中国のスタートアップ企業 AGILINK がロボットハンドによる伝統的な蘇州刺繡技術のデモンストレーションを披露

中国のロボットスタートアップ企業 AGILINK が、自社のロボットハンドを用いて糸で基本的な刺繡技術を披露した。デモンストレーションでは、糸を 16 本のより細い糸に分け、針に通し、布を張って枠にはめ、初歩的な縫合を行う工程が含まれていた。同社の OmniHand 3 Ultra ロボットハンドは、協調した指の動きを用いて、これらの繊細な糸を分離・操作する際の張力を維持している。今回のデモンストレーションは、ロボットハンドを用いて薄く柔軟な材料を精密に操作する際に直面する課題を浮き彫りにした。

AGILINK は中国のロボット企業 AgiBot のサブブランドであり、その OmniHand 3 Ultra デクスタラスロボットハンドが伝統的な蘇州刺繡に必要な技術を披露した。デモンストレーションでは、ロボットハンドが糸を分け、針に通し、布を刺繡枠に張り、糸を撚り、縫合を行う訓練を受けた。蘇州刺繡は糸の精密な操作を必要とする。なぜなら、加える力の微小な変化で糸が曲がり、滑り、形状を変えるためだ。デモンストレーションでは、刺繡の達人がロボットに材料の扱い方を教え、その重要なステップの一つが主糸を 16 本のより細い糸に分けることだった。

ロボットハンドの操作技術

ロボットは 1 本の指でこれらの糸を分け、残りの指で張力を維持する。

撚る際には、指が糸との接触を保ち、糸が撚りの過程で回転することを許容しなければならない。針に通す作業と縫合には、位置、力、指の協調に対する追加的な制御が必要だ。「糸には固定された形状がなく、指が加える力がその形状を決める。したがって、刺繡はハードウェアと制御の試練となる：21 の能動自由度を持つ全直接駆動ハンド、および各指先に視覚触覚センサーを備え、接触時の表面変形を読み取れるようになっている」と同社は動画の説明で述べている。AGILINK は、訓練プロセスが遠隔操作データと強化学習を組み合わせていると指摘する。

最終タスクでは、ロボットが撚ってから糸を拾い上げる一連の動作を実行した。糸が毎回異なる位置に落ちるため、このタスクではロボットが固定された手順に従うのではなく、動作を調整することが求められた。

OmniHand 3 Ultra の大きさは人間の手とほぼ同等で、重量は 1.9 ポンド（630 グラム）だ。直接駆動アーキテクチャを採用し、モーターが関節に直接接続されており、腱や中間伝達機構は使用していない。報道によると、このハンドは 6.6 ポンド（約 3 キログラム）を安定して把持でき、最大 17.6 ポンド（約 8 キログラム）まで持ち上げられる。開閉速度は約 0.3 秒、位置繰り返し精度は約 0.008 インチ（約 0.2 ミリメートル）だ。触覚センシングもシステムの一部で、各指先に視覚ベースのセンサーを用い、接触面の変形変化を検出する。

AGILINK によると、これらのセンサーは三次元で力を測定し、最小 0.08 ミリメートルの変形を検出できる。手のひらにも 300 点の接触センサーが搭載されている。

デクスタラスハンドの設計上の優位性

機械設計、触覚センシング、ソフトウェア制御の組み合わせにより、このハンドは剛性ロボットグリッパーでは操作が困難な材料に対応できるようになっている。糸は特に挑戦的なケースだ。なぜなら、接触の過程でその形状と位置が変化する可能性があるためだ。AGILINK は今回の刺繡デモンストレーションを通じて、自社のデクスタラスハンドがいかに力と指の位置を常に調整し続ける必要のあるタスクを実行できるかを示した。このアプローチは、主に反復的な産業操作向けに設計されたロボットシステムとは異なり、後者では物体と動作が比較的予測可能である。他社も異なる設計優先順位を持つデクスタラスロボットハンドを開発している。

LinkerBot の Linker Hand L30 Pro は 5 本の腱駆動指を使用し、設計の重点を速度と繰り返し動作に置いている。一方、Boston Dynamics は異なるアプローチを取っており、同社の最新の Atlas ハンドは 4 指を備え、ドリルや溶接工具の扱いなど産業用途を想定している。

項目	仕様
重量	1.9 磅 (約 630 克)
把持能力	6.6 磅 (約 3 公斤)
最大持ち上げ能力	17.6 磅 (約 8 公斤)
開閉速度	約 0.3 秒
位置繰り返し精度	約 0.008 英寸 (約 0.2 ミリメートル)
変形検出能力	0.08 ミリメートルまで検出可能

AGILINK ロボットハンドの革新的挑戦

AGILINK の OmniHand 3 Ultra ロボットハンドが伝統的な刺繡技術に応用されたことは、ロボット技術が精密操作において持つ可能性を示している。刺繡の過程で糸を精密に制御するには、ロボットに柔軟性と感度が求められ、これはロボットの設計と制御システムに高い要求を突きつける。触覚センシングと強化学習を組み合わせることで、AGILINK のロボットハンドは常に変化する環境下で動作を調整できるようになり、この能力は将来の産業用途と芸術用途の両方にとって重要な意義を持つ。