Tesollo、関節モジュール化によりグリッパーからヒューマノイドハンドまで展開
- 人の手を代替する多関節ロボットハンド、研究機器から量産ラインへ
グリッパーおよびロボットハンド専門企業Tesolloは、多関節ロボットハンドの量産ラインへの適用実績の確保に取り組んでいる。物流倉庫と組立ラインをつなぐワンキット（One-kit）工程で実証を完了し、量産工程への投入を進めているほか、組立やパッキングなど把持後のマニピュレーションが必要な工程については、顧客企業とPoC形式で機能検証を進めている。
Tesolloは2019年に設立されたロボットエンドエフェクター専門企業である。多関節ロボットグリッパーとヒューマノイドロボットハンドを開発・製造しており、多関節駆動メカニズム、モジュール型アクチュエータ、制御回路、ファームウェア、マニピュレーション技術を独自に保有している。
現在、1指から5指まで、指の数や自由度が異なるDelto Gripper製品群を展開しており、製造自動化だけでなく、物流、研究開発、AI学習、ヒューマノイドロボット分野にも製品とソリューションを供給している。
Tesolloのリュ・ウソクCTOは「世界的に認められる多関節ロボットハンドの量産適用事例を、Tesollo自身の手で作り出したい」と抱負を語った。[写真＝Industry News]
[回路・制御技術から出発し、製造企業へ転換した7年間]
Tesolloの出発点は、ロボット駆動のための電装部と制御技術だった。創業初期の研究開発は回路設計と制御アルゴリズムに集中しており、蓄積した技術を製品へつなげる過程で、ロボットエンドエフェクターへと方向性を定めた。
2022年に多関節グリッパーの本格的な製品化を開始すると、会社のアイデンティティは大きく変化した。現在、研究所はハードウェア設計チーム、回路設計チーム、AI・ソリューションチームで構成され、有機的に連携している。
このような組織構成の背景には、ロボットハンドはハードウェアだけでは成立しないという考えがある。低自由度グリッパーは開閉動作だけを行うため、高度な制御技術を別途必要とするケースは少ないが、関節数が増えると制御方式によって性能差が生じる。
リュCTOは「20種類の動きを実現できるロボットハンドを開発しておきながら、制御は顧客自身で開発して使ってくださいと言っても、誰も購入しない」と語った。回路設計の段階で、どの程度の精密制御が可能なのか、どのレベルのアルゴリズムを適用できるのかが決まるというのがリュCTOの説明だ。
[駆動方式によって分かれるロボットハンド市場]
ロボットハンドは、駆動力を関節まで伝達する方式によって大きく3つに分けられる。ケーブルで引っ張るテン駆動方式、リンクとギアを組み合わせて伝達するリンケージ駆動方式、そして各関節にモーターと減速機を内蔵するダイレクト駆動方式である。
前者2方式はアクチュエータを手のひらや腕側に配置し、媒介機構を通じて力を伝達する構造である。一方、ダイレクト駆動方式は関節そのものに駆動部を内蔵する。リュCTOは、市場構成をケーブル駆動方式が約70％、リンケージ方式が約15％、ダイレクト駆動方式が約15％と推定している。Tesolloはダイレクト駆動方式を採用している。
それぞれの方式は、高度化の方向性も異なる。ケーブル方式ではケーブルの耐久性やメンテナンス性、伸びにくい素材の確保が課題であり、ダイレクト駆動方式では関節内部に集約された駆動部の小型化と発熱抑制が課題となる。
リュCTOは「3つの方式はそれぞれ長所と短所が異なるため、1つの方式に収束することはないと考えている」とし、「設計者がどの性能を重視するのか、どの市場への適用を目指すのかによって選択が分かれる」と説明した。
ダイレクト駆動方式の強みは、関節ごとの独立制御と精密な状態フィードバックにある。テンやリンクなどの媒介機構を介して駆動力を伝える方式では、構造的な特性によって1つの関節の動きが他の関節に影響するモーションカップリングが発生する場合がある。また、駆動機と関節の距離が長くなるほど、伝達系の変形やバックラッシュなどによって繰り返し精度の誤差が蓄積する可能性がある。
一方、ダイレクト駆動方式は各関節に駆動部を直接配置するため、伝達系の影響を最小限に抑えることができ、関節単位での独立した制御と正確な状態フィードバックを実現する上で有利である。
リュCTOは「各関節がそれぞれ独立したモーターで制御されるため、独立駆動が可能だ」と述べた。外力に対するフィードバックも関節単位で即座に行われる。Tesolloが触覚センサーを標準仕様ではなくオプションとして提供している理由もここにある。
Tesolloのハンドは各関節から電流フィードバックを取得し、それを力へ換算する方式で制御しており、現在自動化工程に投入されている製品のほとんどは追加センサーなしで運用されている。
[関節モジュール化を基準に構成した1指から5指までの製品群]
Tesolloの設計原則は、品質、量産性、拡張性、メンテナンス性である。これを製品に反映した構造が関節モジュール化だ。各関節を標準化された独立モジュールとして設計することで、製品間で共通部品を活用でき、特定の関節に問題が発生してもロボットハンド全体を分解せず、そのモジュールだけを交換することができる。
リュCTOは「モジュールの性能を均一に生産できる能力があれば、すべての関節が同じモジュールであるため品質を維持できる」とし、「モジュールを大量生産するほど単価を下げることができ、生産キャパシティも確保できる」と述べた。
製品群は、指の数、自由度、設置環境によって区分される。
DG-5F-Mは、成人男性の手と同程度の大きさを持つ20自由度のロボットハンドで、1本の指につき4自由度を備え、製品重量は1,763gである。ピンチ把持重量は定格2.5kg、最大5kg、エンベロープ把持重量は定格10kg、最大20kgである。
