| 研究課題/領域番号 |
18K13731
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 東北学院大学 |
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研究代表者 |
佐瀬 一弥 東北学院大学, 工学部, 准教授 (20805220)
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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 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2018年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | バーチャルリアリティ / 触覚 / 柔軟物体 / 最適化アルゴリズム / 有限要素法 / ハプティクス / 力覚センサ / 力覚提示 / 最適化 / 力触覚提示 / 力覚スキャナ |
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| 研究成果の概要 |
触覚VRシミュレータのための柔軟物体モデリングを自動化する力覚スキャナの開発を行った．力覚スキャナは物体にプローブを押し当てるロボットと，測定データに基づき柔軟物体モデルを生成するソフトウェアからなる．柔軟物体モデルの生成では，真の材料特性を追求するのではなく，実時間計算可能な近似モデルを用い，測定した反力履歴を最もよく再現できるモデルパラメータを最適化アルゴリズムによって決定した．開発した力覚スキャナと最適化アルゴリズムを用いて柔軟試料のモデリングを試み，2次元弾性体の押し込み時の反力を，材料特性の公称値を用いた場合よりも高精度に再現可能な有限要素モデルを生成することができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果を応用することにより，触覚VRのための柔軟物体モデリングを効率化させることが期待される．工学分野では手術シミュレータにおける力触覚提示の研究が盛んに行われており，本研究成果はシミュレータ構築のための有用なツールとなる．触覚VRは教育やエンターテインメントに応用が進んでいるが，触覚モデルの構築のハードルは高く，本研究成果のようなモデリング支援が実用化することにより，さらに応用を促進することが期待される．
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