2019 年度研究成果報告書

機械学習を用いた、快適性を最大化する座面圧力分布のアクティブ制御

研究課題

PDF

研究課題/領域番号	18K13728
研究種目	若手研究
配分区分	基金
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
研究機関	名古屋大学
研究代表者	清水修名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任助教 (90606287)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2020-03-31
キーワード	制御
研究成果の概要	本研究により試作レスで座面の評価ができるアクティブシートを完成させることができた。ハードウェアはサーボモータとそのコントローラ、さらに上位のコントローラ以外の部分は全て新設計となっている。アクティブシートは32本のアクチュエータの同期制御を実現している。アクティブシートの制御系はSimulinkベースで構築しているため、容易にモデルの変更が可能である。また機械学習に関してはTensorflowを使用しているため、制御系と学習系は別の構成となっている。研究当初は被験者を募集することを予定していたが、被験者募集に係る予算の削減のために現状は研究者のデータを収集、評価を行っている。
自由記述の分野	制御
研究成果の学術的意義や社会的意義	本研究で開発した、座面をアクチュエータにより任意の形状に変化することができるアクティブシートを用いることで、着座時のクッションの柔らかさやクッションが圧縮された後の形状をクッションの試作をすることなく評価が可能になるため、着座の快適性を短期間により精緻に評価できるようになった。今後、評価結果を椅子の設計にフィードバックすることにより、今後より快適性の高い椅子の設計が実現できる可能性がある。