JP2003052771A - マッサージ機の制御方法およびそのシステム - Google Patents
マッサージ機の制御方法およびそのシステムInfo
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】略人間の手構造の人間型ロボットハンドを用い
たマッサージ機をコンピュータを用いて制御するに当た
り、マッサージ師の揉み方に可及的に近づくようにす
る。 【解決手段】複数の圧力センサを人間型ロボットハンド
に取り付けた後、人間型ロボットハンドに適当な揉み運
動をさせ、人間型ロボットハンドにおける各指部分の先
端部での力、各指部分における各構成要素の角度および
角速度を所要時間、時系列的に測定して記憶する。記憶
データをニューラルネットワークに入力してニューラル
ネットワークの中の定数を決定する。複数の圧力センサ
をマッサージ師の手に取り付けた後、人間型ロボットハ
ンドの揉み運動とほぼ同様の揉み動作を前記マッサージ
師にさせ、マッサージ師の各指先での力を所要時間、時
系列的に測定する。測定力データをコンピュータに入力
して記憶する。記憶力データをニューラルネットワーク
に入力して人間型ロボットハンドを作動させる。
たマッサージ機をコンピュータを用いて制御するに当た
り、マッサージ師の揉み方に可及的に近づくようにす
る。 【解決手段】複数の圧力センサを人間型ロボットハンド
に取り付けた後、人間型ロボットハンドに適当な揉み運
動をさせ、人間型ロボットハンドにおける各指部分の先
端部での力、各指部分における各構成要素の角度および
角速度を所要時間、時系列的に測定して記憶する。記憶
データをニューラルネットワークに入力してニューラル
ネットワークの中の定数を決定する。複数の圧力センサ
をマッサージ師の手に取り付けた後、人間型ロボットハ
ンドの揉み運動とほぼ同様の揉み動作を前記マッサージ
師にさせ、マッサージ師の各指先での力を所要時間、時
系列的に測定する。測定力データをコンピュータに入力
して記憶する。記憶力データをニューラルネットワーク
に入力して人間型ロボットハンドを作動させる。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、マッサージ機の制
御方法およびそのシステムに係り、より詳しくは略人間
の手の構造した人間型ロボットハンドを用いたマッサー
ジ機を、コンピュータを用いて制御する方法およびその
システムに関する。
御方法およびそのシステムに係り、より詳しくは略人間
の手の構造した人間型ロボットハンドを用いたマッサー
ジ機を、コンピュータを用いて制御する方法およびその
システムに関する。
【０００２】
【従来技術と課題】従来のマッサージ機は、人間の背中
から揉む構造になっており、そのため、マッサージ師の
複数の指による柔軟な揉み方と比べ、快適度に限界があ
った。
から揉む構造になっており、そのため、マッサージ師の
複数の指による柔軟な揉み方と比べ、快適度に限界があ
った。
【０００３】本発明は上記の事情に鑑みて成されたもの
で、その目的は、マッサージ師の揉み方に可及的に近づ
くことができるマッサージ機の制御方法およびそのシス
テムを提供することにある。
で、その目的は、マッサージ師の揉み方に可及的に近づ
くことができるマッサージ機の制御方法およびそのシス
テムを提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、請求項１におけるマッサージ機の制御方法は、略人
間の手構造の人間型ロボットハンドを用いたマッサージ
機をコンピュータを用いて制御する方法であって、複数
の圧力センサを前記人間型ロボットハンドに取り付けた
後、人間型ロボットハンドに適当な揉み運動をさせ、こ
のときの人間型ロボットハンドにおける各指部分の先端
部での力、各指部分における各構成要素の角度および角
速度を所要時間、時系列的に測定する工程と、この測定
の結果得られたデータ、またはこの測定データのうち前
記各指部分における各構成要素の角度および角速度に関
する各データに類似するデータをコンピュータに入力し
て記憶する工程と、この記憶されたデータをニューラル
ネットワークに入力してニューラルネットワークの中の
定数を決定する工程と、複数の圧力センサをマッサージ
師の手に取り付けた後、前記人間型ロボットハンドの揉
み運動とほぼ同様の揉み動作を前記マッサージ師にさ
せ、このときのマッサージ師の各指先での力を所要時
