研究課題/領域番号 |
17K00493
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
学習支援システム
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研究機関 | 放送大学 |
研究代表者 |
浅井 紀久夫 放送大学, 教養学部, 教授 (90290874)
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研究分担者 |
高野 邦彦 東京都立産業技術高等専門学校, ものづくり工学科, 准教授 (10353260)
佐藤 誠 東京都立大学, システムデザイン研究科, 客員教授 (50114872)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 触力感覚 / インタフェース / 情報可視化 / 立体像表示 |
研究成果の概要 |
技能を習得するには、それに習熟した人の技術を体感する必要がある。本研究では、体感的インタラクションを通して感覚情報を交換できるようにするため、触力感覚を再現するインタフェースを構築すると共に、体感的インタラクションを共有するための提示システムの視覚的臨場性を改善した。触力感覚を再現するインタフェースでは、遠隔通信による遅延を低減するため、深層学習の手法を用いて筋電信号から手指動作を予測した。提示システムの視覚的臨場性では、ホログラフィ再生像の画質を改善した。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
体感的インタラクションを遠隔で共有する際、その通信に伴う遅延が問題になっていた。本研究はこの問題に対して、筋電信号が動作に先行するという特性を利用することにより対処しようとした。畳み込みニューラルネットワークを用いた学習を行うことにより、動作を高い精度で予測できるようになったことは様々な応用を期待させる。また、視覚的臨場性の改善においてホログラフィ再生像の性能向上はホログラフィによる3Dテレビの社会実装へと一歩近づいたと言える。
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