2019 Fiscal Year Annual Research Report
実環境を想定した上半身モデルの構築および指先接触力と上半身運動計測システムの開発
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18J12494
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
北野 敬祐 同志社大学, 理工学部, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| Keywords | 運動解析 / 慣性センサ / 手指 / 上体 / 指先力 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，実環境を想定した手指の接触を含む動作解析するための，上半身の運動および指先力の計測，身体モデルの構築を目的としている．本年度の研究として主に，昨年度手指で構築した手法を，上体部へ拡張し，手指を含めた上半身に対して，実環境において制約のない運動計測手法を構築した．さらに，指先に取り付けた慣性センサの姿勢と，指側面に取り付けたひずみゲージから取得した指腹変動から3軸接触力を推定する手法を構築した．まず，上体モデルに関して，光学式モーションキャプチャの上体運動の計測結果から背部の剛体として腰部，胸部に分割し，背骨曲線の近似次数を矢状面が三次，冠状面が二次とした．また，背部と上肢の接続部を検証した結果，胸鎖関節からを上肢と定義した．この情報の下，前年のモデル構築を適用することで，上体部リンクモデルが構築でき，2個の慣性センサ位置，姿勢，背骨長さを用いた目的関数と制約関数による最適化より，背骨のS字が再現可能となった．次に，3軸の指先接触力を，指腹が接触した際の変位をひずみゲージを持つ4つの側面板にて取得し，推定可能な計測装置を開発した．本装置は力が作用した結果を取得するため，摩擦係数によらず，力覚センサと指形状の変化にて較正（学習）が可能となる．しかし，力覚センサと指間の摩擦係数は，軸前後左右で異なった結果を示したため，学習時の出力を前後左右，法線力の5成分とし，入力は一つの側面板を基準とした各ひずみの出力差に主成分分析を適用したものとした．学習は，推定作用力の精度を検証した結果，中間層（放射基底関数）を持つ3層ニューラルネットワークにより3軸接触力が推定可能となった．以上より本研究では，手指，上体の身体モデル構築手法，実環境を想定した慣性センサによる運動計測とその誤差補正手法，せん断力を含む手指指先の接触力推定手法およびこれらを計測する計測システムを開発した．
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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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Research Products
(4 results)