間、時系列的に測定する工程と、この測定の結果得られ
た力データをコンピュータに入力して記憶する工程と、
この記憶された力データを前記ニューラルネットワーク
に入力して前記人間型ロボットハンドを作動させる工程
と、を含むことを特徴とする。
め、請求項１におけるマッサージ機の制御方法は、略人
間の手構造の人間型ロボットハンドを用いたマッサージ
機をコンピュータを用いて制御する方法であって、複数
の圧力センサを前記人間型ロボットハンドに取り付けた
後、人間型ロボットハンドに適当な揉み運動をさせ、こ
のときの人間型ロボットハンドにおける各指部分の先端
部での力、各指部分における各構成要素の角度および角
速度を所要時間、時系列的に測定する工程と、この測定
の結果得られたデータ、またはこの測定データのうち前
記各指部分における各構成要素の角度および角速度に関
する各データに類似するデータをコンピュータに入力し
て記憶する工程と、この記憶されたデータをニューラル
ネットワークに入力してニューラルネットワークの中の
定数を決定する工程と、複数の圧力センサをマッサージ
師の手に取り付けた後、前記人間型ロボットハンドの揉
み運動とほぼ同様の揉み動作を前記マッサージ師にさ
せ、このときのマッサージ師の各指先での力を所要時
間、時系列的に測定する工程と、この測定の結果得られ
た力データをコンピュータに入力して記憶する工程と、
この記憶された力データを前記ニューラルネットワーク
に入力して前記人間型ロボットハンドを作動させる工程
と、を含むことを特徴とする。
【０００５】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例について
図１〜図５に基づき詳細に説明する。本マッサージ機の
制御システムは、図１に示すように、人間型ロボットハ
ンド１に適当な揉み運動をさせたときの人間型ロボット
ハンド１における各指部分の先端部での力データ、各指
部分における各構成要素の角度および角速度の各データ
と、前記人間型ロボットハンド１の揉み運動とほぼ同様
の揉み動作をマッサージ師にさせたときのマッサージ師
の指先での力データとを記憶する記憶部２と、記憶部２
からのデータの入力により、前記人間型ロボットハンド
１における各指部分の先端部での所要力、各指部分にお
ける各構成要素の所要角度および所要角速度をそれぞれ
演算して前記人間型ロボットハンド１に出力するニュー
ラルネットワーク４と、前記人間型ロボットハンド１お
よび前記マッサージ師の手に対して着脱可能に構成され
かつ複数の圧力センサを備えて、前記人間型ロボットハ
ンド１に揉み運動をおよび前記マッサージ師に揉み運動
をそれぞれさせたときの前記人間型ロボットハンド１の
各指部分の先端部での力および前記マッサージ師の指先
力をそれぞれ検出する指先力検出手段４と、で構成して
ある。そして、前記記憶部２および前記ニューラルネッ
トワーク３はコンピュータ５によって構成してある。
図１〜図５に基づき詳細に説明する。本マッサージ機の
制御システムは、図１に示すように、人間型ロボットハ
ンド１に適当な揉み運動をさせたときの人間型ロボット
ハンド１における各指部分の先端部での力データ、各指
部分における各構成要素の角度および角速度の各データ
と、前記人間型ロボットハンド１の揉み運動とほぼ同様
の揉み動作をマッサージ師にさせたときのマッサージ師
の指先での力データとを記憶する記憶部２と、記憶部２
からのデータの入力により、前記人間型ロボットハンド
１における各指部分の先端部での所要力、各指部分にお
ける各構成要素の所要角度および所要角速度をそれぞれ
演算して前記人間型ロボットハンド１に出力するニュー
ラルネットワーク４と、前記人間型ロボットハンド１お
よび前記マッサージ師の手に対して着脱可能に構成され
かつ複数の圧力センサを備えて、前記人間型ロボットハ
ンド１に揉み運動をおよび前記マッサージ師に揉み運動
をそれぞれさせたときの前記人間型ロボットハンド１の
各指部分の先端部での力および前記マッサージ師の指先
力をそれぞれ検出する指先力検出手段４と、で構成して
ある。そして、前記記憶部２および前記ニューラルネッ
トワーク３はコンピュータ５によって構成してある。
【０００６】また、前記人間型ロボットハンド１は、略
人間の手の構造をしていて、例えば、人間の右手を手の
平側から見たときのように、概略的には図２に示すよう
に構成してある。そして、人間の指に相当する指部分の
数は人間の手より１本少ない４本になっている。また、
