2025-07-28
力覚センサーとロボット
産業技術の発展に伴い、ロボットの応用がますます広がり、その効率的な作業効率は企業の生産能力を大幅に向上させています。しかし、産業用ロボットは周囲の環境をうまく検知することができず、特定の機能を達成するために専門的な機器と組み合わせる必要があります。ますます多くの異なるセンサーがロボットに導入されるにつれて、それらはより敏感でインテリジェントになります。ここでは、ロボットにおける力覚センサーの5つの応用例を紹介します。
1. 恒力
トルクセンサーは、研削や研磨などの用途向けに最初に製造されました。これらの用途を自動化することは困難であるため、ロボットは、押している力が十分かどうかを判断するために、特定の力フィードバックを必要とします。
プログラムに力フィードバックループを導入することで、これらの用途を容易に自動化し、製造プロセスの一貫性を実現できます。この場合、ロボットメーカーが提供する組み込みソリューションではなく、外部デバイスが必要になります。
2. ターゲットポジショニング
実際の用途では、多くのユーザーは、コンポーネントの位置を特定し定量化する唯一の方法は、ビジュアルセンサーを使用することだと考えています。しかし、実際には、これが唯一の解決策ではありません。ビジュアルシステムがコンポーネントの位置を特定または定量化するための優れた方法であることは否定できませんが、力覚センサーを使用してコンポーネントを見つけて検出することも可能です。X-Y平面での位置を決定することは1つであり、高さを決定することは別のことです。実際、これを実現するには、3Dビジョンシステムが必要です。オブジェクトの山の場合、オブジェクト全体の正確な木の形を知る必要はなく、毎回そのオブジェクトの山に行って探すだけで済みます。ロボットは、オブジェクトの山の高さを決定し、その把持高さを継続的に調整するだけで済みます。
力覚センサーを使用する別の検索機能は、センサーの「フリーモード」です。これは、力覚センサーのパラメータの利用が不十分であるためである可能性があります。「フリーモード」または「無重力」モードは、ロボットの軸を「解放」することができ、コンプライアンスを向上させることができます。たとえば、CNCマシンで部品を締めたい場合は、2つの軸を解放して、特定のグリップを維持しながら部品を完全に閉じることができます。これにより、すべての力がコンポーネントの中心に作用し、ロボットの軸に余分な力が作用しないことが保証されます。
3. 反復力
ユーザーが組み立てタスクにロボットの使用を検討している場合、ロボットが同じタスクを何度も繰り返すことを期待しています。ただし、組み立てタスクを自動化することが難しい理由の1つは、オペレーターが力テストを実行する必要があることです。力覚センサーを導入することにより、組み立てプロセス中に加えられる外力を感じることができます。ロボットは、携帯電話にバッテリーを取り付ける際に非常に正確な力を加える必要があります。これらのコンポーネントは損傷しやすいため、それらを無傷で損傷なく組み立てることは確かに困難です。そのため、コンポーネントのずれや損傷を防ぐために、非常に低い力値を設定する必要があります。
4. 物を量る
上記の写真のアプリケーションは、オレンジと青のアイスボールを分離することです。ただし、それらの使用方法は、それらの色とは関係ありません。実際には、それらの重量に関連しています。オレンジ色のパックは、青色のパックよりも重いです。センサーは、重量に応じてそれらを区別できます。
ほとんどの協働ロボットは、内蔵の力覚センサーを使用して手動ガイダンスを実現しますが、従来の産業用ロボットにはこのタイプのセンサーが内蔵されていません。そのため、従来の産業用ロボットには力覚センサーが必要です。力覚センサーを使用すると、ティーチングデバイスを使用せずに、ティーチングロボットを手動でガイドできます。1つの力覚センサーだけで、ロボットは、開始点と終了点、およびその間の線形軌道を設定することで教えることができます。
これまでのところ、力フィードバックは非常に役立ち、さまざまなアプリケーションに適用できます。ワークフローを分析し、ビジュアルシステムの代わりに力覚センサーを使用できるかどうかを確認できます。ほとんどの場合、力覚センサーは統合が容易であり、ユーザー自身で完了できるため、インテグレーターは必要ありません。
