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Measurement and computation method for data-driven tactile distribution display

数据驱动的触觉分布显示测量与计算方法

基本信息

批准号：
22K17936
负责人：
佐瀬一弥
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Tohoku Gakuin University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17936/
关键词：
ハプティクス機械学習圧力分布データ駆動圧力分布提示

项目摘要

研究実施計画に基づき，2022年度は主に圧力分布測定装置の開発を行った．圧力分布測定装置は，指が対象物体に接触した際の指腹に生じる圧力分布を収集するためのシステムである．圧力分布センサには高解像度かつ高感度な静電容量型圧力分布センサ（PPS社製触覚アレイセンサ，ピッチ1.5 mm x 1.5 mm, センサ配置15 x 16）を導入した．また，指模型を様々な位置姿勢で対象物体に押し付けたときに生じる圧力分布を測定するために，指模型をエンドエフェクタに装着可能な6軸ロボットアームを導入した．また，指模型や実験試料作製のために光造形3Dプリンタを導入した．これらにより，圧力分布の自動収集システムのプロトタイプを構築した．圧力分布データの収集には上記の装置のほかに，実際のヒト指を用いた方法と，ヒト指の計算モデル（有限要素モデル）に基づいた方法も検討した．ヒト指を用いた方法では，精密ステージを利用してヒト指を剛体平板に押し付け，その際の圧力分布を計測した．それと同条件でヒト指計算モデルの変形応力解析を行い，これらの結果を比較した．その結果，現状では実験と計算の間で接触面積と圧力分布の差異が大きかった．そのため，実験と計算の双方での妥当性を今後確認していく必要がある．機械学習に基づいた触覚提示の基礎的検証として，位置を入力し，反力を出力する学習モデルの作成に取り組んだ．学習データは，6軸力覚センサプローブをモーションキャプチャシステムでトラッキングすることでプローブ位置とそれに対応する反力を測定して作成した．対象物体は柔軟物体とした．学習手法にはRBFネットワークを用いた．収集したデータを用いて構築した学習モデルを用い，力覚提示が可能であることが確認できた．今後は本手法を拡張し圧力分布提示に応用していく予定である．

The research and implementation plan is based on the development of the main pressure distribution measurement device in 2022. The pressure distribution measuring device is used to measure the pressure distribution of the finger when the finger contacts the object. Pressure distribution: High resolution: High sensitivity: Capacitance type Pressure distribution: PPS contact: 1.5 mm x 1.5 mm: 15 x 16 This means that the model is installed with a possible 6-axis rotation mechanism, and the position and orientation of the model are determined by measuring the pressure distribution of the object. The model is designed to be used for sample preparation and light modeling. The automatic collection of pressure distribution and the construction of pressure distribution. The pressure distribution is calculated by the finite element method. The pressure distribution of the rigid plate is measured by the method of precision measurement. For example, if you want to compare the results of the calculation, you can compare the results of the calculation. The results show that the difference between contact area and pressure distribution is large. The appropriateness of both sides of the calculation will be confirmed in the future. Mechanical learning in the middle of the touch prompt of the basic identification, position, input force, reaction force, force, learning, the creation of the group 6-axis force measurement and preparation Object is soft object. Learning techniques RBF generation and use. Set up a learning tool to help you learn. In the future, the pressure distribution of this method will be determined.