2019 Fiscal Year Annual Research Report
Approach to inverse problems of tactile display using tactile samples
Publicly Offered Research
| Project Area | Understanding human recognition of material properties for innovation in SHITSUKAN science and technology |
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| Project/Area Number |
18H05013
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
三木 則尚 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (70383982)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 触感 / 逆問題 / 触覚ディスプレイ / 触覚サンプル / 微細加工技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
私たちは触覚を使い、物理的に外界とインタラクションをしている一方で、通信や、バーチャルリアリティ、遠隔操作においては、視聴覚の利用に留まり、触覚は全く活用できていない。触覚の活用のためには、ディスプレイ→触感評価を触覚研究の「順問題」とするならば、触感→ディスプレイの「逆問題」の研究が不可欠である。そこで本研究では、微細加工技術を駆使して、例えば硬さ（剛性）は同じ材料だが、表面の微細パターンが0.1 mmの精度で異なる「触覚サンプル」、逆に微細パターンは同じだけれども、剛性が違う触覚サンプルなどを微細加工技術により網羅的に製作し、粗さ感、乾湿感、硬軟感を評価した。まず粗さ感においては、0.1 mmから1 mmまでの凹凸パターンの触覚サンプルを用い実験を行った。その結果、凸幅よりも、凹幅の方が粗滑感へ与える影響が大きいことが明らかになった。凹幅を0.5 mmに固定し、凸幅を変化させた場合に違いを検出可能なウェーバ比（対象パラメータの変化率）が0.5であったのに対し、凸幅を0.5 mmに固定し凹幅を変化させた場合は、ウェーバ比0.1でも検出することが可能であった。また、硬軟感の実験においては、剛性が0.7 MPa以下のサンプルは違いを検出できず、それ以上においては、ウェーバ比0.05で剛性の違いを認識できた。乾湿感においては、表面粗さとの相関を見ることができた。さらにこれらの実験結果（540のデータセット）をもとに、機械学習により、粗さ感、硬軟感、摩擦感、乾湿感の4つの触感の官能評価結果から当該触感を導出するサンプルの凹凸幅を、評価損失0.3で導出することに成功した。冷温感に関してはヒータ／クーラを用いた温度呈示デバイスは開発されていたが、我々は新たに、見かけの熱伝導率を制御し、冷温感を呈示するための触覚ディスプレイを開発した。触感の順・逆問題の網羅に向けて確実な成果を挙げた。
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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
(8 results)
