| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2010-05-24 11:00
マイクロカンチレバー型触覚センサアレイを用いた把持状態の識別
○水戸 和（ATR/京都工繊大）・美馬達也（阪大）・山添大丈・吉田俊介・多田昌裕（ATR）・寒川雅之・金島 岳・奥山雅則（阪大）・野間春生（ATR） |
| 抄録 |
（和） |
我々は，３つのマイクロカンチレバーをエラストマに埋め込んだ構造からなる超小型触覚センサの開発をしてきた．このセンサは圧力とせん断力を同時計測可能で高密度集積が可能であるという特徴を持つ．本稿ではこのセンサを用いたセンサアレイと隠れマルコフモデル(HMM)を用いた機械学習とを組み合わせ，ロボットハンドによる物体の把持状態識別手法として提案している．そして，実験の結果，従来用いられてきた単一のセンサによる識別手法に比較し, センサアレイを用いることにより一定の識別精度向上が実現された． |
| （英） |
We have designed and fabricated a tactile sensors array with three inclined micro-cantilevers on a single sensor embedded in elastomer. Each sensor element can detect both normal and shear stresses. In this paper, we propose classification method of gripping status using sensor array and machine learning algorithm based on hidden marcov model. By integrating multiple sensor data using machine learning algorithm using hidden marcov model, our method allows to detect partial contact status such as non-contact, three types of partial contact, full-contact. Through experiments, we confirmed that our method achieves better classification ratio than existing methods using single sensor data. |
| キーワード |
（和） |
触覚センサ / センサアレイ / MEMS / 機械学習 / / / / |
| （英） |
Tactile sensor / Sensor array / MEMS / Mchine learning / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 34, no. 18, ME2010-95, pp. 39-42, 2010年5月. |
| 資料番号 |
ME2010-95 |
| 発行日 |
2010-05-17 (ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
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