表面テクスチャの力学・統計モデルと二元触感提示装置を用いた質感認知機構の解明

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[研究目的] 表面テクスチャの触感は粗さと摩擦知覚によるものであるが，ヒトの質感認知過程で両者がどのように統合されるかは，有効な手段の欠如からほとんど研究されてこなかった．本課題は，表面粗さと摩擦を独立に制御することができるというこれまでに例のない二元触感提示装置を開発し，触感の認知過程を明らかにすることが目的である．国際共同研究では，素材を指で擦った時の表面粗さと摩擦力の関係を力学的および統計的に説明する力学・統計融合モデルを開発し，指と表面の相互作用を数理的に表す．それぞれのモデルの開発に加えて，それらをどのように分離・統合するべきかを明らかにする．モデル化された2種類のモダリティ（粗さと摩擦）の関係を二元触感提示装置を用いて仮想テクスチャとして体現し，粗さと摩擦が両者の間に成立するどのような力学的・統計的関係を基に統合され，質感認知を決定するかを心理実験により特定する．さらに，この過程で培われる手法は，二元触感提示装置を用いて，リアリズムの高い仮想テクスチャを提示する手法（アルゴリズム）を開発することにつながる．[研究実績] コロナ禍と研究代表者の異動が重なり，米国渡航は実現していない．二元触感提示装置を用いた触感提示アルゴリズムの開発と試験を国内で実施している．具体的には，静電摩擦を用いた摩擦提示機能により，木材・紙・綿などの素材の触感を提示する手法を開発した．摩擦係数の高周波変動成分を統計モデルによって，低周波変動成分を物理モデルによって表現したことで，４種類の素材を弁別性能70-80%で提示することができている．