロピレン系樹脂の結晶融解ピーク温度を超える温度である１７０～１９０℃の熱処理を施し、徐冷してβ晶を生成及び成長させたエレクトレットフィルムについてＸ線回折測定を行い、ポリプロピレン系樹脂のβ晶の（３００）面に由来する回折ピークが２θ＝１６．０°～１６．５°の範囲に検出された場合、β晶活性があると判断される。ポリプロピレン系樹脂のβ晶構造とＸ線回折測定に関する詳細は、Ｍａｃｒｏｍｏｌ．Ｃｈｅｍ．１８７，６４３－６５２（１９８６）、Ｐｒｏｇ．Ｐｏｌｙｍ．Ｓｃｉ．Ｖｏｌ．１６，３６１－４０４（１９９１）、Ｍａｃｒｏｍｏｌ．Ｓｙｍｐ．８９，４９９－５１１（１９９５）、Ｍａｃｒｏｍｏｌ．Ｃｈｅｍ．７５，１３４（１９６４）、及びこれらの文献中に挙げられた参考文献を参照することができる。
　前述したポリプロピレン系樹脂のβ晶活性を得る方法としては、ポリプロピレン系樹脂のα晶の生成を促進させる物質を添加しない方法や、特許第３７３９４８１号公報に記載されているように過酸化ラジカルを発生させる処理を施したポリプロピレン系樹脂を添加する方法、及びβ晶核剤を添加する方法などが挙げられるが、本実施形態においては、β晶核剤を添加してβ晶活性を得ることが特に好ましい。β晶核剤を添加することで、より均質に効率的にポリプロピレン系樹脂のβ晶の生成を促進させることができ、β晶活性を有するエレクトレットフィルムを得ることができる。
　前記β晶活性の程度については、β晶生成能を測定することで定量化ができる。エレクトレットフィルムに含まれるポリプロピレン系樹脂のβ晶生成能は好ましくは８０％以上、より好ましくは８５％以上、更に好ましくは９０％以上である。
　ポリプロピレン系樹脂のβ晶生成能が上記下限以上であることで、好適な圧電性を発揮することができる。上限については特に制限はないが通常１００％以下である。
　なお、β晶生成能は後述の方法により算出される。
（１－１－２）β晶核剤
　本実施形態におけるエレクトレットフィルムがポリプロピレン系樹脂を主成分として含有する場合、当該エレクトレットフィルムには、優れた圧電性を得るために、β晶核剤が含まれていることが好ましい。エレクトレットフィルムにβ晶核剤が含まれていることによって、β晶活性を得ることができる。本実施形態で用いるβ晶核剤としては以下に示すものが挙げられる。β晶核剤は、１種単独で用いてもよく、２種以上を任意の組み合わせ及び比率で併用してもよい。
　β晶核剤としては、例えば、アミド化合物；テトラオキサスピロ化合物；キナクリドン類；ナノスケールのサイズを有する酸化鉄；１，２－ヒドロキシステアリン酸カリウム、安息香酸マグネシウム、コハク酸マグネシウム、フタル酸マグネシウムなどに代表されるカルボン酸のアルカリ金属塩又はアルカリ土類金属塩；ベンゼンスルホン酸ナトリウム、ナフタレンスルホン酸ナトリウムなどに代表される芳香族スルホン酸化合物；二塩基カルボン酸又は三塩基カルボン酸のジエステル類又はトリエステル類；フタロシアニンブルーなどに代表されるフタロシアニン系顔料；有機二塩基酸である成分Ａと周期表第２族金属の酸化物、水酸化物又は塩である成分Ｂとからなる二成分系化合物；環状リン化合物とマグネシウム化合物からなる組成物；などが挙げられる。
　これらのβ晶核剤の中でも、アミド化合物が好ましい。アミド化合物をエレクトレットフィルムにおいて使用することで圧電特性を高めることができる。アミド化合物としては、Ｎ，Ｎ’－ジシクロヘキシル－２，６－ナフタレンジカルボキシアミド、Ｎ，Ｎ’－ジシクロヘキシルテレフタルアミド、Ｎ，Ｎ’－ジフェニルヘキサンジアミド等が挙げられ、中でもＮ，Ｎ’－ジシクロヘキシル－２，６－ナフタレンジカルボキシアミドが好ましい。アミド化合物は極性が高いアミド基を有するため、結晶構造中に電荷を局在化させることができ、高い圧電特性を有すると考えられる。
　一方で、アミド化合物のように極性が高い化合物は、極性が低いポリプロピレン系樹脂とは静電的な相互作用により分散性が悪く、凝集しやすいという問題がある。しかしながら、一般的なβ晶核剤は、一定の温度域ではポリプロピレン系樹脂に溶解するという特性を有している。この特性により、ポリプロピレン系樹脂にβ晶核剤が均一に分散され、β晶核剤由来の結晶が均一に析出されやすくなる。よって、極性が低いポリプロピレン系樹脂中に極性の高いアミド化合物の結晶が均一に分散され、高い圧電特性を有することができると考えられる。
　市販されているβ晶核剤の具体例としては、新日本理化社製β晶核剤「エヌジェスターＮＵ－１００」、β晶核剤の添加されたプロピレン系樹脂の具体例としては、Ａｒｉｓｔｅｃｈ社製ポリプロピレン「Ｂｅｐｏｌ Ｂ－０２２ＳＰ」、Ｂｏｒｅａｌｉｓ社製ポリプロピレン「Ｂｅｔａ（β）－ＰＰ ＢＥ６０－７０３２」、ｍａｙｚｏ社製ポリプロピレン「ＢＮＸ ＢＥＴＡＰＰ－ＬＮ」などが挙げられる。
　本実施形態におけるエレクトレットフィルム中のβ晶核剤の含有量は、β晶核剤の種類またはポリプロピレン系樹脂の組成などにより適宜調整することができるが、ポリプロピレン系樹脂１００質量部に対し、好ましくは０．０００１質量部以上、より好ましくは０．００１質量部以上、さらに好ましくは０．０１質量部以上、また、好ましくは５．０質量部以下、より好ましくは３．０質量部以下、さらに好ましくは１．０質量部以下である。β晶核剤の含有量がポリプロピレン系樹脂１００質量部に対して０．０００１質量部以上であれば、製造時において十分にポリプロピレン系樹脂のβ晶を生成成長させ、十分なβ晶活性が確保でき、多孔質フィルムとした際にも十分なβ晶活性が確保できる。そのため、多孔質フィルムに帯電処理することで所望の圧電性を有する多孔エレクトレットフィルムが得られる。一方、β晶核剤の含有量がポリプロピレン系樹脂１００質量部に対して５．０質量部以下であれば、経済的にも有利になるほか、フィルム表面へのβ晶核剤のブリードなどがなく好ましい。
　本実施形態におけるエレクトレットフィルムには、その性質を損なわない程度に添加剤、例えば、熱安定剤、酸化防止剤、紫外線吸収剤、光安定剤、結晶核剤、着色剤、帯電防止剤、加水分解防止剤、滑剤、難燃剤、導電剤、エラストマーなどの各種添加剤が適宜含まれていてもよい。
　本実施形態におけるエレクトレットフィルムの空孔率は、通常０％以上、好ましくは５％以上、より好ましくは１０％以上、また、好ましくは７０％以下、より好ましくは５０％以下、さらに好ましくは４０％以下、よりさらに好ましくは３０％以下である。
　エレクトレットフィルムの空孔率が上記上限以下であることにより、空孔がつぶれにくくなり、耐圧性が良好となる。また、エレクトレットフィルムの空孔率が上記下限以上であることにより、圧電特性をより高めることができる。なお、エレクトレットフィルムの空孔率は、後述の方法により算出される。
