2018 Fiscal Year Annual Research Report
Human like tactile sensation using stage learning model on MEMS tactile sensor
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18H03314
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
野間 春生 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (00374108)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
東山 篤規 立命館大学, 総合心理学部, 教授 (00118001)
佐藤 克成 奈良女子大学, 生活環境科学系, 講師 (00708381)
北川 章夫 金沢大学, 電子情報通信学系, 教授 (10214785)
秋田 純一 金沢大学, 電子情報通信学系, 教授 (10303265)
杉山 治 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (40586038)
寒川 雅之 新潟大学, 自然科学系, 准教授 (70403128)
松村 耕平 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (80629600)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 触覚 / 触覚センサ / 人の触感覚 / MEMS |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、超小型触覚センサアレイと人の触覚認識モデルを模したステージ型神経情報ネットワーク（Stage Neural Network：SNN）によって機械触覚認識モデルを構築し、その特性とヒトの触覚の類似性からヒトらしい機械触覚の実現とヒトの触覚認識の解明を目指すことである。対象物の素材を判別するなぞり動作に着目し、触覚センサを備えたロボットに素材識別結果を報酬とした強化学習を施し、素材識別に最適化したなぞり動作を学習させる。さらに、触覚センサをヒトの指先に付けた状態でヒトにも同じ対象物の素材識別をさせる。この指先の動きと対象物へ加えた圧力、摩擦力から、逆強化学習により指先の動きに繋がった価値関数を同定する。これらのロボットとヒトの学習結果を、SNNの中間出力結果に着目して比較し、認知科学からの知見を交えて機械触覚とヒトの触覚認識モデルの類似性について分析する。これら結果からヒトのような特性を有する機械触覚を実現し、同時にヒトの触覚認識モデルの解明を目指す。
2018年度は、AutoEncoderを用いたなぞり結果の計測データの次元削減を目指し、3軸ロボットの開発と素材の選定、予備計測を進めた。さらに、センサの集約のためのセンサ計測系のデジタル化のために周波数変換回路を試作し、発振回路とデジタルミキサーによって実機での動作試験を完了した。ヒトの特性を評価する心理実験では、複数の素材を対象にこれまでに知見として得られている感触にかかるキーワードと素材の分類結果との関係を明らかにした。またヒトが物に触れた際の挙動に関する評価でも、素材の差が動作に違いをもたらす結果を確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
触覚センサの評価システムとしての3軸ロボットの制御系を完成させ、ステージモデルの前段の次元削減手段の研究を進めている。MEMS触覚センサそのものの開発、並びに、デジタル周波数変換回路の動作確認が完了した。ヒトの触覚特性の評価実験についても予定通り進んでいる。以上のことから、概ね順調に進展していると評価した。
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| Strategy for Future Research Activity |
ステージモデル後段のCNNによる素材識別エンジンの開発、並びに、その出力を用いた強化学習の仕組みを設計し、開発する。周波数変換回路については、回路のLSI化に向けた設計と複数のセンサ回路の同時接続について設計を進める。ヒトに関する評価実験については、対象素材を広げ、さらに、複雑な動作分析を進める。
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