これら指部分のそれぞれは、人間の関節と同様に、相互
に連結する構成要素が電動モータで作動する屈曲可能部
分を有していて、これら構成要素は、人間の指とほぼ同
様に、人間の手の平相当側へ回動可能になっている。し
かし、人間の親指に相当する親指部分は、人間の関節よ
り２個多い４個の屈曲可能部分を有しており、しかも、
人間の手の平相当側から数えて第２番目の屈曲可能部分
（図２においてM２）だけは、図示するように、上下方
向へ回動可能になっている。
人間の手の構造をしていて、例えば、人間の右手を手の
平側から見たときのように、概略的には図２に示すよう
に構成してある。そして、人間の指に相当する指部分の
数は人間の手より１本少ない４本になっている。また、
これら指部分のそれぞれは、人間の関節と同様に、相互
に連結する構成要素が電動モータで作動する屈曲可能部
分を有していて、これら構成要素は、人間の指とほぼ同
様に、人間の手の平相当側へ回動可能になっている。し
かし、人間の親指に相当する親指部分は、人間の関節よ
り２個多い４個の屈曲可能部分を有しており、しかも、
人間の手の平相当側から数えて第２番目の屈曲可能部分
（図２においてM２）だけは、図示するように、上下方
向へ回動可能になっている。
【０００７】また、人間の人差し指、中指および薬指に
相当する第２指部分〜第４指部分は、それぞれ、前述の
親指部分と同様に、相互に連結する構成要素が電動モー
タＭ５〜Ｍ７で作動する３個の屈曲可能部分を有してい
て、人間の右手の各指とほぼ同様の動きが可能である。
しかし、人間の手の平相当側から数えて第１番目の屈曲
可能部分（図２においてM５）だけは、図示するよう
に、人間の関節とは異なり、親指部分の第２番目のM２
のように、左右方向へ回動可能になっている。
相当する第２指部分〜第４指部分は、それぞれ、前述の
親指部分と同様に、相互に連結する構成要素が電動モー
タＭ５〜Ｍ７で作動する３個の屈曲可能部分を有してい
て、人間の右手の各指とほぼ同様の動きが可能である。
しかし、人間の手の平相当側から数えて第１番目の屈曲
可能部分（図２においてM５）だけは、図示するよう
に、人間の関節とは異なり、親指部分の第２番目のM２
のように、左右方向へ回動可能になっている。
【０００８】また、前記ニューラルネットワーク３は、
前記人間型ロボットハンド１おける目標指部分の先端部
に対する、目標指部分の各屈曲可能部分に関する各構成
要素の角度を演算する位置ニューラルネットワークと、
前記人間型ロボットハンド１おける目標指部分の先端部
の力に対する、目標指部分の各屈曲可能部分の指令電圧
を演算する力ニューラルネットワークとで構成してあ
る。そして、前記位置ニューラルネットワークでは、前
記屈曲可能部分に関する各構成要素の各時間ごとの角度
を出力し、この出力により運動方程式を用いて各屈曲可
能部分のトルクを求め、その後指令電圧を演算するよう
になっている。
前記人間型ロボットハンド１おける目標指部分の先端部
に対する、目標指部分の各屈曲可能部分に関する各構成
要素の角度を演算する位置ニューラルネットワークと、
前記人間型ロボットハンド１おける目標指部分の先端部
の力に対する、目標指部分の各屈曲可能部分の指令電圧
を演算する力ニューラルネットワークとで構成してあ
る。そして、前記位置ニューラルネットワークでは、前
記屈曲可能部分に関する各構成要素の各時間ごとの角度
を出力し、この出力により運動方程式を用いて各屈曲可
能部分のトルクを求め、その後指令電圧を演算するよう
になっている。
【０００９】また、前記力ニューラルネットワークで
は、各時間ごとの目標指部分の先端部での力を出力し、
この出力により運動方程式を用いて目標指部分の先端部
の力を生じさせるトルクを求め、その後指令電圧を演算
するようになっている。そして、代表例として図３に示
すような人間の人差し指に相当する第２指部分について
述べると、静力学的に指部分の先端部の力Ｆｘ，Ｆｙ，
Ｆｚと、各屈曲可能部分のトルクは、次の関係式で表さ
れる。なお、姿勢一定の状態では各屈曲可能部分のトル
クに対して指部分の先端部の力Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚは線形
である。
は、各時間ごとの目標指部分の先端部での力を出力し、
この出力により運動方程式を用いて目標指部分の先端部
の力を生じさせるトルクを求め、その後指令電圧を演算
するようになっている。そして、代表例として図３に示
