2020 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, OIC総合研究機構, 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, 融合科学系, 教授 (10303265)
杉山 治 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (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, 准教授 (80629600)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 機械触覚 / 触覚識別モデル / 強化学習 / MEMS / 触覚センサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終年度はCOVID-19の影響で、2021年度まで延期した。ここでは2020年度と2021年度の実施内容について報告する。
研究課題 1:”強化学習による機械触覚による物体識別のためのなぞり動作の研究”として、野間，松村、杉山が担当し、ステージモデルの前段として全結合、1DCNN、RNN、LSTM、GRUによる物体識別を試み、さらにその結果を用いた 機械学習の研究を展開した。その結果、7種類の物体を対象とした物体識別については、GRUを用いる事で98％の識別結果を得た。一方で、この結果を用いた強化学習によるなぞり行動の学習での識別率向上は得られなかった。また、ステージモデルの中間層での出力結果に、研究課題4で得られた人の識別結果に類似する傾向を確認した。
研究課題 2:”機械触覚のための触覚センサアレイ研究”として、寒川、奥山が、触覚センサアレイの実装に関する研究を実施して、MEMS上の検知素子の設計を考察し、設計出力で従来の20倍の出力が得られる新しいセンサを開発した。また、従来問題となっていたセンサの実装について、フレキシブル基板を用いたセンサの実装と信号引き出しを研究し、強度面とノイズ面で実用的な実装を実現した。さらに、将来の多素子センサを見据えて、デジタル出力回路の試作と動作検証を行った。
研究課題 3:”ヒトの触覚認識モデルの研究”として、東山，佐藤がヒトのなぞりの分析の研究を実施し、機械触覚の学習に用いた同様の素材によるヒトの対象 物の素材判別実験を実施した。実験結果から、人による素材のグルーピングの結果と、その素材に関する感性評価軸の間に相関が認められた。この結果を、研究課題1で得られた機械学習の中間出力と合わせて考察し触知覚属性の考察に繋げた。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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