MEMS-LSI集積化触覚センサを用いたアクティブセンシングによるテクスチャ分類に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: 14P5-P-30

グループ名: 【E】第39回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2022/11/07

タイトル(英語): A Research on Texture Classification by Active Sensing with a MEMS-LSI Integrated Tactile Sensor

著者名: 齋藤 昂生(東北工業大学), 田中 秀治(東北大学), 室山 真徳(東北工業大学・東北大学)

著者名(英語): Takao Saitou(Tohoku Institute of Technology), Shuji Tanaka(Tohoku University), Masanori Muroyama(Tohoku Institute of Technology/Tohoku University)

キーワード: MEMS-LSI集積化触覚センサ|3軸力センサ|アクティブセンシング|時系列データ|テクスチャ分類|MEMS-LSI integrated tactile sensor|3-axis force sensor|active sensing|time-series data|texture classification

要約(日本語): 対象物のテクスチャデータを得るために、3軸力センシングシステム、ロボット指のアクチュエータ、それらを統合するソフトウェアを作製し、アクティブセンシングシステムを構築した。開発したシステムにより得られた5種類の異なるテクスチャの時系列のセンシングデータを解析し、そのデータを用いて機械学習アルゴリズムでテクスチャ分類を検証し、その有効性を示した。

要約(英語): To sense texture of target objects, we developed an active sensing system which was composed of a 3-axis force sensing system, actuators for robot finger movement, and a control software between the sensor and actuators. For 5 different textures, we analyzed the obtained time-series sensing data and verified a texture classification problem with a machine learning algorithm.

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