開催主旨

　本講座は、汎用性と柔軟性を兼ね備えたロボットハンド設計の考え方と、AI時代に求められる高度な物体操作を実現するための具体的手法を解説します。
　近年、物体認識や状態推定はDeep Learningをはじめとする機械学習の進展により大きく高度化しています。しかし、その認識結果を実際の作業として成立させるためには、対象物を直接扱うロボットハンドの性能と設計思想が決定的な役割を果たします。現実の環境では認識誤差やばらつきが避けられないため、理想的な位置や姿勢が得られなくても安定して把持・操作できる設計が不可欠です。
　一方で、製造現場では依然として治工具による整列や専用ハンドの使い分けなど、「自動化のための準備」に依存した工程が多く残っています。これらは柔軟性や生産性の制約となり、真の自動化を阻む要因となっています。
　本講座では、こうした課題を踏まえ、硬さと柔らかさを融合したソフトロボットハンド、把持モードを状況に応じて切り替える可変機構、摩擦制御による安定把持など、実際の研究・開発事例に基づく設計手法を体系的に解説します。さらに、LLM・VLM・VLAといったAI技術との連携を見据えたハンド設計の考え方についても紹介します。
　これらの知見を通じて、対象物ごとに専用ハンドを用意する従来手法から脱却し、多様な対象に対応可能なロボットハンド設計の方向性と実現手段を理解することを目指します。

受講対象

■ロボットハンド・グリッパの設計・開発に携わるエンジニア
■多品種対応・汎用化を見据えたロボットシステムの設計者
■物体認識・AIを活用したロボット開発に関わる技術者
■専用治具や個別ハンドに依存した自動化から脱却したい開発担当者

習得可能知識

■認識誤差やばらつきがある環境でも成立するロボットハンド設計の考え方を理解
■ソフトロボティクスや可変機構、摩擦制御を活用した具体的な設計手法を体系的に習得
■多様な対象物に対応する汎用的な把持・操作を実現するための設計指針を整理
■AI（LLM・VLM・VLA）との連携を見据えたロボットハンド設計の方向性を把握

　本セミナーは、オンライン形式でのセミナーとなります。オンラインでのご視聴方法（参加用URL等）はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。