ロボットハンドに触覚を持たせたい（触覚センサー）

柔らかい食品をつかむと崩れる。力を弱めると、持ち上げた途中ですべって落ちる。指先が物に近づくとカメラの死角になり、つかむ位置がずれる。ハンドの指が細く、力覚センサーを入れる場所がない――ロボットハンドで「人の手のような作業」をさせようとすると、こうした困りごとが出てきます。

こうした症状の多くは、ハンドが触った力・すべり・触る直前の位置を感じていないことが原因です。力の大きさを測る、横向きの力からすべりを見つける、触る前に距離を測る、と症状によって合うセンサーが違います。まず下のマトリクスで、症状と対策の対応を確かめてください。

課題と解決技術のマトリクス

◎ 第一候補○ 有効△ 条件によって有効

◎は出典で第一の対策（または大きな効果の事例）として説明されているもの、○は有効とされるもの、△は条件によって有効なものです。記号の理由は、下の「課題の診断と解決策」の各カードと「解決技術の詳細」に出典とあわせて書いています。

課題の診断と解決策

症状（A〜E）ごとに、起きている現象、解決に使える技術、選ぶときの注意、相談できる企業をまとめました。

なぜ、ロボットハンドには触覚が要るのか

人の指先は、触覚で力を加減している

人の手の皮膚には、順応の速さと受け持つ範囲の違う4種類の触覚の受容器（機械受容単位）があります。Johansson と Vallbo の測定では、指先の密度は1cm² あたり約241個で、手のひらの約58個の約4倍でした。受け持つ範囲の狭い2種類が、指先の細かな感覚を担うとされます。

物を持つとき、人は握る力をすべる限界ぎりぎりにはしません。物を傾ける実験では、すべらない最小の力を上回る余裕の分が握る力の約30〜40％の安全余裕になっていました（Goodwin ら）。触覚のないハンドでこの加減をするには、力やすべりを測るセンサーが要ります。

方式によって、測れるものが違う

触覚・感圧のセンサーには、抵抗・ひずみゲージ・MEMS・圧電・静電容量・光学などの方式があります。センサーメーカーのオーギャがまとめた比較では、抵抗のフィルムやゴムは回路が簡単な代わりに感度が粗く温度でずれやすい、静電容量型は小さな荷重が得意で耐久性もよい代わりに検出回路が複雑、圧電は変化したときだけ出力する、としています。

カメラ式は空間の分解能が高い代わりに、時間の分解能がカメラのコマ数で決まり、焦点距離が要るので本質的に大きくなる、という指摘もあります（Leslie ら）。どの方式も一長一短なので、何を測りたいか（力の大きさ・分布・すべり・触る前の距離）から選びます。

押す力だけでは、すべりは分からない

すべりは、指と物の間の横向きの力（せん断の力）が、押しつける力に比べて大きくなると起きます。カメラで皮膚の変形を撮る GelSight では、皮膚の内側の点（マーカー）が、押すと外へ広がり、横に引くと同じ向きに動きます。その動きの大きさは力にほぼ比例し、点の動きの分布から、すべりや、全体がすべる前の一部のすべり（初期すべり）の状態も分かるとされます（Yuan ら）。

出典：Tactile sensibility in the human hand（Johansson & Vallbo, 1979）｜PMC、Control of grip force when tilting objects（Goodwin ら, 1998）｜PMC、感圧センサ比較表｜オーギャ、Design, Fabrication, and Characterization of a Novel Optical Six-Axis Distributed Force and Displacement Tactile Sensor（Leslie ら）｜PMC、GelSight: High-Resolution Robot Tactile Sensors for Estimating Geometry and Force（Yuan ら）｜PMC

解決技術の詳細

指先の6軸力覚センサー

6軸力覚センサーは、3方向の力と3方向のモーメントを測ります。ある研究は、広く使われる ATI 社の型では最小の Nano17 でも直径17mm で、1点の力・トルクの値しか返さないとしています（Leslie ら）。1点の値なので、接触している場所や圧力の分布は分かりません。

指先に載る小型の型も出ています。ミネベアミツミの MMS101 は直径9.6mm・高さ9.0mm・3g で、定格は力 ±40N・モーメント ±0.4N・m、SPI のデジタル出力です。タッチエンスが開発したショッカクチップは、最大6軸を9×9×5mmに収め、較正済みのデジタル信号を直接出すとしています。タッチエンスの触覚センサー事業は2024年3月に積水化学工業へ譲渡され、製品の問い合わせ先は積水化学工業です。

