近年、人工知能（AI）を支える機械学習を用いて人間の動作パターンを学習し、ロボットが調理や掃除などの日常タスクを自律的に実行する研究が進んでいます。その技術の進歩は日進月歩です。しかし、これらは主に視覚情報に依存しており、素材の質感や表裏の違いなど触覚的な判断を伴う作業には限界がありました。
東北大学大学院工学研究科のNingquan Gu大学院生と林部充宏教授は、香港大学および香港の研究機関であるCentre for Transformative Garment Production（TransGP）の小菅一弘教授（東北大学名誉教授）との共同研究により、視覚と触覚の情報を統合し、ロボットの両手操作を環境適応的に自動生成するフレームワーク「TactileAloha」を開発しました。これにより、マジックテープ^（注2）やジップタイ^（注3）のような表裏の違いや接着性が重要となる作業においても、ロボットが触って判断し、両手を使って適切に操作することが可能になります。従来の視覚ベースの手法と比較して高いタスク成功率を達成し、実用化への道を大きく前進させました。
本研究成果は、米国電気電子学会が発行するロボット工学の専門誌IEEE Robotics and Automation Lettersに2025年7月2日付けで掲載されました。