フィジカルAIに向けた触覚センシング・行動制御技術

第1部 フィジカルAIの動向と今後の展望

(2026年9月29日 11:00〜12:15)

　生成AI技術の進展に伴い、AIが実世界を認識し、柔軟かつ適応的に様々なタスクに対応するフィジカルAIへの注目が高まっている。 　本講演では、フィジカルAIの定義や活用事例、研究動向などを幅広く解説する。加えて、これらの動向を元にした今後の展望について述べる。

1. フィジカルAIの概要
   1. フィジカルAIの定義
   2. フィジカルAIが注目される背景
2. フィジカルAIの動向
   1. ロボットの中でAIはどのように使われているのか
   2. ロボット基盤モデルの進展
   3. ヒューマノイドロボットの動向
   4. 生成AIが搭載されたロボットの事例
   5. 研究開発の動向
      1. VLAの研究動向
      2. モデル開発のためのデータ収集の取り組み
3. フィジカルAIの今後の展望
   1. フィジカルAIの進展より実現すること
   2. フィジカルAIがもたらす影響・対応戦略
• 質疑応答

第2部 触覚センシング

〜ヒトの触覚機能理解から機械の認識システムまで〜

(2026年9月29日 13:15〜14:30)

　ヒトの触覚機能を扱うフィジカルAIには技術的な課題が多く残されている。 　本講座では、ヒトの触覚機能の多様性からその模倣の難しさを理解するとともに、様々な「触覚センシング技術」の変遷を学ぶ。さらに、最新の触覚センシング技術を応用した機械の触覚認識システムをレビューし、フィジカルAIのための触覚センシングの課題と展望を議論する。

1. ヒトの触覚機能
   1. 触覚知覚のメカニズム
   2. 触覚の知覚特性
   3. なぜ触覚センシングが難しいか?
2. 触覚センシングの手法
   1. 計測・定量化の概要
   2. 対象の物性を測る
   3. 触に伴う現象を測る
   4. ヒトの触感を測る
3. 触覚センシングの最新技術と応用
   1. 新しい触覚センシング技術
      1. 薄型、柔軟、多自由度なセンサ
      2. スマートセンシング
      3. 解析方法の工夫
   2. 触覚認識システムへの応用
   3. ユーザインタフェースへの応用
   4. 触覚フィードバックへの応用
4. まとめと展望
• 質疑応答

第3部 ロボットに触覚を張り巡らせる分布型触覚センサネットワークシステム

- 集積化デバイス、ネットワーク構成、ロボット実装、触覚認識技術 -

(2026年9月29日 14:45〜16:00)

　ロボットが実環境で安全かつ柔軟に作業するためには、対象物や人との接触状態を捉える触覚機能が重要となる。特に、ロボットの指先やハンド全体、腕、全身へ多数の触覚センサを分布配置するには、センサデバイス単体の性能だけでなく、配線、通信、データ処理、ロボットへの搭載方法を含めたシステム設計が求められる。 　本講座では、ロボットに触覚を張り巡らせるための分布型触覚センサネットワークシステムについて、集積化触覚センサデバイス、多数のセンサを接続するネットワーク構成、ロボットへの実装技術を基礎から解説する。さらに、取得した分布触覚データを用いた接触状態や対象物の認識、センサ故障が認識性能に与える影響とその対策について、具体的な開発・評価事例を交えて紹介する。

1. ロボット触覚と触覚センサの基礎
   1. ロボットに触覚を持たせる目的と必要性
   2. 触覚センサの計測原理、特徴および選定方法
   3. ロボット触覚に求められる性能とシステム構成
2. 分布型触覚センサと集積化デバイス
   1. 単点型触覚センサと分布型触覚センサ
   2. センサの配置密度、計測範囲、空間分解能
   3. 触覚センサデバイスと信号読み出し・処理回路の構成
   4. センサ・回路の統合とMEMS・LSI集積化触覚センサの開発例
3. 分布型触覚センサネットワークシステム
   1. 多種・多数のセンサを接続するネットワークの基本構成
   2. 配線、通信、データ収集・統合処理
   3. センサ・プラットフォームLSIを用いたシステム構成例
   4. イベント駆動型データ取得とリアルタイム処理
4. ロボットへの触覚センサの実装技術
   1. ロボットの指先・ハンドへの触覚センサの実装
   2. ロボットの腕・全身への触覚センサの分布配置
   3. ロボットへの触覚センサ実装における構成と課題
5. 分布触覚データの処理と触覚認識
   1. 触覚センサの校正、特性ばらつきおよびデータ前処理
   2. 分布触覚データを用いた接触状態・把持状態の把握
   3. 機械学習による対象物・接触状態の認識
6. センサ故障への対策とロボット触覚の展開
   1. センサ故障と特性変動が触覚認識性能に与える影響
   2. 故障を考慮した学習および故障データの補正
   3. 開発・評価事例とフィジカルAIへの展開
• 質疑応答