硬軟複合剛性ストレッチャブルデバイスと機械学習による手の動作認識

カテゴリ: 部門大会

論文No: 7A2-D-4

グループ名: 【E】第40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: 2023/10/31

タイトル(英語): Hand motion recognition using hard-soft hybrid stretchable device and machine learning

著者名: 伊佐野 雄司(横浜国立大学), 鷹屋 舞香(横浜国立大学), 松田 涼佑(横浜国立大学), 黒瀧 悠太(横浜国立大学), 三宅 悠介(GMOペパボ ペパボ研究所), 栗林 健太郎(GMOペパボ ペパボ研究所), 太田 裕貴(横浜国立大学),

キーワード: ストレッチャブルデバイス|機械学習|慣性センサ|液体金属|モーションキャプチャ|Stretchable device|Machine learning|Inertial sensor|Liquid metal|Motion capture

要約(日本語): 本研究では,段階的に剛性が変化する構造を有する硬軟複合剛性モーションキャプチャを開発した.デバイスは指の関節間に配置した複数の慣性センサICとそれらを接続する液体金属配線で構成され,指を曲げた状態においても測定を行うことができた.モーションキャプチャを用いて手の動作を記録し,その慣性データを機械学習で分類することで,26字のアルファベットおよび65単語のアメリカ手話を90%以上の精度で分類した.

要約(英語): In this study, we developed a hard-soft hybrid stretchable device that combines a highly stretchable material and a rigid inertial sensors . Inertial data of fingerwriting and sign language were collected using the device, and machine learning was used to classify them. As a result, more than 95 % of the 26 letters of the alphabet and 65 words of sign language were classified as correct.

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