ヘビ型ロボットは、狭い場所やでこぼこ道でも移動ができますが、常に複数のモーターを動かす必要があるため、消費電力が大きいという課題がありました。本研究グループは、でこぼこ道では従来の“うねり運動”で移動し、整地では“転がり移動”に切り替えるヘビ型ロボットを開発し、移動効率の向上に成功しました。また、深層強化学習を用い、路面の変化に対応した走行を実現するコントローラーを設計しました。これにより、ヘビ型ロボットの直進性とバッテリー駆動時間の向上が期待できます。本研究成果は、2026年1月29日にロボティクスと自律システムの研究に関す...

航空機を組み立てる際、緩みにくいセルフロックナットを使用します。しかし、このナットは緩み防止のため変形加工されており、ハンドナットランナでネジ締め付けを行ったとしてもネジ締め付け完了を自動検知することが難しく、締め付け過剰によりネジが破損しボルトのネジ部に傷が入る可能性があります。そのため、手動工具を用いて締め付け状態を確認しなければならず、時間や手間がかかるという課題がありました。また、通常のナットランナで使用されているトルク※4値を直接用いた単純な自動判定法はセルフロックナットでは誤判定してしまうリスクが高いため、ハンドナットランナへ高精度な自動着座検知機能を搭載す...