プロジェクト · 2025年10月 — 2026年4月

MORI - 傷つきやすい完熟果実の収穫ロボット

IEEE RoboSoft 2026 Manipulation Challenge

MORI (MOdular RIgidity-adaptive Instrument) は、UR5eマニピュレータ、独自のジャミンググリッパ、手先RGB-D認識を組み合わせたソフトロボット収穫システム。

共同作業者

ハイライト

  • ラズベリーに着想を得た、粒状ジャミングで剛性を調整するソフトグリッパを共同開発。
  • 反復的な3Dプリント金型を用いて、一体型シリコン製造ワークフローを構築。
  • 4人チームで操作、RGB-Dセンシング、物体検出、姿勢推定を統合。

メディア

MORI Demonstration Video (Recorded Jan 2026)

詳細

MORI(MOdular RIgidity-adaptive Instrument)は、第9回IEEE International Conference on Soft RoboticsのManipulation Challengeに向けて開発しました。UR5eマニピュレータ、ラズベリーの形態に着想を得たエンドエフェクタ、剛性を調整する粒状ジャミング、ツール先端に搭載したRGB-D認識を組み合わせ、傷つきやすい果実との低ダメージな相互作用を目指しています。

システム設計

4人のチームで、ソフトグリッパと一体型シリコン製造のワークフローを、マニピュレーションおよび認識スタックと並行して開発しました。反復的な3Dプリント金型により製造変更を繰り返し検証し、粒状ジャミングによって相互作用中のグリッパ剛性を変えられるようにしました。これにより、機械設計をエンドエフェクタ単体のデモではなく、傷つきやすい果実を扱う要件と一体で評価できました。

マニピュレーションのワークフローは、UR5eアーム、手先のRGB-Dセンシング、物体検出、姿勢推定で構成されます。認識と制御の各要素から得られる情報を使って果実の位置を推定し、接近動作を計画し、完全な収穫シーケンスの一部として相互作用を評価します。統合型ソフトロボティクスシステムとしての実証であり、実フィールド運用、作物のばらつき、損傷の体系的なベンチマークは今後の課題です。

スキル

  • Python
  • ROS 2
  • コンピュータビジョン
  • 物体検出
  • 姿勢推定
  • ロボット制御
  • 組込みシステム
  • Autodesk Fusion