　本実施形態におけるエレクトレットフィルムの厚みは、好ましくは１０μｍ以上、より好ましくは１５μｍ以上、さらに好ましくは２０μｍ以上、また、好ましくは１０００μｍ以下、より好ましくは７５０μｍ以下、さらに好ましくは５００μｍ以下である。
　エレクトレットフィルムの厚さを上記範囲内とすることで、圧電センサーを必要以上に厚くすることなく、圧電特性が良好となる。なお、エレクトレットフィルムの厚さは、後述の方法により測定される。
（１－２）電極
　本実施形態おける圧電センサーは、エレクトレットフィルムと、少なくとも１対の電極とを備えることが好ましい。図２に示すように、１対の電極２３ａ、２３ｂは、エレクトレットフィルム２１を挟むように設けられることが好ましい。１対の電極２３ａ、２３ｂには、それぞれ、電極から信号（電圧）を出力するための信号取り出し電線２５ａ、２５ｂが設けられる。
　電極は、導電性を有していればよく、アルミニウム箔、銅箔、銀箔、金箔、ニッケル箔、スズ箔、カーボンシートなどが好適に用いられる。
　信号取り出し電線の種類は、特に限定されないが、導電性のワイヤーを絶縁材によって被覆したものが好ましい。導電性のワイヤーは、銅、アルミ等の導体からなるものが好ましい。絶縁材の材料としては、塩化ビニル、架橋ポリエチレン等が挙げられる。また、信号取り出し電線の径及び長さも、特に限定されず、圧電センサーのサイズ、電極の種類等に応じて適宜選択することができる。
　電極の厚みは、好ましくは２μｍ以上、より好ましくは３μｍ以上、さらに好ましくは５μｍ以上、また、好ましくは１００μｍ以下、より好ましくは７５μｍ以下、さらに好ましくは５０μｍ以下である。
　電極の厚みが２μｍ以上であることで、電極として導電安定性を発現できる。一方で、電極の厚みが１００μｍ以下であることで、圧電センサーのフレキシブル性を高めることができる。
（２）ロボットの構成及び駆動
　図１は、本実施形態に係るロボットの指部及び指部に設けられた圧電センサーの一例を示す概略図である。ロボットの指部１０の本数は特に限定されず、例えば、１本以上６本以下であってよい。ロボットが複数（２本以上）の指部１０を有する場合、圧電センサー２０は、複数ある指部１０のうち少なくとも１本に設けられていればよく、全ての指部１０に設けられていてもよい。換言すると、本実施形態に係るロボットは、図１に示すような圧電センサー２０を備えた指部１０を少なくとも１本有していればよい。
　ロボットが指部１０を１本又は複数本有する場合、制御部により指部１０を操作して圧電センサー２０を対象物又は把持対象物に接触させ、圧電センサー２０から信号を取得することで対象物又は把持対象物の圧力変化、振動、柔らかさ等の情報を得ることができる（以下、把持することなく指部で押圧する物体を「対象物」、指部で把持する物体を「把持対象物」と称する。）。また、ロボットが複数の指部１０を有する場合、当該複数の指部１０で把持対象物を把持することが可能となる。このとき、指部１０が１本の場合と同様にして圧電センサーを把持対象物に接触させ、得られた情報に基づいて決定した把持圧を把持対象物に与えるよう制御部が指部１０を制御することで、把持対象物を安定的に把持することができる。
　指部１０を形成する部材は、特に限定されないが、弾力性を有する部材であることが好ましい。また、指部１０の外装が伸縮性を有することも好ましい。指部１０は、関節を有していても有していなくてもよいが、１又は２以上の関節を有し、屈曲可能であることが好ましい。
　ここで、伸縮性の外装及び複数の関節を有する指部１０の駆動方法を、図２（ａ）及び（ｂ）を参照して説明する。指部１０の外装は、伸縮性が相対的に高い高伸縮性部１１と伸縮性が相対的に低い低伸縮性部１２とを有する。指部１０に内部圧力が加わったとき、高伸縮性部１１は大きく変形し、低伸縮性部１２は小さく変形する（図２（ｂ））。すなわち、高伸縮性部１１が伸び、低伸縮性部１２が縮む。この結果、指部１０が低伸縮性部１２側に向かって屈曲する。
　本実施形態に係るロボットは、指部１０に取り付けられたアクチュエータ（図示せず）により指部１０を駆動して、指部１０で対象物又は把持対象物の情報を得たり、把持対象物を把持したりすることができる。アクチュエータは、気体の圧力（空気圧）又は液体の圧力（液圧）による駆動機構を有する。また、本実施形態に係るロボットは、さらに腕部（図示せず）を有していてもよい。指部１０を腕部の先端に配置することにより、腕部の動きに応じて指部１０を移動する。例えば、腕部が垂直方向及び水平方向に移動することで、指部１０が垂直方向及び水平方向に移動する。これにより、指部１０の移動範囲を広げることができ、指部が複数ある場合には、把持対象物を把持したまま移動させることもできる。
　指部１０は、図２（ｂ）に示すように、対象物又は把持対象物に接触する接触面（接触部分）１３を有する。圧電センサー２０は、この接触面１３に設けられている。圧電センサー２０は、指部１０が対象物又は把持対象物に接触したときの圧力変化を検知する。１本の指部に設けられる圧電センサー２０の個数は特に限定されない。１本の指部１０に１つの圧電センサー２０を取り付けてもよいし、１本の指部１０に複数の圧電センサー２０を取り付けてもよい。複数の指部１０のそれぞれに１つの圧電センサー２０を取り付けてもよいし、複数の指部１０のそれぞれに複数の圧電センサー２０を取り付けてもよい。また、ロボットが備える圧電センサーの総数も特に限定されない。本実施形態においては、少なくとも１つの圧電センサー２０によって、指部１０が対象物又は把持対象物に接触したときの圧力変化、振動、柔らかさ等の情報が検知される。複数の圧電センサー２０を用いれば、指部１０が把持対象物に接触したときの圧力変化をより詳細に検知することができる。
　指部１０の圧電センサー２０を取り付ける部分は、指部１０の表面のうちの接触面１３であれば特に限定されないが、指部１０が対象物又は把持対象物と最初に接触する位置であることが好ましい。複数の指部１０で把持対象物を把持する場合、把持対象物の大きさによって指部１０が把持対象物と最初に接触する位置が変わるので、複数の圧電センサー２０を指部１０に取り付けてもよい。指部１０の圧電センサー２０を取り付ける部分の変形が大きい場合、圧電センサー２０が誤作動する可能性がある。そのため、指部１０の圧電センサー２０を取り付ける部分は、指部１０の他の部分よりも変形が小さくなっているか、変形をキャンセルする構造を有していることが好ましい。例えば、図２（ａ）及び（ｂ）の指部１０の構成例では、指部１０が屈曲する部分は大きく変形するので、指部１０が実質的に変形しない部分に圧電センサー２０を設けることが好ましい。
