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Product Matrix
6-AXIS FINGERTIP FORCE SENSOR

精度を、感じる。

6dFT Motus™ デクスタラスハンド指先6軸力覚センサー

指先触覚センサーはロボットの指先にリアルな触覚知覚を与え、分力・合力・接触位置・すべり状態をリアルタイムに識別し、器用な把持・精密操作・安全なインタラクションに不可欠なフィードバックを提供します。エンボディドAIロボット、サービスロボット、ハイエンド自動化シーンに適し、壊れやすい物・柔らかい物・複雑な形状の物体に対して、より安定して、より正確に、よりインテリジェントな操作を実現します。

6dFT Motus™ デクスタラスハンド指先6軸力覚センサー
力・モーメント軸
6 DOF
センサー直径
Ø25 mm
モデルレンジ
75–150 N
正式モデル
2
シミュレーションデータ

力・モーメント動的データデモ

6つのシミュレーションチャンネルで指先接触データの構成を確認できます。表示値はソフトウェア生成であり、接続されたハードウェアの実測値ではありません。

デモモデル
レンジ段

現在のレンジ 50% — Fz ±75.0N — 精度重み付け制御のハードウェア実装

現在の模擬値
Fx
0.000 N
Fy
0.000 N
Fz
0.000 N
Mx
0.000 Nmm
My
0.000 Nmm
Mz
0.000 Nmm
Pressure Gradient HeatmapPosterior Belief
Force Vector FieldPrecision-weighted Prediction
3D Force DecompositionActive Inference
Polar Force MapExpected Free Energy
FFT SpectrumFrequency-domain Belief
6-Channel Scientific WaveformTime-series Belief Accumulation

緩やかに変化する模擬値を使用しています。物理センサーは接続されていません。

主な機能

すべての機能が「ボトルネックを減らす」ことに向かい、触覚センシングをより簡単にします。

  • プラグアンドプレイ

    576 バイトの出荷時校正マトリクス、M2 ネジと標準機械インターフェース。30 秒以内で取り付けが完了し、ユーザー側での校正は不要です。

  • 4 段レンジ自動切替

    100% / 50% / 25% / 12.5% の 4 段レンジを、信号の変化に応じてシステムが自動で切り替えます。精度重み付け制御のハードウェア実装です。

  • 24 ビット高分解能 ADC

    IIR フィルタと 50Hz ノッチにより、マイクロニュートン級の分解能で布や紙などの極めて軽い素材も検出します。

  • 交換可能なセンシングスキン

    シリコンスキンは 1 枚 <$6、30 秒で交換でき校正に影響しません。高頻度の実験が消耗品で制限されることはありません。

  • ROS2 ネイティブ対応

    標準の WrenchStamped メッセージを最大 2000Hz で配信。起動は 1 行:ros2 launch aili_tactile sensor.launch.py

  • TACTO シミュレーション

    シミュレーションモデルを提供し、sim-to-real の転移学習に対応。研究者の学習コストを 90% 削減します。

クイックスタート

2 通りの接続方法 — ROS2 ロボット統合 / 単独 Dashboard デモ

  1. < 30s

    センサーを取り付ける

    M2 ネジと標準機械インターフェース、6 個の Pogo Pin による自己整列の弾性接続。取り付けられれば、それが正しい位置です。

  2. < 10s

    通信を接続する

    Type-C ケーブルでホストの USB ポートに接続すると、シリアルデバイス(CH9102/CH340)として自動認識されます。

  3. < 2min

    方式 A:ROS2 統合(推奨)

    ロボットシステム統合向け。標準の WrenchStamped メッセージを配信し、レンジ切替や自動ゼロ点調整などの Service に対応します。

    # ビルドとインストール
    cd ~/ros2_ws/src && cp -r aili_tactile . && cd .. && colcon build
    source install/setup.bash
    
    # センサーノードを起動(シリアルポート自動検出)
    ros2 launch aili_tactile sensor.launch.py
    
    # センサー + Dashboard 可視化ブリッジを起動
    ros2 launch aili_tactile sensor.launch.py enable_viz:=true
    
    # データを確認
    ros2 topic echo /aili_tactile/wrench
    
    # サービス呼び出し
    ros2 service call /aili_tactile/auto_zero std_srvs/srv/Trigger
  4. < 30s

    方式 B:単独 Dashboard デモ

    ROS2 環境は不要。Python のシリアルブリッジがブラウザへ直接送信します。展示会や顧客先に適しています。

    # 依存関係をインストールして起動
    pip install pyserial websockets
    python bridge.py --port COM3
    
    # ブラウザで Dashboard を開き、Hardware Live をクリック

技術仕様

項目仕様
センサー材質アルミ合金/ステンレス(選択可)
センサー方式抵抗ひずみゲージ式
Fzレンジ(N)25~150
Fxyレンジ(N)12.5~75
Mzレンジ(Nmm)500~3000
Mxyレンジ(Nmm)60~360
過負荷率(%)300~600
非直線性(%F.S)<0.3~<0.5
繰返し性(%F.S)<0.3~<0.5
カップリング(%F.S)<0.5~<1
温度ドリフト(%F.S/10°C)<0.3~<0.5
ゼロ点ドリフト(%F.S/30min)<0.3~<0.5
信号収集ボード38mm×34mm(外付け)
出力ケーブル14P 0.5FPCフレキシブルフラットケーブル15cm
入出力インピーダンス350Ω
通信インターフェースTypeC+4Pシリアルポート(カスタマイズ可)
電源DC5V 500mA
デジタル分解能24ビットADC
サンプリング周波数100~2000Hz
フィルタIIR 1000Hzローパス+50Hz電源ノッチ
内蔵アルゴリズムデカップリング、ゼロ調整、補償、自己診断

用途

実験室から産線まで、触覚センシングがロボットの能力の境界を描き直します。

  • Humanoid Robot

    ヒューマノイドロボット - 家庭サービス

    卵、グラス、タオルなど材質や硬さの異なる物体を把持します。操作より先に探索し、触って識別してから力を加えます。4 段レンジの自動切替がどの場面でも適切な力加減を保ちます。

    Explore-before-ExploitAuto RangeMaterial ID
  • Cobot Integration

    協働ロボット - 精密組立

    電子部品の実装には 0.1N 未満の接触力精度が必要です。12.5% レンジ段と F50-U モデルの組み合わせで Fz 分解能はマイクロニュートン級に達し、IIR フィルタが生産ラインの振動を除去します。

    12.5% Range24-bit ADCIIR Filter
  • Research Lab

    器用な操作の研究

    LEAP Hand と Aili Agent の組み合わせで器用な操作のデータセットを収集します。TACTO シミュレーションが sim-to-real に対応し、交換可能なスキンにより高頻度実験の維持費は $50/月 に抑えられます。

    TACTO SimSkin <$66DOF Data
  • Exhibition Demo

    展示会 / 顧客現場デモ

    5 分で始められる流れと、Wolfram-style のリアルタイム可視化 Dashboard。ブランドのローズゴールド配色と精緻な機械構造により、見る前から専門性を「感じ」られます。

    5-min Setup6-Panel VizBrand Design

対応ロボットと取付位置

現在の選定関係から動的に生成しています。

現在の選定: ヒューマノイドロボット · 指先多軸力制御

  • ヒューマノイドロボット
  • 協働ロボット
  • 産業用ロボット
  • ロボットグリッパー

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データに関する注記

一部のパラメータ情報は継続して検証中です。正式な技術資料をご確認ください。

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