情報処理学会 インタラクション2026

概要：遠隔操作やVRにおける力覚提示の普及には，安価かつ高性能な装置が求められる．本研究では，高感度なMEMS触覚センサとRCサーボモータを用い，剛性を自由に変化できる仮想バネを再現するフィードフォワード型力覚提示手法を開発した．本稿では，本装置が様々な力触覚を提示できることを実証するため，3つの領域ごとに異なる硬さを定義したバネの感触を操作者に提示し，これを識別する実験を行った．この際，Accumulate法とSerial法の2種類の提示アルゴリズムを実装し評価した．その結果，装置によって提示された複雑な剛性変化を識別できること, 特にSerial法がAccumulate法より識別精度が高いことを示した．