　図３は、本実施形態に係るソフトロボット２００の構成を示すブロック図である。ソフトロボット２００は、ロボットの一例である。ソフトロボット２００は、指部１０、圧電センサー２０、制御部２０１、記憶部２０２及び通信部２０３を備える。制御部２０１は、指部１０の動作の制御を行う装置である。制御部２０１は、外部装置からの命令、ソフトロボット２００の操作者等が入力インターフェースを介して行う命令、又は制御部２０１が有するプロセッサ２１０が実行するプログラムによって生成される命令によって各種の制御を司る。プロセッサ２１０は、例えば、Central Processing Unit（ＣＰＵ）であってもよい。プロセッサ２１０は、単一のプロセッサに限定されず、マルチプロセッサ構成であってもよい。記憶部２０２は、Read Only Memory（ＲＯＭ）２１１及びRandom Access Memory（ＲＡＭ）２１２を有する。ＲＯＭ２１１は、各種のデータ及び各種のプログラムを記憶する。ＲＡＭ２１２は、各種のプログラム又は各種のデータを一時的に記憶し、ワーキングエリアとして機能する。通信部２０３は、有線ネットワーク又は無線ネットワークを経由してサーバや他の装置等との情報の通信（入出力）を行うインターフェースである。図３に示すソフトロボット２００の構成要素の全てが必須という訳ではなく、ソフトロボット２００を実現する上で、適宜、構成要素の追加又は削除がされてもよい。
　指部１０で対象部を押圧する際又は把持対象物を把持する際に、圧電センサー２０が対象物又は把持対象物に接触すると、圧電センサー２０から信号が制御部２０１に伝わる。すなわち、圧電センサー２０に加わる圧力に応じた信号が制御部２０１に伝わる。制御部２０１は、圧電センサー２０からの信号を波形として取得する。圧電センサーから制御部２０１に伝わる信号は、電圧である。この場合、制御部２０１は、圧電センサー２０の出力電圧の波形を取得する。制御部２０１は、記憶部２０２に予め記憶された各種の波形に関するデータと、圧電センサー２０から取得した波形とを比較して、指部１０に設けられた圧電センサー２０が接触した対象物又は把持対象物の圧力変化、振動、柔らかさ等を検出する。記憶部２０２には対象物又は把持対象物の各種情報に応じた波形に関するデータが記憶されているため、制御部２０１は、記憶部２０２に記憶された波形に関するデータと、圧電センサー２０から取得した波形とを比較することで、圧電センサー２０が接触した対象物又は把持対象物の圧力変化、振動、柔らかさ等を判定することができる。
　また、ソフトロボット２００が指部１０を複数本有する場合、制御部２０１は、圧電センサー２０が接触した把持対象物の圧力変化、振動、柔らかさ等の情報に応じて、指部１０が把持対象物を把持する圧力を制御することにより、把持状態を制御する。例えば、制御部２０１は、指部１０の駆動量を制御することにより、指部１０で把持対象物を把持するときの把持対象物に加わる圧力を制御してもよい。また、把持対象物の圧力変化、振動、柔らかさ等に応じた波形と、把持対象物の圧力変化、振動、柔らかさ等に応じた制御情報とを対応付けて、記憶部２０２に記憶してもよい。制御情報は、指部１０による把持対象物の把持状態を制御する情報であり、例えば、指部１０の駆動量に関する情報である。制御部２０１は、圧電センサー２０から取得した波形に基づいて記憶部２０２を参照し、記憶部２０２から制御情報を取得して把持状態を制御してもよい。
　更に、制御部２０１は、対象物若しくは把持対象物の圧力変化、振動、柔らかさ等又は圧電センサー２０から取得した波形に基づいて、指部１０の移動や傾きを制御してもよい。
　指部１０を駆動するための駆動機構としては、特に限定されず、例えば、モーター、空気圧、液圧（例えば油圧）等による駆動機構が挙げられ、空気圧又は液圧による駆動機構が好ましい。空気圧又は液圧による駆動機構は、ギア等の複雑な機構を使用することなく、指部１０で対象物を押す圧力又は把持対象物を把持する圧力を制御することができる。また、空気圧又は液圧による駆動機構は、磁場を発生しないため、他の機器に影響を与えずに、指部１０を制御することができる。
　以下、本実施形態の好適な態様について説明する。
　本実施形態に係るロボットが指部１０を１本又は複数本備える場合、制御部２０１は、好適には圧電センサー２０に加わる圧力に応じた信号を波形として取得し、この波形に基づいて、対象物又は把持対象物に対する圧力の大きさ、向き、単位時間あたりの変動量等が所望の範囲となるよう指部の動作を制御したり、指部に接触した対象物又は把持対象物の柔らかさを判定したりする。また、ロボットが複数の指部１０を備える場合、制御部２０１は、好適には圧電センサー２０に加わる圧力に応じた信号を波形として取得し、この波形に基づいて把持状態を制御する。記憶部２０２には、対象物又は把持対象物の柔らかさに応じた波形に関するデータが記憶されている。制御部２０１は、記憶部２０２に記憶された対象物又は把持対象物の柔らかさに応じた波形に関するデータと、圧電センサー２０から取得した波形とを比較して、指部１０が接触した対象物又は把持対象物の柔らかさのレベルを判定する。或いは、予め任意の物体とその柔らかさとの関係を機械学習させて、その結果を記憶部２０２に記憶させておき、圧電センサー２０から取得した信号により判定した柔らかさと機械学習結果とを比較することで、接触した対象物又は把持対象物の種類を特定する。更に、制御部２０１は、ＡＩ（Artificial Intelligence）やディープラーニングと組み合わせて、圧電センサー２０から取得した波形に基づいて、対象物又は把持対象物の柔らかさ又は種類を判定してもよい。
　複数の指部１０のそれぞれを交換可能にしてもよいし、指部１０及びアクチュエータを交換可能にしてもよい。空気圧による駆動機構の場合、指部１０及びアクチュエータを交換することが容易である。腕部に指部１０を交換可能に取り付けてもよい。また、ソフトロボット２００にカメラ等の撮像装置を設けることにより、撮像装置によって対象物又は把持対象物を撮像し、制御部２０１が対象物又は把持対象物の種類を特定してもよい。
　以上説明したように、制御部１１０は、圧電センサー２０に加わる圧力に応じた信号に基づいて指部１０の対象物に対する押圧、把持等の動作を制御する。これにより、本実施形態に係るロボットによれば、対象物の微弱な圧力変化や振動等の情報を得ることができるため、対象物の柔らかさを高精度で判定し得る。また、本実施形態に係るロボットが複数の指部を有する場合には、把持対象物の柔らかさ等の特性、及び圧力変化、振動等の状態に応じて把持対象物を適切に把持することができる。例えば、制御部１１０は、把持対象物の硬さに応じて把持圧の大きさを決定し、把持状態を制御することにより、把持対象物を適切に把持することができる。
＜第１の変形例＞
