| 研究概要 |
本年度は,ロボット身体各部における接触状態分析・解析ならびに,試作機へのインプリメントを行うことを目的とし,具体的には,ロボット身体の様様な部位で生じ得る人間との接触を人間とほぼ同等に触覚認知するための基本スキームの構築および,身体の形状等に応じて差異が生じ得る接触状態の認知精度の定量化に成功した.
ここでは,人間と共存するロボットの接触認知を人工的に再現するにあたり,同一の接触に対してロポットが人間と同一の情況識別結果を出力できればよいとする方針を採用することとした.この考え方を体現するべく,まず,自然言語(接触表現語)による接触情況の表象言語化を行った.接触表現語は情報取得のための情況設定手段として,また,情況識別結果の出力手段として利用される.次に,接触情況識別に足る有用な触覚情報の特徴量を選定した.その上で,各表現語に相当する接触現象で検出される多次元触覚情報の特徴パターンを自己組織化処理し,人間の接触認知の暖昧さの学習も含め,受け手の接触認知結果(接触表現語)と触覚情報の物理的な対応付けを行った,このとき,条件設定に応じて変動し得る接触認知性能を一元的に定量評価するために導入した定量化指標(混同行列を用いた混同しやすさの評価指標)に基づき,触覚センサ仕様や情報処理パラメータを設計する方法を案出した.最後に,受け手の『触れられ方』認知を学習させた上で,SOMの視覚的な評価をはじめ,混同行列に基づく定量的な評価を行い,提案する接触認知の基本スキームの有用性を確認した.
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