2022 Fiscal Year Annual Research Report
Research for Spiking Neural Network for Tactile Information processing
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20K21820
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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) |
秋田 純一 金沢大学, 電子情報通信学系, 教授 (10303265)
大井 翔 大阪工業大学, 情報科学部, 講師 (40824636)
松村 耕平 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (80629600)
安藤 潤人 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (50899797)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| Keywords | 触覚 / センサ / MEMS / FPGA / スパイキングニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ヒトの触覚は，対象物に触れながら機械的刺激を知覚することで，その物体の細やかな形状や表面状態を触り心地として検出できる感覚器官である.すでに視覚分野では，ヒトの網膜構造を模して高性能なイメージセンサと認識システムが実現されている.そこで触覚分野でも同様に，ヒトの触覚受容器と処理系を手本にセンサとシステムを開発することで，ヒトと同様あるいはそれ以上の性能を誇るセンシングデバイスが実現可能であると考えた.
本研究において開発された人工触覚受容器である MEMS 触覚センサは，ヒトの触覚受容器に相当する密度で分布させることが可能なサイズを実現している.一方，先行研究におけるセンサの読み出し回路は，典型的なホイートストンブリッジ，計装アンプと AD コンバータを使ったアナログ回路によって構成されている.この構成では，回路規模や消費電力の観点から対応できる触覚受容器の数に限りがあり，広範囲で触覚のセンシングが求められる機械触覚システムの実現は難しい.これを解決するために，本研究では MEMS 触覚センサの抵抗値変化をデジタルパルスの密度として出力し，タスクや状況に合わせて再構成可能なパルスベースのデジタル回路による触覚情報処理システムの開発を目指した.
本研究では，まず非安定マルチバイブレータと呼ばれる発振回路を FPGA に組み込むことでセンサからの抵抗値変化をパルス密度に変換する手法を開発した. さらにField Programmable Gate Array(FPGA) 上にデジタルパルスを用いる Spike Perceptron を構成し，MEMS 触覚センサからの入力を専用ハードウェアによって処理する基本的な枠組みを提示した.
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Research Products
(5 results)