　第１の変形例に係るソフトロボット２００は、水平多関節ロボットとして構成される。ソフトロボット２００は、複数の指部１０の下方に存在する把持対象物Ｔを把持し、所望の移送位置へ移送させる。
（１）ロボットのハードウェア
　図９は、第１の変形例に係るソフトロボットの外観図である。ソフトロボット２００は、コントロールボックス４０、支柱４１、第１アーム４２、第２アーム４３、シャフト４４、マニホールド４５、複数（図９では４本）の指部１０を備える。
　コントロールボックス４０は、制御部２０１、記憶部２０２、通信部２０３、空気ポンプ２０４、電源装置２０５を格納する筐体である。
　支柱４１は、上下方向に延びる柱であって、ソフトロボット２００全体を支持する。支柱４１の上端部には上下方向に延びる第１軸回りに回転する第１モータ４１１が設けられる。第１モータ４１１は、電源装置２０５から供給される電力によって駆動する。
　第１アーム４２の基端部は、支柱４１の上端部に、第１軸回りに回転可能に支持される。第１アーム４２は、第１モータ４１１の駆動によって回転する。
　第２アーム４３の基端部は、第１アーム４２の先端部に、上下方向に延びる第２軸回りに回転可能に支持される。第２アーム４３の基端部には、第２軸回りに回転する第２モータ４３１が設けられる。第２モータ４３１は、電源装置２０５から供給される電力によって駆動する。第２アーム４３は、第２モータ４３１の駆動によって回転する。
　シャフト４４は、第２アーム４３の先端部を上下方向に貫通するように設けられる。第２アーム４３には、シャフト４４を上下方向に移動させる第３モータ４３２が設けられる。第３モータ４３２は、電源装置２０５から供給される電力によって駆動する。例えば、第２アーム４３とシャフト４４とはラックアンドピニオン機構などにより保持される。シャフト４４には、空気ポンプ２０４から供給される空気を通すための貫通孔４４１が設けられる。貫通孔４４１は上端部から下端部へ通り、上端部に供給された空気を下端部へ案内する。
　マニホールド４５は、シャフト４４の下端部に設けられる。マニホールド４５は、シャフト４４の貫通孔４４１を介して供給される空気を複数の指部１０に分配する。
　複数の指部１０は、それぞれマニホールド４５に取り付けられる。少なくとも１つの指部１０の先端部には圧電センサー２０が設けられる。
（２）ロボットのソフトウェア
　図１０は、第１の変形例に係るソフトロボットのソフトウェア構成を示す図である。
　通信部２０３は、取得部６１および出力部６２として機能する。通信部２０３は、圧電センサー２０や各種アクチュエータ（第１モータ４１１、第２モータ４３１、第３モータ４３２、空気ポンプ２０４）などとのデータの伝送を行うインタフェースである。取得部６１は、把持対象物Ｔが圧電センサー２０に接することによって得られた計測信号を取得する。出力部６２は、制御部２０１によって生成された駆動信号をアクチュエータに出力する。
　記憶部２０２は、学習済みモデル記憶部６３１および制御テーブル記憶部６３２として機能する。学習済みモデル記憶部６３１は、学習済みモデルのパラメータを記憶する。学習済みモデルは、圧電センサー２０の計測信号に基づくデータを入力し、把持対象物Ｔの種類の確率分布を出力する。学習済みモデルのパラメータは、後述する学習装置５によって学習される。制御テーブル記憶部６３２には、把持対象物Ｔの種類ごとに、当該把持対象物Ｔを把持するための制御目標値を格納する制御テーブルが記録される。制御テーブルには、例えば、空気ポンプ２０４の空気の送出速度の制御目標値、指部１０が把持対象物Ｔを押す圧力の制御目標値などが記録される。
　制御部２０１は、プロセッサ２１０がプログラムを実行することによって、駆動制御部６４１、前処理部６４２、判定部６４３および目標値決定部６４４として機能する。なお、制御部２０１の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されても良い。またプロセッサ２１０は、学習済みモデルを用いた計算のためにＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような並列演算性能にすぐれたプロセッサを備えていてもよい。プログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶装置（例えばＳＳＤ：Solid State Drive）等であってよい。記録媒体は可搬媒体であってもよいし、コンピューターシステムに内蔵される記憶装置であってもよい。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
　駆動制御部６４１は、各種アクチュエータの駆動量を決定し、当該駆動量で駆動させるための駆動信号を生成する。駆動制御部６４１は、生成した駆動信号を出力部６２を介して各種アクチュエータに出力する。
　前処理部６４２は、圧電センサー２０の信号に対し所定の前処理を実行する。前処理部６４２は、具体的には以下の処理を実行する。前処理部６４２は、圧電センサー２０の信号において、移動平均電圧が電圧閾値（例えば、１．２Ｖ）以上かつ微分値が電圧変化閾値（例えば、０．０００３Ｖ／ｍｓ）以上となる状態が、所定時間（例えば、３０ｍｓ）連続した点を基準点とし、基準点の前後所定時間（例えば、１００ｍｓ）の区間を切り出す。つまり、切り出された波形は、接触および非接触が切り替わったときの圧力の変化を表す。前処理部６４２は、切り出した区間の微分波形を生成する。
　判定部６４３は、前処理によって得られた微分波形と、学習済みモデル記憶部６３１に記憶されている学習済みモデルとを用いて判定処理を行う。すなわち、判定部６４３は、前処理によって得られた微分波形を学習済みモデルに入力することによって、把持対象物Ｔの種類の確率分布を得る。判定部６４３は、確率分布に基づいて把持対象物Ｔの種類を判定する。
　目標値決定部６４４は、制御テーブル記憶部６３２が記憶する制御テーブルにおいて、判定部６４３によって判定された種類に関連付けられた制御目標値を読み出す。目標値決定部６４４は、読み出した制御目標値を、駆動制御部６４１の駆動量の目標値に決定する。
（３）ロボットの制御方法
　図１１は、第１の変形例に係る制御部による把持制御方法を示すフローチャートである。
　制御部２０１が把持制御を開始すると、駆動制御部６４１は、第１モータ４１１および第２モータ４３１に駆動信号を出力し、シャフト４４を把持対象物Ｔの直上に位置させる（ステップＳ５０１）。把持対象物Ｔの設置位置が予め定まっている場合、駆動制御部６４１は、第１モータ４１１および第２モータ４３１の回転角が所定の角度になるように駆動信号を出力する。把持対象物Ｔの設置位置がカメラ等の撮像装置による撮像画像から特定される場合には、駆動制御部６４１は撮像画像に写るシャフト４４の位置と把持対象物Ｔの位置とに基づくフィードバック制御によって第１モータ４１１および第２モータ４３１の回転角を決定してよい。
