| Project/Area Number |
20K21820
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
Noma Haruo 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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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 触覚 / ヒューマンインタフェース / ロボット / VR / センサ / MEMS / FPGA / スパイキングニューラルネットワーク / 触覚センサ / ニューラルネットワーク / パルス密度モジュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
ヒトを模した触覚情報処理システムを実現し、ヒトの触覚認識との特性比較からヒトの触覚の解明と人工触覚の応用を最終的な研究目標としている。本研究では、 その萌芽研究として、リアルタイム触覚情報処理のためのハードウェアによる機械学習の基礎開発を実施して以降の本格研究に繋げることを目標とする。
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| Outline of Final Research Achievements |
Through this research and development, we have realized a tactile information processing system that imitates humans, and our ultimate research goal is to elucidate human tactile perception and to apply artificial tactile perception by comparing its characteristics with those of human tactile perception. As a result of this research, we demonstrated the possibility of nonlinear signal processing by a neural network driven by pulse density by including signals from MEMS tactile sensors by means of digital circuits, toward the basic development of hardware-based machine learning for real-time tactile information processing.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
視覚や聴覚に比べて，触覚は情報システムとしての実用化が遅れている. その理由は、映像や音声は観察により対象物に影響を及ぼさないため，それらの画像／音声認識処理では計測データを一時的に記録したオフラインでの認識が可能である. しかし触覚は対象物の感触に合わせて触れること，即ち，機械的なストレスを積極的に制御しながら対象物に与えた結果として，対象物と一体となって生じる運動を機械刺激として感じる感覚である. 本研究では、このような触覚をメディアとして扱うための基礎研究開発を実施した.
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