| 研究課題/領域番号 |
18K04256
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21060:電子デバイスおよび電子機器関連
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| 研究機関 | 東北工業大学 (2020-2023)
東北大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
室山 真徳 東北工業大学, 工学部, 教授 (80404060)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | MEMS-LSI集積化触覚センサ / 触覚LSI / 触覚センサの被覆 / アクティブセンシング / マルチモーダル触覚センシング / 触覚識別 / 集積化触覚センサ / テクスチャ認識 / LSTM / センサモジュール / センサカバー / 触覚センサ / 再構成可能システム / 多重センシング / マルチセンサプラットフォームLSI / 触覚データベース |
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| 研究成果の概要 |
本研究により，MEMS-LSI集積化触覚センサの特性を十分引き出しつつ，耐故障性を向上させる被覆方法を開発した。具体的にはセンサダイアフラム上に硬い突起構造を付与し，周囲を柔らかい樹脂で覆うことで，直観に近い接触特性を得つつ力印加による損傷軽減が得られるようになった。さらにセンシング時にアクチュエーションと触覚LSIのコンフィグレーションを調整することで接触対象物に対して多様な接触情報を取得し，これらの情報を利用して機械学習分類した結果，接触対象物の高精度な識別が可能となった。さらに，どのようなアクチュエーションを用いるとより識別精度が向上するかの指針をFEMシミュレーションにより得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は次のとおりである。これまで課題であった，表面がでこぼこしていたもの以外のつるつるとした表面を含む対象物の接触センシングを高精度に行うことが可能となった。さらに，提案するアクティブセンシングにより，同じシステム構成ながら，多様なセンサデータを取得でき，対象物との接触を多面的に解析・分類ができるようになった。
次に，社会的意義は次のとおりである。人の直観に近い触感情報が得られるようになったことで，本触覚システムを搭載した次世代ロボットが，ヒトの代わりの仕事やヒトとのコミュニケーションをより自然かつ効率的に行うことができるようになる。
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