| 研究課題/領域番号 |
21K02104
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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08030:家政学および生活科学関連
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| 研究機関 | 長野工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
召田 優子 長野工業高等専門学校, 機械ロボティクス系, 准教授 (20757893)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2022年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2021年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | 仮想立体裁断 / 立体裁断 / 手指動作 / 動作解析 / 手指動作解析 / 布モデル操作 / モーションキャプチャ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，遠隔による高精度な衣服作成システムを実現するため，布の微細な品質特性に呼応する微細な手，指，腕の動作を衣服作成のためのフィードバック制御情報として定量化することを目的とする．
布操作には，布の材質などの影響により伸縮変動が伴うことから，手，指，腕の動きに微細な動作制御が必要となる．この時の手指などの動作特徴量を明らかにし，定量化するとともに，その定量情報から人工知能により布操作のシーケンス制御につなげることで，仮想空間上での高精度な衣服モデル作成を実現することが可能となる．これにより，個々の体型にカスタマイズした衣服創出やバイタル衣服センサへの活用展開なども期待できる．
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| 研究実績の概要 |
本仮想立体裁断では，より自然な流れで布モデル操作を行うために実際の手指動作から目的の操作を識別する人工知能を用いているが，誤認識が多かった．そこで本研究では，識別精度を上げるため，実際に布を扱う際の手指動作のうち「つまむ」と「放す」の動作を解析し，新たな特徴量の抽出を試みた．データグローブ(Prime Xsens)を用いて各指の第二関節と第三関節の曲げ率を取得した．曲げ率が大きいほどその関節が曲がっていることを示す．グローブを装着した被験者に人台に固定された布に対して指定した動作を行ってもらうと同時に，その様子を撮影した．指定動作は，手を開いた状態から親指と人差し指でつまむ動作，人差し指，中指，親指で布をつまんでから布を放し完全に手を開ききる動作(動作①)と，つまんでから軽く手を開き布を放す動作(動作②)）である．
つまむ動作の結果，人差し指においてつまむ瞬間に一時的に曲げ率が上昇する挙動を確認した．動画から該当時間に指がこすれている様子が確認されたため，追加実験として故意に指をずらす動きを取得し解析した．結果，指をずらした際に同様の挙動を確認することができた．また，布を用いた場合と用いない場合とで動作を行ったところ，布がある場合に同様の挙動が確認できた．
放す動作の結果，第三関節において放す動作の直後に曲げ率が一時的に上昇する挙動を確認した．これは，動作①の動作が速い場合によく見られた．動作②では第三関節よりも第二関節の方が変化が大きい結果となった．以上のことから，放した直後に急上昇する現象は動作の速さが影響しており，細かな微調整は第三関節よりも第二関節で行っている可能性が示唆された．
それぞれの動作において特徴的な傾向を確認することができた．今後は，他の動作や一連の流れで布を扱う際の動作の解析をするとともに，異なる物性の布においての手指動作の特徴抽出を行う予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
基本的な布を扱う際の動作解析を進めたところ各動作の特徴が見えてきたが，予想よりも取得したデータの解析や検証実験に時間がかかってしまった．特に解析に用いる動作の選別や解析方法などについての試行錯誤や予備実験に時間がかかってしまった．さらに，個人差が大きいデータもあり傾向を抽出するのにも時間がかかってしまったため，予定よりも遅い進捗となった．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は，去年度の実験からある程度取得する動作を絞ることができ，また実験方法や解析方法もより効率よく行うことができるため，去年度よりもよりスムーズに研究を進めることができると考えている．今年度は新しいグローブを用いて実験をしてく予定であるが，取得できるデータの種類が多いため，去年の経験から目星をつけて優先順位をつけ解析をしていく．また，異なる物性の布において動作解析をしていく予定であるが，去年度に基本的動作において特徴を抽出できたため，その点にも注目しながら解析を行っていく予定である。
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