圧力分布の触覚センサー

指の腹やハンドの表面に、押す力を測る点を並べたセンサーです。どこを、どれだけの力で押しているかが分かるので、一般に、つぶしすぎを防いだり、つかむ位置のずれを知ったりするのに使われます。オーギャの触覚フィルムは、導電ゴムと樹脂フィルムで可変のコンデンサーをつくり、曲面にも貼れます。採用実績にロボットハンドの荷重検出を挙げ、3軸を測る型もあります。

タッチエンスが開発したショッカクキューブは、スポンジ自体がセンサーで、柔らかいまま3次元方向の変位を測ります。ロボットの指先用に4×2の8点の型があり、柔らかい外装に埋め込めば人の筋肉のような柔らかさを持たせられるとしています（現在の問い合わせ先は積水化学工業）。

せん断も測る3軸の触覚センサー

点ごとに、垂直の力（Z）とせん断の力（X・Y）の3軸を測るセンサーです。XELA Robotics の uSkin は、1点が約4×4mm、分解能0.1gf で、各点で最大1,500gf を測ります。せん断の力は、物の重さを測ったりすべりを検知したりするのに重要としています。3点以上に触れていれば、トルクも測れます。

配線とデータを減らす

点の数を増やすと、配線の数と長さが増えます。研究では、センサーの近くに専用の IC を置いて数値にし、共通の線で読み出すしくみが示されています（Shao ら）。uSkin もデジタル出力で細い数本の線だけで読め、マイコンを数珠つなぎにして1つの変換器で PC へ送ります。サンプリングは500Hz で、変化した分だけを送ります。

カメラ式の視触覚センサー

柔らかい透明な皮膚の変形を、中の小さなカメラで撮って、力やすべりを求める方式です。GelSight の研究では、ロボットの指用の小型の型でも、空間分解能は30〜100μm程度とされます。FingerVision は「画像（カメラ）をベースに触覚を再現する」技術で、力やすべりの分布を知覚でき、つかむ物を見る（視覚の）機能も持つとしています。一般にカメラ式は、カメラのコマ数で応答の速さが決まり、レンズの焦点距離のぶん厚みが要ります（Leslie ら）。

FingerVision は、お弁当工場で壊れやすい具材の盛り付けにこのセンサーを使い、触ったときの「すべりの感覚」を再現して扱っています。製造現場の視覚・触覚・言語・動作のデータを集めてAI の基盤モデル（VTLA）を作る計画にも、ロボットメーカー3社などと参加しています。

近接覚センサー

指先に付けて、触る前に物との距離と傾きを測るセンサーです。Thinker の TK-01 は、赤外線と独自のエッジ AI を組み合わせ、透明な物や鏡面の物も測れるとしています。仕様は、距離1.5〜20.0mm（分解能0.1mm）、角度 ±20度（分解能0.5度）、最大の応答速度は約5ms です。透明な物は光量を強める設定が要り、艶のない黒い物などは検出できない場合があるとしています。センサー部は基板のままの型で55×15×2.5mm と薄い一方、AI の基板（55×60×14mm）を置く場所が別に要ります。

編集部の考えでは、カメラで大まかな位置を決め、最後の数ミリは近接覚で合わせ、触ってからは触覚・力覚で力を加減する、と段階で使い分けると、それぞれの弱いところを補えます（Thinker は、カメラなしでも、カメラと併用しても使えるとしています）。

出典：Design, Fabrication, and Characterization of a Novel Optical Six-Axis Distributed Force and Displacement Tactile Sensor（Leslie ら）｜PMC、6軸力覚センサー MMS101（データシート）｜ミネベアミツミ、ショッカクチップ｜タッチエンス、ショッカクキューブ｜タッチエンス、当社の一部事業の譲渡について（ニュース）｜タッチエンス、技術紹介｜オーギャ、技術｜XELA Robotics、A Tactile Sensor Network System Using a Multiple Sensor Platform with a Dedicated CMOS-LSI for Robot Applications（Shao ら）｜PMC、GelSight（Yuan ら）｜PMC、About us｜FingerVision、近接覚センサー｜Thinker

ロボットハンドの触覚の技術を持つ企業

各企業が解決できる課題と技術の内容を、企業が公開している情報をもとに紹介します。3軸の触覚センサーの会社、薄い触覚フィルムの会社、指先用の小型の6軸力覚センサーのメーカー、カメラ式の視触覚センサーの会社、触る前に測る近接覚センサーの会社を挙げました。

