2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of learner adaptive training system for craft skill enhanced by VR/AR technology
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17K04827
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| Research Institution | Hiroshima Institute of Technology |
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Principal Investigator |
寺西 大 広島工業大学, 情報学部, 准教授 (50237004)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松本 慎平 広島工業大学, 情報学部, 准教授 (30455183)
竹野 英敏 広島工業大学, 情報学部, 教授 (80344828)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 技能学習 / VR / AR / 個人特徴 / 機械学習 / SOM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(接触計測型技能学習システムの基本機能の改良) 本年度は昨年度に引き続き、システムのフィードバック機能の改良を続行した。昨年度の力覚フィードバック装置を使用した平面仕上げのための鉄工やすりがけの技能学習支援システムについて、フィードバックする特徴量およびその可視化について改良した。学習者の「クセ」を表わす個人特徴であるやすりがけ主方向における速度変化特徴量について、学習者集団のクセの典型パターンを大分類でき、かつ指導者が集団の傾向を把握しやすいようにするための分類・可視化を行う自己組織化特徴マップ(SOM)の構造を改良した。昨年度導入したトーラス型構造について、自動クラスタリング機能の見地から再検討を行うとともに、この構造を発展させた球面型SOMの導入を進めた。また、自動クラスタリング機能についても3つの異なる手法を適用し、その性能比較ならびに改良を行った。
(システムの低コスト実現手法の開発・効果試験) 上記のようなシステムの基本機能を確立するための開発作業と並行して、システムの低コスト化実験に着手した。具体的には、工具の動作を計測する入力部の接触型力覚フィードバック装置を、低価格な赤外線型の非接触モーションセンサに置き換えることについて検討した。非接触センサで置き換えた場合の検知範囲の違い、工具位置の検出精度について調査した。
(VR/ARによる形式知と暗黙知の提示・学習方法、およびシステムの低コスト実現手法の開発・効果試験) 昨年度開発した、学習者の理解を促進する学習支援エージェントキャラクタを合成した低コストVR/AR環境による学習支援エージェント提示システムにコメント機能とテロップ機能を付加実装した。実験の結果、コメント機能が学習者間のインタラクションを高め、テロップ機能が学習者の学習意欲の向上に有効なことが確認された。
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