2011 Fiscal Year Annual Research Report
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22760312
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| Research Institution | Saitama University |
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Principal Investigator |
辻 俊明 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (60434031)
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| Keywords | ロボット / 触覚 / 力覚 / 命令認識 |
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| Research Abstract |
ロボットは身体的に人間を支援する系であるため、人間-機械間の力学的インタラクションを陽に活用したインタフェースを構築することが望まれている。そこで本研究ではロボットの触覚センサから得られる情報に信号処理を施すことで人間の指令や意図を認識する技術を開発する。そして本技術に基づく能率的触覚コミュニケーションの実現により人間支援ロボットの操作性・親和性が向上されることを示す。本研究課題を立ち上げた前年度には「ハプティックジェスチャ」という、短時間でより多くの情報を伝達する広帯域触覚コミュニケーションの新たな方式を開発した。今年度はハプティックジェスチャの応用技術を複数開発し、その効果を実験的に検証した。
まず、ハプティックジェスチャの理論をバイオメトリクス認証へと拡張した。ジェスチャ動作に基づく認証は直感的なため記憶しやすく、高い認証率が得られることが確認された。触覚情報が不可視であるが故に他のバイオメトリクス技術と異なり第三者による記録が極めて困難であり、なりすましのリスクが低いことが示された。また、前年度までの手法では外殻部の剛性が低い際に生じる振動がノイズの原因となり、ハプティックジェスチャの認識率を劣化させる要因となっていたが、支持点の数を増やした新たなメカニズムを開発し、この課題を解決した。この成果によりハプティックジェスチャに基づく作業支援の能率が向上するという結果が得られた。そして、外殻形状が凸包に限定されるという課題を克服する信号処理技術を開発し、任意形状でのロボットのジェスチャ認識が可能となった。以上の成果により、触覚に基づく認識技術でロボットの人間支援の能率が向上することが示された。また、個人認証への応用により、人間支援の能率を損なうことなくロボット利用の安全性が向上されることが確認された
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