XELA Robotics株式会社｜せん断の力も測る、指先・グリッパー用の3軸の触覚センサー

XELA Robotics は、2018年に早稲田大学発のスピンアウトとして東京で設立された会社です。事業所は東京都新宿区矢来町にあります。触覚センサー「uSkin」と、そのデータを扱うソフト「uAi」を出しています。

技術	内容
1点で3軸	各点が、圧力（垂直の力 Z）だけでなくせん断の力（X・Y）も測る。せん断の力は、物の重さを測ったりすべりを検知したりするのに重要としている。3点以上に触れていればトルクも測れる
小ささと感度	1点が受け持つ面積は約4×4mm、センサーの厚さは最薄で約4mm。1モジュールに最大64点を載せられる。分解能は0.1gf、各点で最大1,500gf を測り、3,000gf の過負荷に耐える。表面のスリーブは傷んだら交換できる
配線と出力	デジタル出力で、細い数本の線だけで読める。マイコンをデイジーチェーンでつなぎ、1つの変換器で PC へ送る。サンプリングは500Hz で、変化した分だけを送る。ROS・ROS2 に対応し、各点の温度センサーで温度の影響を補正する

近くの磁場の干渉を受けることがあり、基準の測定を使った補正の技術を持つとしています。

• 持ち上げた物がすべり始めるのを、落とす前に知りたい
• グリッパーの指にねじ止めで触覚を付けたい
• ロボットハンドの曲がった指先に、多点のセンサーを載せたい
• 触覚のデータを、PC や ROS で研究・開発に使いたい

出典：会社情報｜XELA Robotics、XELA Robotics について、技術｜XELA Robotics、製品｜XELA Robotics

株式会社オーギャ｜曲面に貼れる、静電容量型の超薄型の触覚フィルム

オーギャは、富山県高岡市に本社がある、静電容量型の感圧素子とセンサーシステムの会社です（2009年設立）。開発は、高岡市の富山県ものづくり研究開発センターにある事務所で行っています。

技術	内容
超薄型の触覚フィルム	導電ゴムと樹脂フィルムの基板で可変のコンデンサーをつくり、押す力で変わる静電容量を力として出力する。日本・米国・中国で特許を持つ技術で、曲面にも貼れる。出力はアナログ（電圧）やシリアル
採用の実績	主な採用実績に、ロボットハンドの荷重検出、車の荷重の検知、水圧の分布、棒状の道具の握り圧の分布、せん断力の分布の検出を挙げている。1軸と3軸の触覚フィルムのキット（USB 出力）もある
方式の比較	同社の調査とユーザーの声では、静電容量型（導電ゴム）は小さな荷重が得意で、曲げながらでも誤って検出しにくく、耐久性は100万回で問題なしとしている。検出回路が複雑で、金属の面の上に固定するときは注意が要る

• 柔らかい物をつかむ力を、指の腹の薄いセンサーで測りたい
• ロボットの曲がった表面に、薄い感圧センサーを貼りたい
• 押す力だけでなく、横向きの力（せん断）の分布も見たい

出典：会社概要｜オーギャ、技術紹介｜オーギャ、製品紹介｜オーギャ、感圧センサ比較表｜オーギャ

ミネベアミツミ株式会社｜ロボットハンドの指先に載る小型の6軸力覚センサー

ミネベアミツミは、長野県北佐久郡御代田町に本社がある、ベアリング・モーター・センサー・半導体などの精密部品メーカーです（1951年設立）。ロボットハンドの指先に載る小型の6軸力覚センサーを出しています。

技術	内容
MMS101	力3軸とモーメント3軸を測る6軸力覚センサー。MEMS チップと金属の構造を組み合わせた直径9.6mm・高さ9.0mm・3gで、ロボットハンドの指先への搭載に最適としている
測れる範囲	定格は力 ±40N・モーメント ±0.4N・m、耐荷重は力 200N・モーメント 1.8N・m。精度は ±5％F.S.、変換時間は0.78ms
デジタル出力	モジュールの中に AFE の IC を持ち、SPI のデジタル出力。ほかの軸の干渉を除く補正係数を IC の中に保存しているので、使う側で補正係数を管理しなくてよい