　次に、駆動制御部６４１は、第３モータ４３２に駆動信号を出力し、シャフト４４の下端部の高さを、指部１０によって把持対象物Ｔを把持可能な位置まで移動させる（ステップＳ５０２）。把持対象物Ｔの高さが予め定まっている場合、駆動制御部６４１は第３モータ４３２が所定の回転量だけ駆動するように駆動信号を出力する。把持対象物Ｔの設置位置がカメラ等の撮像装置による撮像画像から特定される場合には、駆動制御部６４１は撮像画像に写るシャフト４４の位置と把持対象物Ｔの位置とに基づくフィードバック制御によって第３モータ４３２の回転量を制御してよい。
　次に、駆動制御部６４１は、空気ポンプ２０４に駆動信号を出力し、マニホールド４５へ一定速度で空気を送出させる（ステップＳ５０３）。これにより、各指部１０に空気が流入し、指部１０が把持対象物Ｔへ向けて屈曲する。マニホールド４５の各ポートに開閉を切り替え可能な電磁制御弁が設けられている場合、圧電センサー２０が設けられた指部１０が接続されたポートのみを開き、他のポートを閉じることで、圧電センサー２０が設けられた指部１０のみを屈曲させてもよい。この場合、他の指部１０による把持対象物Ｔの接触によって圧電センサー２０の信号にノイズが生じることを防ぐことができる。
　前処理部６４２は、圧電センサー２０が計測した信号に基づいて、計測された圧力が所定の圧力閾値に達したか否かを判定する（ステップＳ５０４）。即ち、前処理部６４２は、指部が把持対象物Ｔを所定の圧力で押圧しているか否かを判定する。計測された圧力が所定の圧力閾値に達していない場合（ステップＳ５０４：ＮＯ）、ステップＳ５０３に処理を戻し、空気ポンプ２０４による空気の送出を継続する。計測された圧力が所定の圧力閾値に達した場合（ステップＳ５０４：ＹＥＳ）、前処理部６４２は、ステップＳ５０３による空気の送出開始以降に圧電センサー２０が計測した信号の移動平均電圧と移動平均電圧の微分値とを算出する（ステップＳ５０５）。前処理部５４２は、例えば時系列情報の各ステップ間の出力値の差分を微分値として取得してもよい。
　前処理部６４２は、圧電センサー２０が計測した信号の波形から、移動平均電圧が電圧閾値（例えば、１．２Ｖ）以上かつ微分値が電圧変化閾値（例えば、０．０００３Ｖ／ｍｓ）以上となる状態が、所定時間（例えば、３０ｍｓ）連続した点を基準点とし、基準点の前後所定時間（例えば、１００ｍｓ）の区間を切り出す（ステップＳ５０６）。つまり、切り出された波形は、接触および非接触が切り替わったときの圧力の変化を表す。前処理部６４２は、ステップＳ５０５で算出した微分値を用いて、ステップＳ５０６で切り出された区間の微分波形を生成する（ステップＳ５０７）。判定部６４３は、学習済みモデル記憶部６３１に記録された学習済みモデルに微分波形を入力することで、把持対象物Ｔの種別の確率分布を得る（ステップＳ５０８）。判定部６４３は、学習済みモデルから出力された確率分布に基づいて、最も確率の高い種類を把持対象物Ｔの種類として特定する。目標値決定部６４４は、制御テーブル記憶部６３２に記録された制御テーブルから当該種類に関連付けられた制御目標値を読み出す（ステップＳ５０９）。
　目標値決定部６４４は、空気ポンプ２０４による空気の送出速度を読み出した送出速度の制御目標値に決定する（ステップＳ５１０）。なお、ステップＳ５０３において圧電センサー２０が設けられていない指部１０が接続されたポートのみを閉じている場合、駆動制御部６４１はここですべてのポートを開いてよい。これにより、全ての指部１０が把持対象物Ｔへ向けて屈曲する。
　駆動制御部６４１は、圧電センサー２０が計測した信号に基づいて、計測された圧力がステップＳ５０９で読み出した圧力の制御目標値に達したか否かを判定する（ステップＳ５１１）。計測された圧力が制御目標値に達していない場合（ステップＳ５１１：ＮＯ）、ステップＳ５１０に処理を戻し、空気ポンプ２０４による空気の送出を継続する。計測された圧力が制御目標値に達した場合（ステップＳ５１１：ＹＥＳ）、駆動制御部６４１は、空気ポンプ２０４による空気の送出を停止し、指部１０の内圧を維持する（ステップＳ５１２）。
　次に、駆動制御部６４１は、第３モータ４３２に駆動信号を出力し、シャフト４４を上方向へ移動させ（ステップＳ５１３）、その後、第１モータ４１１および第２モータ４３１に駆動信号を出力し、シャフト４４を把持対象物Ｔの移送位置の直上に位置させる（ステップＳ５１４）。
　駆動制御部６４１は、第３モータ４３２に駆動信号を出力し、把持対象物Ｔが移送位置に接触するまでシャフト４４を下方向へ移動させる（ステップＳ５１５）。駆動制御部６４１は、空気ポンプ２０４に駆動信号を出力し、マニホールド４５から一定速度で空気を吸引させる（ステップＳ５１６）。これにより、各指部１０から空気が流出し、指部１０が把持対象物Ｔから離れる方向へ屈曲する。
　以上の手順により、第１の変形例に係るソフトロボット２００は、複数の指部１０の下方に存在する把持対象物Ｔを把持し、所望の移送位置へ移送させることができる。
（４）モデルの学習方法
　図１２は、第１の変形例に係る学習装置の構成を示す図である。学習装置５は、パーソナルコンピューターやサーバー装置等の情報処理装置を用いて構成される。学習装置５は、取得部５１、出力部５２、記憶部５３及び制御部５４を備える。
　取得部５１は、学習装置５において実行される学習処理で用いられる教師データを取得する。取得部５１は、例えば通信装置を用いて構成されてもよい。この場合、取得部５１は、通信経路を介して他の装置と通信することによって他の装置から教師データを取得する。取得部５１は、例えばＵＳＢメモリー等の記憶媒体を接続可能なインターフェースを用いて構成されてもよい。この場合、取得部５１は、自身に接続された記憶媒体からデータを読み出すことによって教師データを取得する。取得部５１は、上述した具体例とは異なる態様で構成されてもよい。教師データは、例えば学習装置５が用いる学習モデルにおける既知の入力データと既知の出力データとの組み合わせを含む。入力データは、例えば既知の物体を圧電センサー２０に接触させた際に圧電センサー２０から出力される検出信号のデータであってもよい。出力データは、例えば入力として用いられるデータ（検出信号のデータ）が得られた際に圧電センサー２０に接触した物体を示す識別情報（正解ラベル）であってもよい。このような教師データは、予め圧電センサー２０に対して既知の複数種類の物体を接触させることによって取得されてもよい。
