2020 Fiscal Year Annual Research Report
Improving tactile sensation reproduction by deep learning in distributed cooperative training for skill transfer
| Project/Area Number |
17K00493
|
|---|
| Research Institution | The Open University of Japan |
|---|
Principal Investigator |
浅井 紀久夫 放送大学, 教養学部, 教授 (90290874)
|
|---|
| 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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 触力感覚 / インタフェース / 情報可視化 / 立体像表示 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
技能を習得するには、それに習熟した人の技術を体感する必要がある。本研究では、体感的インタラクションを通して感覚情報を交換できるようにするため、触力感覚を再現するインタフェースを構築すると共に、体感的インタラクションを共有するための提示システムの視覚的臨場性を改善する。
触力覚インタフェースで触力覚情報を円滑に交換するには、ネットワークを通した遠隔通信による遅延を低減する必要がある。そのために、表面筋電信号から手の動作を推定する枠組みを組み入れ、遠隔通信による遅延を緩和する。深層学習の手法を使って筋電信号から手の動きを予測する機能を実装した。
予測手法として畳み込みニューラルネットワークを採用し、その入力として表面筋電信号をどのような形態で割り当てるのが適切かを調査した。信号は複数チャネルで計測され、濃淡情報として1つの画像に変換される。振幅強度の時系列を並べたもの、周波数変換したもの、時系列情報を保持した周波数変換を比較した結果、時系列情報を保持した周波数変換が手の動きの特徴をよく抽出することが示唆された。また、引き続きLSTMの採用も検討し、その処理負荷を軽減するための簡略化の考察を行った。
視覚的臨場感を高めるために、三次元情報を立体的に提示する仕組みとしてホログラフィック再生像について検討した。フォグを空間スクリーンに利用する表示法及び面状物体を表現する時分割再生法において像再生の画質改善を行った。
|
Research Products
(1 results)
