Human-like machine tactile sensation using recurrent temporal and spacial reduction

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ヒトの触覚は、対象物に触れながら機械的刺激を知覚することでその物体の細やかな形状や表面状態を触り心地として検出できる。本研究では触覚受容器から「知覚」する信号処理機構と、触覚を「認識」するための認識処理機構の2段構成システムによって、ヒトのように高速多入力処理可能な触覚信号処理システムの実現を目指す。本研究室において開発された人工触覚受容器である MEMS 触覚センサは、ヒトの触覚受容器に相当する密度で分布させることが可能なサイズを実現している。一方、先行研究におけるセンサの読み出し回路は、典型的なホイートストンブリッジを使ったアナログ回路であるが、この構成では、回路規模や消費電力の観点から対応できる触覚受容器数に限りがあった。これを解決するために、本研究では MEMS 触覚センサの抵抗値変化をデジタルパルスの密度として出力し、タスクや状況に合わせて再構成可能なパルスベースの触覚情報処理システムの開発を目指した。ここでは、まず Field Programmable Gate Array(FPGA) 上にデジタルパルスを用いる Spike Perceptron を構成し、MEMS 触覚センサからの入力を専用ハードウェアによって処理する基本的な枠組みを提示した。また、ソフトウェア上で学習した Multi-Layer Perceptron(MLP) のパラメータを Spike Perceptron に適用することで、その動作を確認した。加えて、各Spike Perceptron が非同期的に動作する Asynchronous Spike Perceptron をFPGA 上に実装し、MLPに限らずリカレント構造をもつ Echo State Network(ESN) といったより複雑なモデルをハードウェア上に構成し、同様に動作を確認した。