SMAセンサを用いた深層学習による触覚パターンの分類

情報処理学会

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抄録

我々はこれまでに、形状記憶合金(Shape Memory Alloy: SMA)を微小変位センサとして応用することで、触覚情報を計測できることを報告してきた。本センサにより計測した触覚感覚が物質ごとに異なることを示すことで、触覚センサとしての活用が期待できる。本研究では、物質の表面をSMAセンサでなぞることで触覚情報を計測し、深層学習によって分類を行った。触覚情報は時系列データとして計測されるため、LSTMを用いて学習をおこなった結果、高い精度で触覚が分類できることを示した。

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