　出力部５２は、学習装置５において実行された学習処理によって生成される学習済みモデルのデータを外部に出力する。出力部５２は、例えば通信装置を用いて構成されてもよい。この場合、出力部５２は、通信経路を介して他の装置と通信することによって他の装置に対し学習済みモデルのデータを出力（送信）する。出力部５２は、例えばＵＳＢメモリー等の記憶媒体を接続可能なインターフェースを用いて構成されてもよい。この場合、出力部５２は、自身に接続された記憶媒体にデータを書き込むことによって学習済みモデルのデータを出力する。出力部５２は、上述した具体例とは異なる態様で構成されてもよい。また、取得部５１と出力部５２とが同じ種別のハードウェアで構成される場合には、物理的に一体として実装されてもよい。
　記憶部５３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。記憶部５３は、モデル記憶部５３３として機能する。モデル記憶部５３３は、学習モデルのパラメータを記憶する。
　制御部５４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ等のプロセッサーとメモリーとを用いて構成される。制御部５４は、プロセッサーがプログラムを実行することによって、取得制御部５４１、前処理部５４２、学習処理部５４３及び出力制御部５４４として機能する。なお、制御部５４の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されても良い。プログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶装置等であってよい。記録媒体は可搬媒体であってもよいし、コンピューターシステムに内蔵される記憶装置であってもよい。プログラムは、電気通信回線を介して送信されても良い。
　取得制御部５４１は、取得部５１を制御することによって教師データを取得する。
　前処理部５４２は、教師データの入力データに対して所定の前処理を実行する。前処理部５４２による前処理は、ソフトロボット２００の前処理部６４２による前処理と同様に実行される。
　学習処理部５４３は、前処理部５４２によって前処理された入力データと当該入力データに対応する出力データとの組み合わせ（前処理教師データ）を用いて学習処理を実行する。学習モデルは、未知の入力が与えられた場合に、複数の正解ラベルの確率分布を出力するための学習モデル（分類モデル）が適用されてもよい。例えば、学習モデルには、多層パーセプトロンが適用されてもよい。学習処理部５４３は、前処理教師データを用いた学習モデルのパラメータの更新を所定のエポック数実行した場合や、未知の入力データに対する正答率が所定の閾値を超えた場合などに、学習モデルのパラメータの更新を終了する。パラメータの更新後の学習モデルを学習済みモデルともいう。
　出力制御部５４４は、出力部５２を制御することによって学習済みモデルをソフトロボット２００に出力する。
＜第２の変形例＞
　第１の変形例に係るソフトロボット２００では、圧電センサー２０が把持に用いる指部１０に設けられる。これに対し、第２の変形例にソフトロボット２００は、マニホールド４５の直下にも圧電センサー２０が設けられる。
　図１３は、第２の変形例に係るソフトロボットの把持部の外観図である。ソフトロボット２００は、第１の変形例の構成に加え、マニホールド４５を上下方向に貫通する動力シリンダ４６を備える。第２の変形例においては、圧電センサー２０が指部１０のほか、動力シリンダ４６のロッドの先端にも設けられる。指部１０に設けられる圧電センサー２０と、動力シリンダ４６に設けられる圧電センサー２０とは異なるものであってもよい。
　第２の変形例に係る制御部２０１は、第１モータ４１１、第２モータ４３１および第３モータ４３２の駆動によってシャフト４４が指部１０によって把持対象物Ｔを把持可能な位置まで移動すると、動力シリンダ４６を一定速度で駆動させ、ロッドを把持対象物Ｔへ向けて伸長させる。制御部２０１は、動力シリンダ４６に取り付けられた圧電センサー２０が計測した信号に基づいて、動力シリンダ４６のロッドが把持対象物Ｔに接触したか否かを判定し、ロッドが把持対象物Ｔに接触した場合に動力シリンダ４６を停止させる。制御部２０１は、動力シリンダ４６に取り付けられた圧電センサー２０が計測した信号から切り出した微分波形を学習済みモデルに微分波形を入力することで、制御目標値を特定する。
　その後、制御部２０１は、指部１０に取り付けられた圧電センサー２０が計測した信号と制御目標値とに基づいて空気ポンプ２０４を駆動させる。
　以上の手順により、第２の変形例に係るソフトロボット２００は、複数の指部１０の下方に存在する把持対象物Ｔを把持し、所望の移送位置へ移送させることができる。なお、他の変形例においては、動力シリンダ４６を備えず、圧電センサー２０がマニホールド４５の下面に取り付けられてもよい。この場合、制御部２０１は、第３モータ４３２の回転数を制御することによって、一定速度で圧電センサー２０を把持対象物Ｔに接触させることができる。またこの場合、ソフトロボット２００は、指部１０に代えて他の把持部を備えてもよい。例えば、他の実施形態に係るソフトロボット２００は、吸着グリッパを備えるものであってよい。この場合、圧電センサー２０は、吸着グリッパに設けられてよい。吸着グリッパは、吸着グリッパと把持対象物Ｔとの間に形成される空間を吸引ポンプによって負圧にすることで、把持対象物Ｔの把持を実現する。制御部２０１は、制御目標値に基づいて吸着グリッパの吸着力、すなわち吸引ポンプの吸引力を制御する。
　上述した実施形態にて説明した構成は、発明の目的を逸脱しない範囲で適宜組み合わせることができる。
　例えば、指部１０は、空気圧によって駆動するものに限られず、モータなどによって電気的に駆動するものであってもよいし、油圧で駆動するものであってもよい。
　また例えば、圧電センサー２０は、エレクトレットフィルムを用いたものに限られず、他のセンサであってもよい。例えば、圧電センサー２０は、ピエゾ素子型センサーであってもよい。当該ピエゾ素子型センサーは、センサーにかかる圧力によって生じた電圧を検出できるセンサーであれば特に限定されないが、例えば、チタン酸ジルコン酸鉛（ＰＺＴ）、チタン酸バリウムストロンチウム（ＢＳＴ）等のセラミックス系の圧電材料、又は、ＰＶＤＦ（ポリフッ化ビニリデン）、フッ化ビニリデンと三フッ化エチレン共重合体（Ｐ（ＶＤＦ－ＴｒＦＥ））、フッ化ビニリデンと四フッ化エチレン共重合体（Ｐ（ＶＤＦ－ＴＦＥ））、ポリ乳酸（ＰＬＡ）等の永久双極子型材料を含むものが挙げられる。ピエゾ抵抗効果を利用したセンサー（ピエゾ抵抗型の圧力センサー）、摩擦発電の原理を利用したトライボセンサー、コア径の異なる光ファイバーを有し、曲げを光損失として検出する光ファイバー式触覚センサーなど、他のセンサーであってもよい。