すような人間の人差し指に相当する第２指部分について
述べると、静力学的に指部分の先端部の力Ｆｘ，Ｆｙ，
Ｆｚと、各屈曲可能部分のトルクは、次の関係式で表さ
れる。なお、姿勢一定の状態では各屈曲可能部分のトル
クに対して指部分の先端部の力Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚは線形
である。
【００１０】
【数１】
【００１１】但し、式中ｑ６は電動モータＭ６の関節角
度、ｑ７は電動モータＭ７の関節角度、ｌ（エル）２３
は電動モータＭ６と電動モータＭ７の関節間の距離、ｌ
（エル）２ｅは電動モータＭ７の関節と指先先端までの
距離をそれぞれ示す。
度、ｑ７は電動モータＭ７の関節角度、ｌ（エル）２３
は電動モータＭ６と電動モータＭ７の関節間の距離、ｌ
（エル）２ｅは電動モータＭ７の関節と指先先端までの
距離をそれぞれ示す。
【００１２】また、前記指先力検出手段４は、グローブ
に圧力センサを取り付けた構造を成していて、前記人間
型ロボットハンド１および前記マッサージ師の手に対し
て着脱可能になっている。
に圧力センサを取り付けた構造を成していて、前記人間
型ロボットハンド１および前記マッサージ師の手に対し
て着脱可能になっている。
【００１３】なお、ニューラルネットワークは、記憶部
２としてのＲＯＭまたはカードとして記憶しておくと、
一人一人の肩凝りに合わせてマッサージを実施できる。
２としてのＲＯＭまたはカードとして記憶しておくと、
一人一人の肩凝りに合わせてマッサージを実施できる。
【００１４】このように構成したものは、まず、指先力
検出手段４を人間型ロボットハンド１に取り付けた後、
人間型ロボットハンド１に適当な揉み運動をさせ、この
ときの人間型ロボットハンド１における指部分の先端部
での力データと、そのときの各指部分における各構成要
素の角度および角速度を所要時間、経時的に測定し、こ
の測定の結果得られたデータをコンピュータ５に入力し
て記憶部２に記憶し、続いて、記憶された人間型ロボッ
トハンド１による揉み運動のデータをニューラルネット
ワーク３に入力してニューラルネットワーク３の中の定
数を決定する。
検出手段４を人間型ロボットハンド１に取り付けた後、
人間型ロボットハンド１に適当な揉み運動をさせ、この
ときの人間型ロボットハンド１における指部分の先端部
での力データと、そのときの各指部分における各構成要
素の角度および角速度を所要時間、経時的に測定し、こ
の測定の結果得られたデータをコンピュータ５に入力し
て記憶部２に記憶し、続いて、記憶された人間型ロボッ
トハンド１による揉み運動のデータをニューラルネット
ワーク３に入力してニューラルネットワーク３の中の定
数を決定する。
【００１５】次いで、指先力検出手段４を人間型ロボッ
トハンド１からマッサージ師の手に付け替えた後、人間
型ロボットハンド１の揉み運動とほぼ同様の揉み動作を
マッサージ師にさせ、このときのマッサージ師の指先で
の力を所要時間、経時的に測定し、この測定の結果得ら
れたデータをコンピュータ５に入力して記憶部２に記憶
し、続いて、記憶された力データをニューラルネットワ
ーク３に入力する。
トハンド１からマッサージ師の手に付け替えた後、人間
型ロボットハンド１の揉み運動とほぼ同様の揉み動作を
マッサージ師にさせ、このときのマッサージ師の指先で
の力を所要時間、経時的に測定し、この測定の結果得ら
れたデータをコンピュータ５に入力して記憶部２に記憶
し、続いて、記憶された力データをニューラルネットワ
ーク３に入力する。
【００１６】すると、ニューラルネットワーク３は、マ
ッサージ師の指先力を人間型ロボットハンド１によって
実現できるように各電動モータＭ１〜Ｍ７への指令トル
ク・電圧を人間型ロボットハンド１に入力する。これに
より、人間型ロボットハンド１はニューラルネットワー
ク３で得られた指令電圧に基づき人間型ロボットハンド
１の各電動モータを駆動する。従って、人間型ロボット
ハンド１はプロのマッサージ師が行った揉み動作を再現
することができる。
ッサージ師の指先力を人間型ロボットハンド１によって
実現できるように各電動モータＭ１〜Ｍ７への指令トル
ク・電圧を人間型ロボットハンド１に入力する。これに
より、人間型ロボットハンド１はニューラルネットワー
ク３で得られた指令電圧に基づき人間型ロボットハンド
１の各電動モータを駆動する。従って、人間型ロボット
ハンド１はプロのマッサージ師が行った揉み動作を再現
