| 研究課題/領域番号 |
18H03314
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
野間 春生 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (00374108)
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| 研究分担者 |
東山 篤規 立命館大学, OIC総合研究機構, 教授 (00118001)
佐藤 克成 奈良女子大学, 生活環境科学系, 講師 (00708381)
北川 章夫 金沢大学, 電子情報通信学系, 教授 (10214785)
秋田 純一 金沢大学, 融合科学系, 教授 (10303265)
杉山 治 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40586038)
寒川 雅之 新潟大学, 自然科学系, 准教授 (70403128)
松村 耕平 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (80629600)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2020年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2019年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2018年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
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| キーワード | 触覚 / 触覚VR / MEMS触覚センサ / AI / 強化学習 / 機械触覚 / 触覚識別モデル / MEMS / 触覚センサ / ヒト触覚 / 機械学習 / 人の触感覚 / ひと触覚 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では超小型触覚センサアレイと触覚認識モデルを模したステージ型神経情報ネットワークによって機械触覚認識モデルを構築し、その特性とヒトの触覚の類似性からヒトらしい機械触覚の実現とヒトの触覚認識の解明を目指した。ここでは特に8種類の素材をなぞって識別する、なぞり識別タスクに着目し、全結合、1D-CNN、RNN、LSTM、GRUの5つのモデル構造と 1-4 層の層数の違いによる識別率を評価した。その結果最高で97.8％の識別率を達成した。さらに、識別の課程で得られる中間特徴量においてヒトが同様の素材をなぞったときに示す特徴に類似する結果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
触覚は生理学的に皮膚表面に存在する機械的触覚受容器が発見されその機能も解明されている。しかし、その先に繋がる触覚認識モデルの解明は、ヒトの触覚受容器に匹敵する触覚センサ素子が実用化していないが故に、幾つかの心理学的モデル提案に留まり、工学的触覚認識モデルの解明は十分に進まず、結果として機械触覚の産業応用は十分には広がっていない。本研究ではヒトの触覚受容器の構造に近い超小形MEMS触覚センサを用いて、ヒトの触覚の仕組みを模倣した機械触覚システムを実現することで、逆にヒトの触覚認知の仕組みを理解することを目指している。
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