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2025年第8回力触覚技術応用コンソーシアム研究会　開催情報 (立命館大学東京キャンパス）

2024年第7回力触覚技術応用コンソーシアム研究会　開催情報 (立命館大学)

2023年第6回力触覚技術応用コンソーシアム研究会　開催情報 (立命館大学東京キャンパス）

2022年第5回　力触覚技術応用コンソーシアム研究会　(新潟大学）

2021年第4回　力触覚技術応用コンソーシアム研究会　（オンライン）

2020年第3回　力触覚技術応用コンソーシアム研究会（COVIDのためキャンセル）

2018年第2回　力触覚技術応用コンソーシアム研究会（立命館大学東京キャンパス）

2017年第1回　力触覚技術応用コンソーシアム研究会（立命館大学）

MEMS触覚センサ

MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)技術を用いてヒトの触覚を越えることを目指した小型触覚センサの開発を進めています。

MEMS触覚センサについて詳しくはこちら

スポーツにおいて，能力向上のために動作を定量的に分析して，トレーニングに活用する生体力学分析の導入が積極的に進められている．従来の方法では動作を選手やコーチによる主観的評価しているが，生体力学に基づくトレーニングでは定量的な評価が可能となる．ランニング競技では走行時の足裏の荷重と走速度との間には相関関係が報告されており，足裏の荷重計測がトレーニングに活用できる．一般的に足裏の荷重計測にはフォースプレートや荷重センサ内臓型のトレッドミルが用いられるが，場所の制限や走行動作への影響が問題となる．そこで本研究では足裏荷重を計測可能な荷重計測シューズを開発した．これにより場所と走行を制限することなく生体力学分析を連続的に行うことが可能である．足裏の荷重からランニングのトレーニングにつなげることを目指す．

キーワード :ランニング　剪断荷重　生体力学分析　MEMS触覚センサ　

リザバーコンピューティングによる，ヒトを模した触覚情報処理モデルの構築

これまで視覚や聴覚に比べて開発が遅れていた触覚情報の定量化に焦点を当て、人間の感覚処理系を模倣したニューラルネットワークモデルの構築を目指す。本研究では、MEMS触覚センサを用いて微細な触覚情報を捉え、リザバーコンピューティングモデル(RCモデル)を活用して効率的に処理する。RCモデルとは一般の深層学習モデルのように全パラメータを調整せず、一部パラメータのみ学習することで精度と計算効率の両立を図るモデルである。「食品判別タスク」や「紙めくりタイミング判別タスク」で、少ない学習パラメータでの高精度な判別能力を実証した。そして，RCモデルとCNN(畳み込みニューラルネットワーク)などを組み合わせたモデルを用いた上で、学習方法を工夫することなどによりヒト触覚の特性を反映した深層学習モデルを構築する．

キーワード : 深層学習，センシング，ニューラルネットワーク，リザバーコンピューティング，ハプティクス，触覚心理学

ヒトの触覚システムを模した機械受容器の開発

ヒトの触覚は皮膚と対象物との接触で発生する刺激に反応する器官であり、この感覚をもとに複雑な形状の物質の把持や必要最低限の力での把持が実現できている。本研究では、触覚で重要と考えられている時系列データを扱うリカレントなネットワークでかつリソースも少ないリザバーコンピューティングで構築したモデルをFPGAに実装し、高速な触覚信号処理を目指す。

キーワード : FPGA・機械学習・ハードウェアニューラルネットワーク

多素子触覚センサを用いた冗長性のあるセンシングシステムの開発

触覚器官を模擬するセンシングシステムは多チャンネルの情報を1kHz以上の速度で同時処理する必要があるとされており，技術的観点から開発が発展途上である．また，触覚センサの特性上他のセンサに比べて物体との接触が多いため，疲労による故障が発生する可能性が高い．本研究では，FPGAを用いて1kHz以上の速度で同時処理を行い，触覚センサの情報の取得，整形，処理機構への伝達を行う．また，多素子触覚センサを用いることで，センサの故障に強い冗長性のあるセンシングシステムの実現を目指す．

キーワード : FPGA、触覚センサ、センシング　

ロボットハンドのためのMEMS触覚センサによる接触面の回転中心の推定

本研究の目的はロボットハンドで物体を把持する際の把持状態の検出である。この目的を達成するために、圧力と剪断力が計測可能なMEMS触覚センサを用いたモーメント計測を目指した。本稿ではその前段階として回転中心の推定を行い、さまざまな条件での推定精度の違いについて検証した。検証結果より、特定の配置条件による推定精度の乱れに対し、センサを3つ用いることで改善できることを確認した。今後実際のロボットハンドによる接触面のモーメント検出を行うことで、生産ラインへの導入を目指す。．

キーワード : モーメント，ロボットハンド，MEMS触覚センサ

指先触覚提示のためのソフト振動アクチュエータを用いた触覚ディスプレイの開発

実世界と同じ知覚をユーザに促す視覚・聴覚情報提示技術の発展により，ユーザにリアルな体験を与えるHMD等のデバイスが普及し身近なものになりつつある．同様に，実際にモノを触っているような触覚情報の提示は体験の没入度を高め，インタラクションの幅を拡張できることが考えられる．しかし，既存のデバイスに用いられている振動を利用した触感提示装置は，幅広い周波数の変化を用いた多様な触覚情報の提示が困難である．そこで，本研究では触覚ディスプレイのためのシリコンチューブに液体金属を封入したソフトアクチュエータを開発した．ソフトアクチュエータは，電流を制御することで幅広い帯域の振動を発生可能である．本研究では，ソフトアクチュエータを用いた触覚ディスプレイを開発し，指先への刺激提示によるユーザの触知覚の再現を目指す．

キーワード : 触覚，触覚提示，ハプティック

微小面ひずみ検出システムの開発

本研究は、自動車生産における表面検査の自動化を目指し、微小面ひずみを検出し、判別するシステムの開発を目的としています。表面検査とは、数十マイクロレベルの微細な欠陥・凹凸・異物を検出し、良品規格外の製品を不良品として除外する繊細な検査です。現在、画像処理による表面検査自動化が研究されていますが、装置の大型化や表面状態による検出精度の低下といった課題があります。実際に行われている、職人が手のひらでなぞることにより微小面ひずみを検出する手法では検出精度にばらつきがあります。これに代わる新たな手法として、触覚増幅構造を利用した微小面ひずみの検出手法が提案されています。触覚増幅構造を介してなぞり動作を行うことで、本来気づくことができない微小な面ひずみに気づくことができます。本研究では、触覚増幅構造を活用し、微小面ひずみの形状や特徴を自動的に判別するシステムの構築を目指します。

キーワード : 触覚増幅構造，触覚センサ，表面検査，柔軟構造体

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