高分解能手指用MoCapを用いた段階的詳細化モデルによる指先接触力推定手法の構築

• Project/Area Number: 22K12067
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Akita University
• Principal Investigator: 藤原 克哉 秋田大学, 理工学研究科, 准教授 (80333128)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 水戸部 一孝 秋田大学, 理工学研究科, 教授 (60282159)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 接触センシング処理 / モーションキャプチャ / 人間情報学

Outline of Research at the Start

巧緻動作検査は、所要時間や作業量による単純な量的評価が実用されているが、指先の動きや力の入れ方の計測による質的評価が課題である。作業中の手指の位置・姿勢・接触力を詳細に測定し、巧緻動作そのものを評価する手法が求められる。しかし、指と対象物の間に圧力センサを挟む測定法では、指先の繊細な感覚が阻害され直接触れる条件とは異質の作業となる。そこで、実験で得られた爪上に装着した高分解能の位置姿勢センサの変位から接触力の変化による指先の歪みを計測できるという知見を応用し、圧力センサを用いずに、手指と対象物の位置姿勢情報のみから接触力を推定する手法の構築を目指している。