情報処理学会 インタラクション2023

人と触れ合うことは相手との親しみを強めたり感情を伝えたり様々な効果があることが知られている．ロボットも人との触れ合いにおいて適切な反応を返すことができれば，それらの効果が得られる可能性がある．そこで本研究では，導電性シリコンゴムを電極として使用した薄く柔軟な静電容量方式の触覚センサを開発した．このセンサの表面に人肌の柔軟性を持つ皮膚素材を貼り付け，様々な触覚刺激における静電容量の時系列データを収集し，LSTM（Long short-term memory）を用いて刺激の識別モデルを構築した．その結果，9つの状態の識別において85.1％の正答率が得られ，撫でる，叩く，くすぐる等の皮膚素材に直接触れる刺激だけでなく，手の接近／離反も高い精度で識別できることが示された．また，皮膚素材の表面を押す強弱についてもある程度の精度で識別することができ，人の手との接触においては圧力センサとしても機能する可能性が示された．