| 研究課題/領域番号 |
23K22708
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01437 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
田中 真美 東北大学, 医工学研究科, 教授 (80271873)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2025年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2024年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
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| キーワード | 触覚・触感 / 高次な触覚 / 個性 / 触覚計測用システム / 触覚・触感計測システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
触覚の個人差を触覚の個性として扱い、開発中の触覚触感計測用センサシステムを基礎装置として、触覚の個性を考慮した高次な触覚触感計測システムを構築する。具体的にはサンプルの基礎特性や基礎装置での計測情報だけでなく、人側の指の特徴や感度、高次触感評価時の触動作、指先振動、脳活動も調査する。得られた情報を用いて機械学習により、高次触覚に必要な情報および触覚の個性の要因の解析を行い、高次触覚を得るために必要な情報の抽出を行う。また解析結果を基に、基礎装置の改良、触覚の個性も簡便に抽出計測できる装置や設問などを検討・作製し、これらを融合して、触覚の個性を考慮した高次な触覚触感計測システムを完成させる
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| 研究実績の概要 |
被験者の指先に水への湿潤やワセリンなどの塗布などを行い指先の特徴を変化させ、指先の水分量、ヤング率、摩擦係数の計測を行った。得られた結果より、ワセリン塗布前後での水分量は，ワセリンを塗布することによって指腹部の水分量が増加する傾向が見られた。ヤング率の計測結果は，ほとんどの被験者において変化は確認されなかった。摩擦係数は、ワセリンを塗布した場合に減少することが確認された。なお、本実験における摩擦係数計測では、接触力や動作速度などの動作条件についてはフランスのエコールセントラルリヨンでCyril PAILLER-MATTEI教授と共に基礎実験を行い、得られた結果を基に決定をした。
前述の被験者の各指先に対して、振動知覚閾値の計測実験を行った。昨年作製した水平方向のみの振動刺激装置から、垂直と水平方向の各方向の振動装置と改良した。垂直方向の10Hｚ～200Ｈｚの周波数の振動の知覚閾値を調べたところ、指先状態を変化させても100Ｈｚ以上の高周波数帯域での閾値は小さいうえにほとんど変化が無いが、100Ｈｚ以下の帯域での閾値は指先の状態で変化することが確認された。
NIRSを用いた脳活動計測の基礎実験として布やすり、布、木材、耐水ペーパーを用いて材質の触判別時における脳活動の計測を行った。指の動きにより前頭前野背外側部が賦活されること、判別時には体性感覚野周辺の領域が賦活し、比較サンプルに触れると前頭極周辺の領域が賦活化することなどが確認された。
高次触覚の対象物について検討し、木材を用いて木材感について検討することとした。木材の特性と被験者の指先特性の計測調査、官能評価などを行い、線形解析や勾配ブースティング木（GBDT）を用いた学習を行い特徴量抽出を試みた。木材の特性だけでなく、被験者の指先特性を加えた場合、GBDTでは木材感の予測値が上がることを明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年度の予定の（I）～（III）（（I）測定サンプルの物性値および触覚センサでの計測、（II）人の特徴計測のための装置製作やその計測、（III）サンプルの官能評価の実施と触動作および脳活動計測）を基に、今年度は（IV）（I）～（III）の関係調査と触覚の個性特徴情報抽出を行うことが予定であった。（II）ではワセリン塗布前後での水分量は，ワセリンを塗布による指腹部の水分量の増加傾向や、ヤング率はほとんどの被験者において変化が確認されなかったこと、摩擦係数はワセリンを塗布後に減少することを確認された。また同被験者の各指先に対して、振動知覚閾値の計測実験を行い、垂直方向の10Hｚ～200Ｈｚの周波数の振動の知覚閾値を調べた結果、100Ｈｚ以上の高周波数帯域の閾値はほとんど変化が無く小さいが、100Ｈｚ以下の帯域では指先の状態で閾値が変化することを明らかにした。これは（IV）の触覚の個性特徴情報抽出の達成にあたる。（III）ではNIRSを用いて、基礎実験として布やすり、布、木材、耐水ペーパーの材質の触判別時における脳活動の計測を行い、指の動作時の前頭前野背外側部の賦活、また判別時には体性感覚野周辺の領域の賦活、比較サンプルに触れたときの前頭極周辺の領域の賦活化を確認した。また、高次な触感としては、木材を用いて木材感について検討し、木材の特性と被験者の指先特性の計測調査、官能評価などを行い、線形解析や勾配ブースティング（GBDT）を用いた学習を行い特徴量抽出を試みた。木材の特性だけでなく、被験者の指先特性を加えた場合、GBDTでは木材感の予測値が上がることを明らかにした。
以上のような結果から今年度の研究予定であった（IV）（I）～（III）の関係調査と触覚の個性特徴情報抽出においてほぼ達成できたと判断でき、概ね順調に進展していると判断する。
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度は、センサの改良および触覚個性を簡便に計測できる装置の検討・設計・試作を行う予定である。具体的にはここまで得られた情報を基に、基礎装置の触覚触感センサシステムを改良する。指の触動作やセンサの動作方法、指先の感度やフィルター特性を考慮したセンサ出力への信号処理法の改良が挙げられるが、その他にも得られたデータより詳細検討を行い改良を行う。また人に対して必要な情報を簡便に効率よく得られるようなアンケート設問の検討や、計測装置の検討・設計を行う。さらに簡便 かつどこでも利用できることを考慮し、小型化やウェアラブル型のセンサシステムを試作する。以上のことを行うため、これまでの（I）測定サンプルの物性値および触覚センサでの計測、（II）人の特徴計測のための装置製作やその計測、（III）サンプルの官能評価の実施と触動作および脳活動計測のそれぞれの関係調査も引き続き行い、触覚の個性の特徴情報抽出や高次な触感に寄与するパラメータの選定についてもGBDT以外の学習法なども検討しながらこれまで得られた精度から十分な精度に上げられるようにして装置の検討などに役立てる。
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