Recurrent Neural Networkを用いた時系列センサデータ解析による触感認識

抄録

「モノ」の触感は対象物の質感や印象を決定する重要な要素である．そのため，衣服や車の内装など使用時に人間と接する製品を設計する際には，触感のデザインも必要となる．しかしながら，人間が感じる「触感」は物の材質，表面形状，温度などの周辺環境に依存して決定されるためそれを計測して数値化することは難しい．本研究では，圧力センサと６軸のモーションセンサを用いた簡易な構成のシステムによる触感認識を行った．センサデータの学習・認識にはRecurrent Neural Network（RNN）を用いた．これにより，触感認識に有効な特徴抽出と認識が可能となった．実験では，触感の異なる複数の物体に対して提案システムを適用し，有効性を確認した．