2019 Fiscal Year Annual Research Report
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18J10805
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
高田 崚介 筑波大学, システム情報工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| Keywords | データグローブ / 導電繊維 / ウェアラブル / センサレス / ハンドセンシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
導電繊維が編み込まれた衣類（主に手袋）の形状変化に伴う導電経路の変化を計測することにより指の曲げや指同士の接触といった手形状認識ならびに把持物体認識手法の研究を推進した。
具体的には、昨年度の成果より（１）新しい方式での手形状計測技術を開発し、（２）測定用回路を改良した。
（１）について、従来は指の曲げの認識に直流信号を用い、指同士の接触ならびに接触位置の認識に交流信号のを用いていた。また、把持物体（以下、マーカ）認識にはマーカの表面から手袋に伝搬する交流信号を用いていた。本年度の研究において、これらの認識に直流信号のみを用いて行う方法を考案し実現した。具体的には、指の曲げ認識にはこれまでと同様に行い、指同士の接触ならびに接触位置の認識には、接触した2本の指の先端間の信号の伝播経路が変化する現象を用いた。またこの現象を応用し、接触した指同士の押下圧力の計測を可能にした。そして、安価な抵抗素子のみを用いてマーカ認識を可能とした。これにより、従来の交流信号発振器を埋め込んだマーカに比べ、バッテリーレスかつ低コスト化に成功した。
（２）について、従来方式の回路の再設計および（１）にて述べた新方式の回路の設計と実装を複数回行った。これにより回路の小型化ならびに低コスト化に成功した。新方式による最新式の基板は、従来の基板に比べて約2割小型化した上、約3割低コスト化に成功した。また信号処理の単純化により、従来の3-5[SPS：サンプル/秒]に比べ、高速に計測（0-120[SPS]、センシング部位の数により変動）することが可能となった。このサンプリングレートは既存のデータグローブ製品と同等の速さであるため、本技術の実用性が上がったといえる。
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| Research Progress Status |
令和元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 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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