　また、ソフトロボット２００は、水平多関節ロボットに限られず、例えば垂直多関節ロボットや直交ロボットなどの他の産業ロボットであってもよい。
　また、上述した実施例において、制御部２０１は微分波形を学習済みモデルに入力することによって把持対象物Ｔの種類を特定するが、これに限られない。例えば、他の実施形態においては、計測された微分波形と複数の種類のそれぞれに係る既知の微分波形との類似度を算出し、最も類似度の高い微分波形に係る物体の種類を、把持対象物Ｔの種類として特定してもよい。また、上述した実施例においては、制御部２０１は、圧電センサー２０が把持対象物Ｔに接触した瞬間の前後の区間の波形を用いて把持対象物Ｔの種類を推定するが、他の実施形態においては、圧電センサー２０が把持対象物Ｔから離れた瞬間の前後の区間の波形を用いて把持対象物Ｔの種類を推定してもよい。圧電センサー２０が把持対象物Ｔから離れた瞬間の前後の区間の波形は、接触および非接触が切り替わったときの圧力の変化を表す。また、他の実施形態においては、微分波形に代えて、接触および非接触が切り替わる区間における周波数波形などの他の波形を用いてもよい。
　以下に実施例及び比較例を示し、本発明のロボットについてさらに詳しく説明するが、本発明は、その要旨を超えない限り、以下の実施例により何ら制限を受けるものではない。
＜圧力センサーの準備＞
（実施例１）
　ポリオレフィン系樹脂としてホモポリプロピレン（「ノバテックＰＰ　ＦＹ６ＨＡ」、ＭＦＲ：２．４ｇ／１０分［２３０℃、２．１６ｋｇ荷重］、Ｍｗ／Ｍｎ＝３．２、日本ポリプロ社製）１００質量部、β晶核剤としてＮ，Ｎ’－ジシクロヘキシル－２，６－ナフタレンジカルボキシアミド（「ＮＵ－１００」、新日本理化（株）製）０．２質量部、酸化防止剤としてトリス（２，４－ジ－ｔ－ブチルフェニル）ホスファイトとテトラキス［３－（３’，５’－ジ－ｔ－ブチル－４’－ヒドロキシフェニル）プロピオン酸］ペンタエリスリトールとの１：１混合物（「ＩＲＧＡＮＯＸ－Ｂ２２５」、ＢＡＳＦ社製）０．１質量部を混合して、二軸押出機にて２８０℃で溶融押出することでエレクトレットフィルム用樹脂組成物を得た。リップ開度１ｍｍのＴダイに繋がれた押出機に前記エレクトレットフィルム用樹脂組成物を投入して成形を行い、キャストロールに導かれて厚みが１００μｍの無孔膜状物を得た。その後、フィルムテンター設備（京都機械社製）にて、延伸温度１００℃で横方向に７倍延伸し、多孔フィルムを得た。
　得られた多孔フィルムをアース板に乗せ、ワイヤー電極を使用し、電極間距離２０ｍｍで９ｋＶの電圧をかけ帯電処理を行うことで、多孔エレクトレットフィルムを得た。
　得られた多孔エレクトレットフィルムの厚さは２０μｍであり、空孔率は２０％であり、β晶生成能は９２％であった。
　なお、厚さは、１／１０００ｍｍのダイアルゲージを用いて無作為に１０点測定して、平均値を求めた。
　また、空孔率は、多孔エレクトレットフィルムを幅１００ｍｍ×長さ１００ｍｍに切り出したものを測定用サンプルとし、測定用サンプルの実質量Ｗ１と、エレクトレットフィルム用樹脂組成物の密度に基づいて計算した空孔率が０％の場合の質量Ｗ０から、下記式に基づいて算出した。
　　　　　空孔率（％）＝｛（Ｗ０－Ｗ１）／Ｗ０｝×１００
　β晶生成能は、以下に示す方法で行った多孔エレクトレットフィルムの示差走査熱量測定（ＤＳＣ）より求めた。試験装置には、ＮＥＴＺＳＣＨ社製「ＤＳＣ　２０４Ｆ１」を用いた。まず、窒素雰囲気下で４０℃から２００℃まで１０℃／分で昇温し、１分間保持した後、４０℃まで１０℃／分で冷却した。１分保持後、再度１０℃／分で昇温した際に観測される融解ピークについて、１４５～１５７℃の温度領域にピークが存在する融解をβ晶の融解ピーク、１５８℃以上にピークが観察される融解をα晶の融解ピークとして、高温側の平坦部を基準に引いたベースラインとピークに囲まれる領域の面積から、それぞれの融解熱量を求め、α晶の融解熱量をΔＨα、β晶の融解熱量をΔＨβとし、以下の式により算出した。
　　β晶生成能（％）＝〔ΔＨβ／（ΔＨα＋ΔＨβ）〕×１００
　保護フィルムとして厚み１５０μｍのＡ４サイズのポリエステル系ラミネートフィルム（アイリスオーヤマ社製）を有し、電極として銅箔を有し、かつ、感圧部として上記多孔エレクトレットフィルムを有する圧電センサーを作製した。具体的には、片面に接着層を有する導電性銅箔粘着テープ「Ｅ２０ＣＵ」（ＤＩＣ社製、電極厚み９μｍ、接着層厚み１１μｍ）を１０ｍｍ角に切り出したものを用い、接着層を介して銅箔を保護フィルムの中央部に貼り付けることで電極付き保護フィルムを得た。この電極付き保護フィルム２枚を、２つの電極が互いに向かい合うように配置し、さらに１２ｍｍ角に切り出した多孔エレクトレットフィルムを２つの電極の間に配置した。このとき、多孔エレクトレットフィルムが保護フィルムからはみ出さないようにした。また、前記保護フィルムと前記導電性銅箔粘着テープの接着層との間には、線幅０．５６ｍｍの信号取り出し電線（潤工社製、ラッピングワイヤー電線ジュンフロン）を各１本ずつ挟みこんだ。続いて、ヒートシーラーを用いて保護フィルムの端部同士を熱融着することで積層圧電シートを作製した。
（比較例１）
　圧力センサーの性能比較のために、圧力センサーとして汎用のピエゾ抵抗型の感圧ゴムセンサーを用いた。本圧力センサーは、導電フィラーが充填されたエラストマー系材料が直径２０ｍｍの２つの電極によって挟まれた形となっている。この部分が本圧力センサーの感圧部であり、前記感圧部から信号取り出し用の配線が伸びた構成となっている。
＜試験例１：ピンポン玉落下試験＞
　実施例１及び比較例１の圧力センサーを用いて、２種類の落下試験を行った。
（実施例１）
　水平台上に実施例１の圧力センサーを置き、高さ３０ｃｍの地点から、直径４０ｍｍ、重量２ｇのピンポン玉を垂直落下させ、その際に発生する出力電圧のピーク値を、オシロスコープを用いることで測定した。測定は５回行い、出力電圧ピーク値の平均を算出した。
（比較例１）
　水平台上に比較例１の圧力センサーを置き、高さ３０ｃｍの地点から、直径４０ｍｍ、重量２ｇのピンポン玉を垂直落下させ、その際に変動する電気抵抗の値を、マルチメーターを用いることで測定した。測定は５回行い、落下後の電気抵抗の平均値を算出した。
＜試験例２：おもり落下試験＞
（実施例１）
　水平台上に実施例１の圧力センサーを置き、高さ３０ｃｍの地点から、直径４０ｍｍ、高さ１０ｍｍ、重量２００ｇの円柱状のおもりを垂直落下させ、その際に発生する出力電圧のピーク値を、オシロスコープを用いることで測定した。測定は５回行い、出力電圧ピーク値の平均を算出した。
（比較例１）
