【講演主旨】

　本講座は、汎用性と柔軟性を兼ね備えたロボットハンド設計の考え方と、AI時代に求められる高度な物体操作を実現するための具体的手法を解説します。
　近年、物体認識や状態推定はDeep Learningをはじめとする機械学習の進展により大きく高度化しています。
　しかし、その認識結果を実際の作業として成立させるためには、対象物を直接扱うロボットハンドの性能と設計思想が決定的な役割を果たします。現実の環境では認識誤差やばらつきが避けられないため、理想的な位置や姿勢が得られなくても安定して把持・操作できる設計が不可欠です。
　一方で、製造現場では依然として治工具による整列や専用ハンドの使い分けなど、「自動化のための準備」に依存した工程が多く残っています。これらは柔軟性や生産性の制約となり、真の自動化を阻む要因となっています。
　本講座では、こうした課題を踏まえ、硬さと柔らかさを融合したソフトロボットハンド、把持モードを状況に応じて切り替える可変機構、摩擦制御による安定把持など、実際の研究・開発事例に基づく設計手法を体系的に解説します。さらに、LLM・VLM・VLAといったAI技術との連携を見据えたハンド設計の考え方についても紹介します。
　これらの知見を通じて、対象物ごとに専用ハンドを用意する従来手法から脱却し、多様な対象に対応可能なロボットハンド設計の方向性と実現手段を理解することを目指します。

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【プログラム】

1, 汎用性を高めるロボットハンドを構成するには？
　1-1, 多機能を得るロボットハンドの要件
　1-2, 汎用性を高めるための機能要件
　 　（例：硬さと柔らかさの融合、把持モード可変、摩擦制御）
2, 硬さと柔らかさを活用したロボットハンド設計
　2-1, ロボットハンドにおける柔らかさの意義
　2-2, 柔らかさと硬さを両立させる設計のコツ
　2-3, ケース1：ジャミング機能をもつ腱駆動多肢ハンド
　2-4, ケース2：ビンピッキング用ロボットハンド
3, 環境を活用した把持モード可変ロボットハンドの設計
　3-1, 環境をアクチュエータとして活用
　3-2, 多品種ハンドリング用グリッパ
　3-3, 小物体ハンドリング用グリッパ
　3-4, 隘空間用ロボットハンド　
4, 負荷に応じた把持モード可変ロボットハンドの設計
　4-1, 高把持力・高精度グリッパ
　4-2, 高速・高把持力ロボットハンド
　4-3, ツイスト把持による重量物把持
　4-4, なじみと高可搬を実現するロボットハンド
　4-5, 把持対象物を二方向に回転可能なロボットハンド
5, 流体アクチュエーションのモード切替手法
　5-1, 単一流体源による1DOF流量制御
　5-2, 単一流体源による形状適応把持とジャミング転移現象の両立
　5-3, 形状適応型凍結把持と吸着把持の2モード設計
　5-4, 摩擦可変の意義と摩擦制御可能なソフトロボットハンド
6, 今後の展望と質疑応答

【質疑応答】

【キーワード】
ロボットハンド・グリッパ・エンドエフェクタ、機構設計、フィジカルAI、低コストで高機能


【習得できる知識】
AIによる物体認識や動作生成が高度化しても，実際に「つかむ・動かす」ことができなければ自動化は実現しません。
本講演では，対象物ごとに専用ハンドを用意する従来の発想から一歩進み，硬さと柔らかさの融合，把持モードの切替，摩擦制御などを活用して，多様な物体を一つのハンドで扱うための設計の考え方を紹介します。研究・開発事例を交えながら，AI時代のロボットに求められる「器用な手」をどのように実現するのかを，専門外の方にも分かりやすく解説します。


【習得できる知識】
■認識誤差やばらつきがある環境でも成立するロボットハンド設計の考え方を理解
■ソフトロボティクスや可変機構、摩擦制御を活用した具体的な設計手法を体系的に習得
■多様な対象物に対応する汎用的な把持・操作を実現するための設計指針を整理
■AI（LLM・VLM・VLA）との連携を見据えたロボットハンド設計の方向性を把握