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半導体ホール素子およびコイルを用いた多次元磁気センサとニューラルネットワークによって2次元および3次元の位置、および動きを検出するシステムを構築した。
まず、2次元平面内を平行移動、および屈曲移動する物体の位置、動き検出を行った。磁界の発生源は、静磁場として永久磁石を、変動磁場としてコイルを採用し、それぞれの磁界検出装置として前者には2次元ホール素子、後者には2次元コイルを用いた。平行移動、屈曲の検出演算として2入力のアナログニューラルネットワークを用いてそれぞれの場合について50〜100mmの移動範囲において数%以下の誤差でリアルタイムに計測できることを確認した。また、このような処理におけるニューラルネットワークの構造最適化を行なった。つぎに、以上の結果を受けシステムを3次元化した。ニューラルネットワークの構造は3次元のアナログ入力を直接扱えるよう最適化し、三次元コイルによって得た交流磁場から三次元座標値を数%以下の誤差で、リアルタイムで検出可能であることを示すことができた。本研究を研究を通じ、従来不明であったアナログニューラルネットワークの限界と可能性、特に3次元化に簡単に対応できること、およびネットワークの構造を最適化することによって数%以下の誤差までネットワークの学習が可能であることを明らかにしたことは有意義である。また、磁界発生源の形状および磁界検出素子の形状、分解能に関わらず本手法が有為であることを示し、今後必要になろうと思われるマイクロマシンの運動制御や臨床応用に対して光明を与えることができたと考える。
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