| Project/Area Number |
20K12113
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | The Open University of Japan |
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Principal Investigator |
Asai Kikuo 放送大学, 教養学部, 教授 (90290874)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高野 邦彦 東京都立産業技術高等専門学校, ものづくり工学科, 准教授 (10353260)
佐藤 誠 東京都立大学, システムデザイン研究科, 客員教授 (50114872)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 触力感覚 / 立体像表示 / 畳み込みニューラルネットワーク / インタフェース / 情報可視化 / ホログラフィ |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、熟達者と複数の学習者が体感的情報を共有する場としての分散協調環境を構築することである。そのために、暗黙知としての触力感覚を忠実に再現する触力覚インタフェースを開発する。本研究では“力加減”を筋の活動状態である生体信号として計測し、深層学習によって触力感覚を高精度に再現する仕組みを実現する。また、複数の学習者が体感的情報を共有しやすくするため、立体視提示によって視覚的臨場感を高める仕組みを実現する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to share tactile sensations through bodily interaction, we improved the reproducibility of the haptic interface and improved the color reproduction characteristics of holography, which presents objects with a sense of visual presence. In the haptic interface, in order to improve the accuracy of estimating finger movements and force input from myoelectric signals using deep learning techniques, we have increased the number of sensors, changed the conversion method of input to the model, and changed the transfer method. I applied my learning. For the visual realism of the presentation system, the image quality was improved by expanding the color gamut of the holographic reconstruction.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
触力感覚を遠隔で共有する場合、その通信に伴う遅延が触力感覚の再現精度を低下させる。本研究はこの問題に、筋電信号が動作に先行するという特性を利用する。深層学習の手法が筋電信号に基づく手指の動きや力加減の推定において非固有特徴を捉えることにある程度機能したことはこの仕組みの有用性と応用可能性を示唆する。また、視覚的臨場性においてホログラフィ再生像の色再現性の向上はホログラフィのカラー再生によるディスプレイの普及へと一歩近づいたと言える。
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