統合触覚センサー
触覚センサーは人間の五感の一つである「触覚」に相当するものです。人間は、対象物に触れている時に、どれくらいの力で対象物に触っているか、その対象物を持ち上げた時にすべりが発生するかなどを、総合的に知覚できます。一方で現状の触覚センサーは単純な力の検知をベースにした単機能なものが大半で、一つの入力デバイスで微妙な力加減を面的に測定することはまだ実現できていません。
しかし、センサー統合の研究は多方面で進められています。例えばATR（国際電気通信基礎技術研究所）ではMEMS（微小電気機械システム）技術を応用した統合接触センサーの開発を研究しています。この統合接触センサーの一つである集積多軸触覚センサーは図2のような構造になっており、圧力と剪断（せんだん）力を同時計測することでロボットが対象物をつかむ際に最適な力でつかめるよう制御することが可能になっています。
BMI／筋電センサー
ロボットの自律制御を実現する技術だけでなく、人がロボットをコントロールする際の制御技術も高度化が進められています。従来と大きく異なる制御技術としてあげられるのが、脳活動の計測・解析に基づく「Brain Machine Interface (BMI)」と、筋肉が動く際の電気信号の計測・解析に基づく「筋電センサー」です。これらは人の生体信号を利用した入力系であることが特徴で、「手指の動き」そのものよりも上流の、動作意図や意思決定などの「人の意思」を利用するという点が革新的です。
BMI／筋電センサーのコア技術は生体信号計測と信号処理です。BMIは脳波や脳磁場、脳血流量などを生体信号として利用し、筋電センサーは文字どおり筋電位を生体信号として利用します。これら生体信号は極めて微弱で、外部ノイズを排除するために、例えば脳波計測では電磁波を遮断したシールドボックスが必要など、現状では利用環境に制限があります。しかし電極などの計測装置の性能向上や、機械学習を利用したパターン識別・状態推定手法の発展により、一般的な環境の中でも、しかも持ち運び可能な機器を使っての計測が可能になってきています。場所を選ばず、簡易で高精度なデータ計測・分析技術によって、BMI／筋電センサーがコモディティ化していくことが期待されます。
BMI／筋電センサーは「人の意思」を利用した機器制御であることから、例えば義手を動かす、車いすを動かすといった身体に障害をもった方々の利用が想定されてきました。しかし最近になって、自分の両手を使いつつ脳波を利用してロボットアームを操作するBMIの実験結果が報告されるなど、身体機能の「代替」・「補助」だけでなく「拡張」する技術が実現しつつあります。
また、特にBMIについては、運動出力機能だけでなく、感覚入力機能として利用する期待が生まれています。具体的な研究としては、目や耳といった感覚器官の代わりに外界情報を受信・処理して、脳内の感覚野に信号を送信することで知覚意識を誘発するBMIの開発が進められています。出力面だけではなく入力面でも脳と機械がつながることは、人とロボットの「連携」が、「シームレスな融合」というステージに移行する重要な局面であることを示します。それは人の身体経由では困難な、高速・高精度・大規模な処理の実現に期待がもてると同時に、倫理的な視点による議論の成熟が求められることも意味しています。
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