　水平台上に比較例１の圧力センサーを置き、高さ３０ｃｍの地点から、直径４０ｍｍ、高さ１０ｍｍ、重量２００ｇの円柱状のおもりを垂直落下させ、その際に変動する電気抵抗の値を、マルチメーターを用いることで測定した。測定は５回行い、落下後の電気抵抗の平均値を算出した。
　表１に実施例、比較例に関する評価結果を示す。実施例１の圧力センサーは、微弱な圧力変化も検知できることが確認できた。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
＜試験例３：柔らかさ判定＞
　ソフトロボットを用いてサンプルの柔らかさの判定を行った。本試験例に用いた柔らかさ判定システムの要部を図４に示す。図４中のソフトロボット２００は、図１に示す指部、すなわち、圧電センサー２０が粘着層２７により取り付けられた指部１０を１本有する。
（実施例２）
　リップ開度１ｍｍのＴダイに繋がれた押出機に、実施例１と同じエレクトレットフィルム用樹脂組成物を投入して成形を行い、キャストロールに導かれて厚みが３００μｍの無孔膜状物（フィルム）を得た。
　得られたフィルムをアース板に乗せ、針状電極を使用し、電極間距離２０ｍｍで１０ｋＶの電圧をかけ帯電処理を行うことで、エレクトレットフィルムを得た。
　得られたエレクトレットフィルムの厚さ、空孔率及びβ晶生成能を、実施例１と同様にして求めた。その結果、エレクトレットフィルムの厚さは３００μｍであり、空孔率は０％であり、β晶生成能は９２％であった。
　次に、５ｍｍ×１０ｍｍサイズのエレクトレットフィルムの両面に、線幅１０ｍｍの信号取り出し電線（潤工社製、ラッピングワイヤー電線ジュンフロン）及び両面粘着カーボンテープ（４ｍｍ×９ｍｍサイズ）を積層することで、圧電センサーを作製した。片方のカーボンテープにシリコーン樹脂用両面テープ（日東電工社製）を積層して、１本指のソフトロボットの指部に圧電センサーを取りつけた。
　続いて、圧電センサー２０がサンプル３０に当たるように、指部１１とサンプル３０の位置を調節した。ソフトロボット２００の指部１１を、圧電センサー２０がサンプル３０に５秒間押し込まれるよう制御部２０１により操作し、出力電圧の波形を取得した。サンプル３０としては、タイカ社製の１２触αＧＥＬ（登録商標）のうち４種のシリコーンゲル（Ｔａｉｃａ分類名：Ｓｔｒｏｎｇ　Ｈａｒｄ（シリコーンゲル１）、Ｓｕｐｅｒ　Ｒｏｕｇｈ（シリコーンゲル２）、Ｌｉｇｈｔ　Ｈａｒｄ（シリコーンゲル３）、Ｌｉｇｈｔ　Ｓｏｆｔ（シリコーンゲル４））を用いた。シリコーンゲル１（Ｓｔｒｏｎｇ　Ｈａｒｄ）の測定結果を図５、シリコーンゲル２（Ｓｕｐｅｒ　Ｒｏｕｇｈ）の測定結果を図６、シリコーンゲル３（Ｌｉｇｈｔ　Ｈａｒｄ）の測定結果を図７、シリコーンゲル４（Ｌｉｇｈｔ　Ｓｏｆｔ）の測定結果を図８に示す。
　図５～８において、波形は、圧電センサー２０とサンプル３０が接触して圧電センサー２０に圧力が加わったことにより出力された信号に対応する。図５～８の各波形は、それぞれ異なったピーク形状を示すことから、サンプル３０の柔らかさに応じた圧力変化が検出されたことを示している。この図５～８より、実施例２の圧電センサーが設けられた指部を有するロボットは、微弱な圧力変化を検知できることにより、４種のシリコーンゲルの柔らかさも区別できることがわかった。
　上記の態様によれば微弱な圧力変化や振動等の情報を得ることができるロボットを提供することができる。また、上記の態様によれば物質を適切な力で把持できるロボットを提供することができる。
１０　　　　　　指部
１１　　　　　　高伸縮性部
１２　　　　　　低伸縮性部
１３　　　　　　接触面
２０　　　　　　圧電センサー
２１　　　　　　エレクトレットフィルム
２３ａ，２３ｂ　電極
２５ａ，２５ｂ　信号取り出し電線
２７　　　　　　粘着層
３０　　　　　　サンプル
２００　　　　　ソフトロボット
２０１　　　　　制御部
２０２　　　　　記憶部
２０３　　　　　通信部
２１０　　　　　プロセッサ
２１１　　　　　ＲＯＭ
２１２　　　　　ＲＡＭ

Claims (7)

  1. 　把持対象物を把持するための把持部と、
    　圧電センサーと、
    　前記把持部を制御する制御部と
    　を備え、
    　前記制御部は、前記圧電センサーと前記把持対象物との接触および非接触が切り替わったときに前記圧電センサーによって計測される信号に基づいて前記把持部の把持力に係る制御目標値を特定し、前記制御目標値に従って前記把持部の駆動を制御する
    　ロボット。
  2. 　前記制御部は、前記信号に基づいて前記把持対象物の種類を特定し、前記種類に関連付けられた前記制御目標値を特定する
    　請求項１に記載のロボット。
  3. 　前記制御部は、前記信号から得られるデータを学習済みモデルに入力することで、前記把持対象物の種類を特定し、
    　前記学習済みモデルは、圧電センサーと物体との接触および非接触を切り替えたときに計測される信号から得られるデータを入力サンプルとし、前記物体の種類を表すベクトルを出力サンプルとする学習用データセットを用いて、前記信号が入力され前記物体の種類を出力するように学習されたモデルである
    　請求項２に記載のロボット。
  4. 　前記制御部は、
    　前記制御目標値を特定する前に、前記把持対象物が存在する方向に前記把持部を所定の速度で駆動させ、
    　前記信号は、前記把持部が前記所定の速度で駆動し、かつ前記把持部に掛かる圧力が所定の圧力閾値に達した時点より前の区間を含む
    　請求項１から請求項３の何れか１項に記載のロボット。
  5. 　前記信号は、前記信号の移動平均値が所定の電圧閾値以上かつ前記信号の微分値が所定の電圧変化閾値以上となる基準点を含む
    　請求項４に記載のロボット。
  6. 　把持対象物を把持するための把持部と圧電センサーとを備えるロボットの制御装置であって、
    　前記圧電センサーと前記把持対象物との接触および非接触が切り替わったときに前記圧電センサーによって計測される信号に基づいて前記把持部の把持力に係る制御目標値を特定し、
    　前記制御目標値に従って前記把持部の駆動を制御する
    　ロボットの制御装置。
  7. 　把持対象物を把持するための把持部と圧電センサーとを備えるロボットの制御方法であって、
    　前記圧電センサーと前記把持対象物との接触および非接触が切り替わったときに前記圧電センサーによって計測される信号に基づいて前記把持部の把持力に係る制御目標値を特定するステップと、
    　前記制御目標値に従って前記把持部の駆動を制御するステップと
    　を備えるロボットの制御方法。
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