Heise Online、Haplyと共同でタッチ操作によるロボット制御を検証
Heise Onlineは、CES 2026の開催Haply を取り上げ、当社の「Inverse3 インターフェースが、人間のオペレーターとデジタルシステムやロボットシステムとの間に、より直接的なつながりを生み出すことができる点を強調しました。
この取材では、従来の入力デバイスと真のフォースフィードバック・インターフェースとの違いが明らかになりました。当社のハプティック技術は、単にコンピュータやロボットに動作コマンドを送信するだけでなく、物理的な情報をユーザーにフィードバックすることも可能です。
ハプティックロボット制御とは何ですか？
ロボット制御システムにより、オペレーターはインターフェースを通じて機械を操作することができます。
多くのシステムでは、オペレーターはボタン、ジョイスティック、画面、あるいはカメラ映像を頼りに操作を行っています。これらの操作手段は、ロボットがどこへ移動すべきかを伝えることはできますが、ロボットが物理的にどのような状況にあるかについての情報は限られている場合があります。
当社のハプティックインターフェースは、その制御ループに力覚フィードバックを追加することができます。
操作者がデバイスを動かすと、ロボットやシミュレーションが意図した動きに追従します。接触や抵抗が生じた場合、システムはその情報をインターフェースを通じて感じられる力として変換することができます。
これにより、オペレーターと機械とのつながりがより強固なものになります。
3次元動作と力覚フィードバック
Inverse3 、3次元入力およびプログラム可能な力フィードバックに対応するように設計Inverse3 。
従来のマウスとは異なり、このデバイスでは3次元の作業空間内を移動することができます。これにより、アプリケーションはユーザーの位置や操作に応じて、力を用いて反応することができます。
用途によっては、ユーザーは次のような感覚を抱くことがあります：
仮想表面との接触
デジタル境界からの抵抗
シミュレーションによる剛性の変化
ロボットとの相互作用によって生じる力
定められた経路に沿った誘導
その動作は、アプリケーションおよび当社のハプティックインターフェースがシステム全体にどのように統合されているかによって制御されます。
身体的なフィードバックが重要な理由
ロボット制御において視覚情報は不可欠ですが、相互作用のあらゆる側面を伝達できるとは限りません。
操作者は、ロボットツールが対象物に到達したことは確認できても、どれほど強く押し付けているかは分からない場合があります。カメラでは動きは確認できますが、物理的な抵抗感からは、接触や障害物に関するさらなる情報が得られる可能性があります。
フォースフィードバックは、新たなコミュニケーション手段となります。
これにより、遠隔操作、ロボット工学研究、遠隔操作、実験室の自動化、産業用制御、技能訓練、シミュレーション、および人間による指導を伴うロボットの学習といった分野における研究開発を支援することができます。
ハプティクスは、カメラやセンサー、あるいは操作者の判断に取って代わるものではありません。情報を物理的に伝えることで、それらを補完するものです。
ロボット制御とシミュレーションの連携
ロボット開発において、シミュレーションの重要性はますます高まっている。
これにより、チームは制御されたデジタル環境の中で、相互作用の検証、ワークフローの構築、デモンストレーションの繰り返しを行うことができます。また、ハプティックインターフェースと組み合わせることで、シミュレーションを通じてオペレーターに物理的なフィードバックを提供することも可能です。
当社の技術は、互換性のあるシミュレーション環境やロボット制御環境に組み込むことが可能であり、ユーザーはシステムからプログラムされた力を受け取りながら、相互作用を誘導することができます。
これにより、ロボットの制御、学習、および人と機械の協働に関する新たなアプローチを探求する機会が生まれます。
より直感的なロボットインターフェースの開発
ロボットがますます複雑な環境へと進出するにつれ、人間がロボットを制御し、学習させる方法がより重要になっていくでしょう。
Haply、操作者が自然な3次元動作を行いながら、その操作から物理的な情報を得ることができるインターフェースを開発しています。
動きと力覚フィードバックを組み合わせることで、当社のハプティックシステムは、ロボットがどこへ動いているかだけでなく、ロボットが環境とどのように相互作用しているかを人々が理解する手助けとなります。
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このページでは、Heise OnlineによるCES 2026でのHaply およびInverse3 インターフェースに関する報道をまとめています。
出典元
https://social.heise.de/@heiseonlineenglish/115852675678281337
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