| Project/Area Number |
22K18247
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
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| Research Institution | Akita National College of Technology |
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Principal Investigator |
佐藤 貴紀 秋田工業高等専門学校, その他部局等, 講師 (60840759)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | ソフトセンシングアクチュエータ / ワイヤメッシュ回路 / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では次世代のロボット素材としてソフトセンシングアクチュエータに着目し、センサやモーター等大量の機械的部品から構成されるロボットの触覚・運動機能を、柔軟・軽量なシート材に付与する手法を提案する。現状のソフトセンシングアクチュエータにはシート面上を空間分解した計測・制御手法が存在しないため、ワイヤメッシュ回路と深層学習を融合することでシート材に空間分解能を持つ触覚・運動機能を付与するシステムの開発が本研究の目的である。機能付与システムを確立することで、これまでにはない柔軟・軽量な布状ロボットを実現できる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、次世代のロボット素材としてソフトセンシングアクチュエータに着目し、センサやモーター等大量の機械的部品から構成されるロボットの触覚・運動機能を、柔軟・軽量なシート材に付与する手法を提案する。現状のソフトセンシングアクチュエータにはシート面上を空間分解した計測・制御手法が存在しないため、ワイヤメッシュ回路と深層学習を融合することでシート材に空間分解能を持つ触覚・運動機能を付与するシステムの開発が本研究の目的である。機能付与システムを確立することで、これまでにはない柔軟・軽量な布状ロボットを実現でき、ブレイン・コンピュータ・インターフェースやアシストスーツ等の人間拡張技術の推進へ大きく貢献することが期待できる。
本年度は昨年度に引き続き、ソフトセンシングアクチュエータのセンシング (触覚) 機能に着目し、電極構造を工夫することでシート面上の刺激部位に応じた空間分解計測が可能か、またシート面への刺激に対する出力応答特性について検討する実験を行った。電極構造については、10cm角のシート材に対して全面電極 (従来の電極構造) と1×1のワイヤメッシュ電極とで、刺激部位に応じた電位差計測を行った。刺激に対する出力変化の再現性が低いため、再現性の良い実験条件について引き続き検証を進めている。
また、ワイヤメッシュ回路の計測値から刺激を推定する深層学習モデルについて、シミュレーションを行った。2×2のワイヤメッシュ電極を用いてシート材の抵抗を計測するシミュレーションモデルにおいて、深層学習モデルによる回帰分析によって計測値からワイヤ交叉点位置の抵抗値を高精度に推定することに成功した。今後は圧電シート材の等価回路モデルによる検証を進めていく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
計測結果の再現性が低いため、実験環境・条件の確立に時間を要している。シート材の変更や計測物性値の変更 (電位差、抵抗値、静電容量等) 等、ロバストに再現性良く計測できる実験環境・条件の検証を進めていく。
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| Strategy for Future Research Activity |
ロバストで再現性の良い実験環境・条件の検討を進める。また、実験環境・条件の確立後、ワイヤメッシュ回路のチャネル数を変えながら出力応答特性の変化について検討を進め、深層学習のためのデータを蓄積する。
実験環境・条件の検討と並行して、シミュレーションによるワイヤメッシュ回路計測および深層学習モデルの検討を進める。
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