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歯舌実測運動特性に基づく咀嚼ロボットシミュレーション

基于测量的舌头运动特性的咀嚼机器人模拟

基本信息

批准号：
20H02116
负责人：
東森充
金额：
$ 10.82万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は，ヒトの食塊形成およびテクスチャー（食感）評価といった咀嚼機能の工学的理解と再現に向け，咀嚼ロボットシミュレーション手法を確立することを目指している．このために，①口腔内用モーションキャプチャを用いて，咀嚼過程におけるヒトの歯および舌の運動特性を実測，解析し，ロボットの機構・動作設計のための歯・舌運動モデルを作成する．②歯舌両有型ロボットシミュレータを設計開発し，人工咀嚼，すなわち歯・舌－食品といった柔剛複合系の相互作用を介した食塊形成マニピュレーションを実現する．③深層学習を用いて食塊形成過程の時空間力覚情報に基づくテクスチャー推定モデルを構築する．本年度は，②について，前年度に引き続き，歯の機能を中心とした咀嚼システムと舌単体の機能に特化したシステムとに分離して開発と検証実験を進めた．歯の機能を中心としたシステムにおいては，3つの食塊形成プリミティブ[粉砕][混合][まとめ]動作を設計し，適切な配列の下でシーケンシャルに実行することでヒトの食塊形成過程を再現できる可能性を示した．ヒト食塊の画像を用いて食塊評価CNNモデルを作成し，ロボット食塊のヒト食塊再現性を定量的に評価する基礎的手法を検討した．一方，舌単体の機能に特化したシステムにおいては，マルチチャンバ式舌型空圧ソフトアクチュエータを開発した．内圧条件に対するアクチュエータ表面形状の解析モデルを導入し，8チャンバによるプロトタイプを製作した．次に，①としてヒトの舌式咀嚼過程の舌形状データを測定し，これに基づきアクチュエータの目標表面形状パターンを生成した．目標パターンの再現性により，変形性能と舌式咀嚼の実現性について検証した．また，③について，力覚と視覚のマルチモーダル深層学習モデルの検討を開始した．さらに，歯・舌両有型エンドエフェクタによる食品操作から着想を得た新奇マニピュレーション手法の検討も行った．

This study はヒトの feed block forming およびテクスチャー (food) review 価といった chewing function の engineering understanding と reappearance けに to chew ロボットシミュレーション gimmick を establish することを refers している. このために, (1) in the mouth with モーションキャプチャを with いて, chewing process におけるヒトの歯およのび tongue movement characteristics を be measured, parsing し, ロボットの mechanism, action design のための歯, tongue moving モデルを made する. Type (2) is that struck 歯 tongue ロボットシミュレータを design open 発し, artificial chewing, すなわち歯, tongue - food といった soft just compound is のを interaction interface した feed block forming マニピュレーションを be presently する. (3) deep learning を with いて feed block forming process の when a space force 覚 intelligence にづくテクスチャー presumption モデルを build する. は this year, (2) について, before the annual に lead き続き, 歯の function を center とした chewing システムの単と tongue body function に specialized したシステムとに separation して open 発と検 card be 験を into めた. 歯の function を center としたシステムにおいては, 3 つの feed block forming プリミティブ [powder 砕] [mixed] [まとめ] action をし design, appropriate な match column under のでシーケンシャルに line be することでヒトの food block forming process を reappearance できをる possibility in した. ヒト feed block の portraits を use いて feed block rating 価 CNN モデルをし consummate, ロボット feed block のヒト food block reproducibility をに of quantitative evaluation of 価する based methods を beg し検た. 単 body side, tongue の function に specialized したシステムにおいては, マルチチャンバ type tongue type empty 圧ソフトアクチュエータを open 発した. 圧 conditions within にす seaborne るアクチュエータ surface shape is の parsing モデルを import し, 8 チャンバによるプロトタイプを making した. に, (1) としてヒトの chewing tongue type process の tongue shape データをし, これに base づきアクチュエータの target surface shape パターンを generated した. Objective: パタパタによ <s:1> <s:1> <s:1> reproducibility によ, deformation performance と tongue-type chewing <s:1> reality にて検て検 proof of た. また, (3) について, force 覚と apparent 覚のマルチモーダル deep learning モデルのを検 please start した. さらに, 歯 type is struck, a tongue エンドエフェクタによる food handling から consider を must た novel マニピュレーション gimmick の検 line for もった.