2019 Fiscal Year Annual Research Report
Bio-Acoustic Sensing using Body-Conducted Sound
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18K19825
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
竹村 憲太郎 東海大学, 情報理工学部, 教授 (30435440)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上田 悦子 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 教授 (90379529)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2020-03-31
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| Keywords | 振動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和１年度は，身体を伝播する振動を用いた身体情報センシングの性能向上を目指し，内力の変化を考慮した関節角度推定に取り組んだ．これまでの体導音センシングやアクティブ音響センシングの研究で，頭部姿勢や関節角度の影響によって伝播する振動に変化が生じることを明らかにし，その変化を用いた推定手法を提案してきた．しかしながら，振動の変化は姿勢や関節角度のみでなく，力の影響も大きく受ける．そのため，身体の姿勢を求める際も，その運動に必要とされる力が異なる場合は，伝播する振動の特徴は異なることが予想される．具体的には，何も持たずに肘を屈曲させた場合と，重たい物体を把持した状態で肘を屈曲させた場合では伝播する振動の特徴は異なるということである．そこで，伝播振動を用いたセンシングで内力変化を考慮する必要があるか検証を行った．把持するおもりの重力を変化させて，アクティブ音響センシングにて肘関節角度の推定を行ったところ，誤差が大きくなり正確に関節角度を推定することが困難であることが確認できた．そこで，内力が変化した場合にも安定して関節角度が推定できるように，内力の変化を考慮した推定手法の開発に取り組んだ．機械学習ベースのアプローチを用いて推定を行うが，内力が変化した際の振動データを学習用に集める．そのデータから，関節角度のみによって変化する特徴を抽出し，回帰モデルを作成し推定を行った．結果は，平均3.2 degの誤差となり，様々な重量の物体を把持した場合にも，安定して関節角度が推定できることを確認した．また，振動センシングを，身体性を有するロボティクスの分野にも適用することを試み，ソフトロボティクスの分野でも，振動センシングが形状推定，接触推定に有効であることを確認した．
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Research Products
(2 results)
