2021 Fiscal Year Research-status Report
Creation of a Touch Evaluation Method by Using Configurable Tactile Sensor Systems
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18K04256
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| Research Institution | Tohoku Institute of Technology |
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Principal Investigator |
室山 真徳 東北工業大学, 工学部, 准教授 (80404060)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 集積化触覚センサ / アクティブセンシング / テクスチャ認識 / LSTM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
MEMS-LSI集積化触覚センサと一昨年に作製した専用のアクチュエーションシステムを用いたアクティブセンシングを行った。具体的には、複数のテクスチャの異なる生地を対象とし、触覚センサ付ロボット指でなぞるときのセンシングデータを取得した。そのなかで1つの生地には模様があるものを実験対象物として選択し、アクティブセンシングで動かす向きが基準の0°と90°回転したものでデータを取得した。センシングデータについては3軸の差動型静電容量型のMEMSセンサを用いており、1つのセンサから6つの電極の静電容量の値（デジタル化したもの）を取得できる。また、集積化触覚センサにはオリジナルのセンサ・プラットフォームLSIが内蔵されている。このLSIにはダイオードの温度特性に依存した電圧変化を12ビットA/D変換器で読み取ることができる温度センサが組み込まれている。静電容量読取り回路には温度依存性があるため、温度補正が必要である。今回、温度補正係数を求めず、静電容量の値と温度センサの値を同時に取得し、データ組（タプル）として準備した。これらのデータを機械学習で自動分類するため、時系列センシングデータの識別に適したRNN/LSTMによる機械学習システムを用意した。ニューラルネットワーク層の構成は触覚センサデータに合わせて調整をしている。実験の結果、識別率は平均83.3%となり、布地の種類だけではなく同じ布地でも触っている向きまで分類できる可能性を示すことがきた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
テクスチャデータ取得システムの装置の修理に時間がかかったため、想定したデータセットを取得できてない。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の予定どおり、様々な対象物に対してデータを取得し分類を行う予定である。
基本的なセンシング装置と分類システムは構築できているため、さらに1年延長して対応することとしている。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍により、装置の修理に時間がかかり、進捗に遅れが出た。
そのため、予算繰越を行うことで、多くのデータを取得し成果発表を行う予定である。
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