DG-5F-Sは、同じ20自由度構造に1kg未満の軽量設計を適用したモデルで、製品重量は880g、制御周期は500Hzである。
DG-4Fは18自由度で、左手・右手・グリッパーの機能をすべて実現するモデルであり、DG-3F-Mは12自由度・3指構造で、産業環境に最適化されたモジュール型設計を採用している。DG-2Fは6自由度、DG-1Fは吸着パッドに3自由度を付加した真空グリッパーである。
仕様設定の基準は人による手作業である。産業分野や工程によって要求仕様が多様であるため、Tesolloは人の手の大きさ、5kg前後の実使用荷重、長時間運用を想定した耐久性を設計基準としている。
リュCTOは「人間も5kgを24時間持ち続けることはできない」とし、「高荷重を求める問い合わせもあるが、別途開発が必要となるため、現在は対応していない」と述べた。
[自動車・家電中心の国内需要とAI・ヒューマノイド中心の海外需要]
韓国内では、製造業が最も早く反応している。自動車、家電、半導体分野から問い合わせが続いており、その中でも自動車産業が最も積極的である。
対象となる工程は、形状の異なる複数の物体を1つのエンドエフェクターで処理する作業である。代表的な事例が、組立ラインに供給する部品を事前に組み合わせるワンキット（One-kit）工程だ。
自動車1台を組み立てるために必要な部品の種類は非常に多く、各ボックスから必要な数量を取り出して組み合わせる作業は、これまでほとんど人が担当してきた。ビンピッキングやピースピッキングも同じカテゴリーに属する。
リュCTOは、多関節構造の性能が本格的に発揮されるのは把持後の領域だと説明した。コネクターの締結やパッキング作業へ展開するためには、手の中で物体の姿勢を変えるインハンドマニピュレーションが可能でなければならない。この領域は現在もPoC段階で、機能検証が進められている。
F&Bやサービス産業にも需要はあるものの、市場参入の順序としては後になる。衛生関連規制や防水・防塵認証、油蒸気への対応など、追加で満たさなければならない要件が増えるためだ。
海外市場の構成は韓国内とは異なる。昨年は海外売上が国内売上を上回り、売上の大半は5指製品から発生した。主な購入層はAI企業とヒューマノイド企業である。20カ国以上に供給されており、米国、欧州、日本、中国、インド、中東などが含まれる。
5指構造が求められる理由は学習データにある。リュCTOは「人の動きから取得したデータをそのまま適用するためには、5本の指を持つハンドが必要だ」と説明した。機能と価格の面では3指製品の方が効率的だが、人から取得したデータを3指構造へ移す場合、マッピングの過程で損失が生じるためだ。
国内と海外では、協業方式にも違いがある。韓国のヒューマノイド企業はハンドまで内製化しようとする傾向が強い一方、海外企業は分業方式を選ぶケースが多い。
リュCTOは「海外では当初から、お互いの得意分野を分担して協業しようという形でアプローチしてきた」と語った。ただし韓国内でも、マニピュレータは自社開発する一方、ハンドには外部製品を採用しようとする企業が最近現れ始めている。
競争環境においてリュCTOが注目している地域は中国である。2025年にPhysical AIが台頭し、ヒューマノイド市場が拡大すると、末端の「手」が重要であるとの認識が広がった。下半期以降、中国では多数のロボットハンド製品が発売され、Tesolloのようにダイレクト駆動方式を採用する企業も増加した。
リュCTOは、米国と中国ではアプローチが異なると分析した。米国がアルゴリズムの高度化に集中してきた一方、中国はハードウェア性能を重視し、国内市場で蓄積されるデータを基盤に、アルゴリズム分野で存在していた技術格差を縮めていると説明した。
[量産適用事例の確保に向けた次のステップ]
Tesolloが設定した次の目標は、量産ラインでの導入実績を確保することだ。多関節ロボットハンドは研究開発や実証段階では急速に普及しているものの、実際の量産ラインにおける主要工程へ大規模に適用された事例はまだ多くない。
短期的には、組立、パッキング、不定形部品のハンドリングなど、人手への依存度が高い工程を中心に実証事例を確保する計画だ。その後、繰り返し運用を通じて耐久性、作業成功率、生産性、メンテナンス性を検証し、量産ラインへの適用につなげる構想である。
1つの工程で安定稼働が確認されれば類似工程へ展開できることが、Tesolloが導入実績の確保に注力する理由だ。
技術面でリュCTOは、今後1～2年をマニピュレーションアルゴリズムが急速に高度化する時期と見ている。
「今後は、視覚情報と触覚情報を併用して物体の状態を認識し、把持した物体の姿勢を変更したり、精密組立を行ったりする能力がさらに重要になる」と予測した。
模倣学習、強化学習、遠隔操作データを利用した学習が発展することで、ロボットハンドが新しい作業を習得するために必要な時間も短縮されると見込んでいる。
リュCTOは、ロボットハンドが独立した部品としてではなく、ヒューマノイドの腕や認知・判断・行動システムに統合された汎用マニピュレーションソリューションとして提供される可能性が高いと予測している。
Tesolloは、さまざまなヒューマノイドプラットフォームと連携可能なハードウェア・ソフトウェア構造を高度化すると同時に、開発者が自社のロボットプラットフォームや研究環境に合わせて製品を制御できるよう、SDKやソフトウェアインターフェースを提供している。
リュCTOは「世界的に認められる多関節ロボットハンドの量産適用事例を、Tesollo自身の手で作り出したい」と抱負を語った。
出典：Industry News（https://www.industrynews.co.kr）