• 指先に入る大きさで、6軸の力を測りたい
• つかむ力とひねりの力を、指ごとに分けて測りたい
• 力覚センサーの補正や配線の手間を減らしたい

出典：会社概要｜ミネベアミツミ、6軸力覚センサー MMS101（データシート）｜ミネベアミツミ

株式会社FingerVision｜カメラで力とすべりの分布をとらえる視触覚センサー

FingerVision は、東京都江東区に本社がある、大学発の触覚センシングの会社です。「画像（カメラ）をベースに触覚を再現する」ことを中心の技術にし、視触覚センサーを付けたロボットハンドとロボットシステムを提供しています。

技術	内容
視触覚センサー	ハンドの指先に載せると、力やすべりの分布を知覚できる。触覚センサーでありながら、つかむ物を見る（視覚の）機能も持つとしている
食品の盛り付け	お弁当工場（ヒライ、ホームデリカ）に、具材を盛り付ける触覚センサー付きのロボットを入れた。シューマイ・がんもなど壊れやすい具材を、触ったときの「すべりの感覚」を再現して扱い、巻きずしでは失敗の検知とやり直しにも使う
触覚のデータで AI を学習	川崎重工業・大阪大学・ファナック・安川電機と、製造現場で集めた視覚・触覚・言語・動作のデータを扱うVTLA モデルとデータセットを作る計画が、経済産業省・NEDO の公募事業に採択された（2026年8月〜2027年7月の予定）

• 壊れやすく形の決まらない食品を、つぶさず落とさずに扱いたい
• すべりを検知して、つかみ直しやリトライをさせたい
• 人の手先の作業を、触覚のデータごとロボットに覚えさせたい

出典：About us｜FingerVision、食品工場のお弁当盛付工程へ、触覚センサ付ロボットを複数台導入｜FingerVision、「製造現場視触覚データ収集によるVTLA基盤モデルに向けたデータセットの構築」が経済産業省・NEDO公募事業に採択｜FingerVision

株式会社Thinker｜触る前に距離と傾きを測る近接覚センサー

Thinker は、大阪市西区にオフィスがある、自ら考えて判断するロボットハンドの開発に取り組む会社です（2022年設立）。指先に付ける近接覚センサーと、それを使ったロボットハンドを出しています。

技術	内容
近接覚センサー TK-01	赤外線と独自のエッジ AIを組み合わせ、対象物との距離と姿勢を、触らずに高い分解能でリアルタイムに測る。従来の光センサーやカメラが苦手な透明な物や鏡面の物も測れるとしている（透明な物は光量を強める設定が要り、艶のない黒い物などは検出できない場合がある）
仕様	測る範囲は距離1.5〜20.0mm（分解能0.1mm）、角度 −20〜+20度（分解能0.5度）、最大の応答速度は約5ms。基板のままの TK-01N はセンサー部が55×15×2.5mm・約3g、保護ケースに入れた TK-01G（開発中）は69×22×11mm。どちらも AI の基板（55×60×14mm）は別に置く
ティーチングの手間	センサーを付けたハンドは、測りながら自分で指先の位置を微調整するので、おおまかなティーチングで動かせるとしている。せんべい・クッキーのピッキングや、半導体のウエハを運ぶロボットへの適用の事例がある

• カメラの死角に入った指先で、物の位置と傾きを知りたい
• 透明・鏡面の物や、形が一定でない物をつかみたい
• 品種が変わるたびのティーチングを減らしたい

出典：会社概要｜Thinker、近接覚センサー｜Thinker

選ぶ前に確かめる条件

触覚センサーやハンドを相談する前に、次のことを整理しておくと話が早く進みます。

• 困っていること（つぶす・すべって落とす・位置がずれる・センサーが入らない・学習のデータがない）と、それが起きる作業
• つかむ物の重さ・大きさ・硬さ・表面（濡れ・油・粉）と、種類の数
• 測りたいもの（力の大きさ・分布・せん断・すべり・触る前の距離）と、力の範囲・分解能・速さ
• センサーを付けられる場所の大きさ（指先・指の腹・手首）と、配線・基板を置ける場所
• 使う環境（温度・水や洗浄・食品衛生・近くの磁石やモーター）と、表面の交換のしかた
• つなぐロボット・制御装置・PC（出力の方式、ROS など）と、データを AI の学習にも使うか

関連する課題

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※アイキャッチ画像は、AI（ChatGPT）で生成したイメージです。実在の製品・設備ではありません。

情報の確認日：2026年10月8日