研究課題/領域番号 |
20K12113
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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 |
審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
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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) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 触力感覚 / 立体像表示 / 畳み込みニューラルネットワーク / インタフェース / 情報可視化 / ホログラフィ |
研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、熟達者と複数の学習者が体感的情報を共有する場としての分散協調環境を構築することである。そのために、暗黙知としての触力感覚を忠実に再現する触力覚インタフェースを開発する。本研究では“力加減”を筋の活動状態である生体信号として計測し、深層学習によって触力感覚を高精度に再現する仕組みを実現する。また、複数の学習者が体感的情報を共有しやすくするため、立体視提示によって視覚的臨場感を高める仕組みを実現する。
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研究成果の概要 |
体感的インタラクションを通して触力感覚を共有できるようにするため、触力覚インタフェースの再現精度を向上すると共に、対象を、視覚的臨場感を伴って提示するホログラフィの色再現特性を改善した。触力覚インタフェースでは、深層学習の手法を用いて筋電信号から手指動作や力の入れ具合を推定する精度を改善するため、センサの数を増やしたりモデルへの入力の変換方式を変えたり転移学習を適用したりした。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色域を拡大することにより画質を改善した。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
触力感覚を遠隔で共有する場合、その通信に伴う遅延が触力感覚の再現精度を低下させる。本研究はこの問題に、筋電信号が動作に先行するという特性を利用する。深層学習の手法が筋電信号に基づく手指の動きや力加減の推定において非固有特徴を捉えることにある程度機能したことはこの仕組みの有用性と応用可能性を示唆する。また、視覚的臨場性においてホログラフィ再生像の色再現性の向上はホログラフィのカラー再生によるディスプレイの普及へと一歩近づいたと言える。
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