することができる。
【００１７】ちなみに、指圧力をマッサージ師の押すと
いう揉み動作としてニューラルネットワーク３から出力
させると、図４に示すようになる。なお、安全性を考慮
してにニューラルネットワーク３の出力となる各屈曲可
能部分の指令電圧の正規化範囲を最大値3.1Ｖ，最小値-
1.0Ｖとして、それ以上の電圧がニューラルネットワー
ク３から出力されないようにした。次に、実際にマッサ
ージ師の揉み動作を人間型ロボットハンド１によって人
間に適用した時の結果を図５に示す。
いう揉み動作としてニューラルネットワーク３から出力
させると、図４に示すようになる。なお、安全性を考慮
してにニューラルネットワーク３の出力となる各屈曲可
能部分の指令電圧の正規化範囲を最大値3.1Ｖ，最小値-
1.0Ｖとして、それ以上の電圧がニューラルネットワー
ク３から出力されないようにした。次に、実際にマッサ
ージ師の揉み動作を人間型ロボットハンド１によって人
間に適用した時の結果を図５に示す。
【００１８】
【効果】上記の説明から明らかなように、本発明は、略
人間の手構造の人間型ロボットハンドを用いたマッサー
ジ機をコンピュータを用いて制御する方法であって、複
数の圧力センサを前記人間型ロボットハンドに取り付け
た後、人間型ロボットハンドに適当な揉み運動をさせ、
このときの人間型ロボットハンドにおける各指部分の先
端部での力、各指部分における各構成要素の角度および
角速度を所要時間、時系列的に測定する工程と、この測
定の結果得られたデータ、またはこの測定データのうち
前記各指部分における各構成要素の角度および角速度に
関する各データに類似するデータをコンピュータに入力
して記憶する工程と、この記憶されたデータをニューラ
ルネットワークに入力してニューラルネットワークの中
の定数を決定する工程と、複数の圧力センサをマッサー
ジ師の手に取り付けた後、前記人間型ロボットハンドの
揉み運動とほぼ同様の揉み動作を前記マッサージ師にさ
せ、このときのマッサージ師の各指先での力を所要時
間、時系列的に測定する工程と、この測定の結果得られ
た力データをコンピュータに入力して記憶する工程と、
この記憶された力データを前記ニューラルネットワーク
に入力して前記人間型ロボットハンドを作動させる工程
と、を含むから、マッサージ師の揉み方に可及的にして
確実に近づくことができるなどの優れた実用的効果を奏
する。
人間の手構造の人間型ロボットハンドを用いたマッサー
ジ機をコンピュータを用いて制御する方法であって、複
数の圧力センサを前記人間型ロボットハンドに取り付け
た後、人間型ロボットハンドに適当な揉み運動をさせ、
このときの人間型ロボットハンドにおける各指部分の先
端部での力、各指部分における各構成要素の角度および
角速度を所要時間、時系列的に測定する工程と、この測
定の結果得られたデータ、またはこの測定データのうち
前記各指部分における各構成要素の角度および角速度に
関する各データに類似するデータをコンピュータに入力
して記憶する工程と、この記憶されたデータをニューラ
ルネットワークに入力してニューラルネットワークの中
の定数を決定する工程と、複数の圧力センサをマッサー
ジ師の手に取り付けた後、前記人間型ロボットハンドの
揉み運動とほぼ同様の揉み動作を前記マッサージ師にさ
せ、このときのマッサージ師の各指先での力を所要時
間、時系列的に測定する工程と、この測定の結果得られ
た力データをコンピュータに入力して記憶する工程と、
この記憶された力データを前記ニューラルネットワーク
に入力して前記人間型ロボットハンドを作動させる工程
と、を含むから、マッサージ師の揉み方に可及的にして
確実に近づくことができるなどの優れた実用的効果を奏
する。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明に用いる人間型ロボットハンドの概略構
成図である。
成図である。
【図３】本発明に用いる人間型ロボットハンドにおける
第２指部分の力関係の説明図である。
第２指部分の力関係の説明図である。
【図４】本発明におけるニューラルネットワークのアウ
トプットの一例を示すグラフである。
トプットの一例を示すグラフである。
【図５】プロのマッサージ師の揉み動作（ティーチン
グ）とそれを人間型ロボットハンドが再現したときの実
験結果を示すグラフである。
グ）とそれを人間型ロボットハンドが再現したときの実
験結果を示すグラフである。
１ 人間型ロボットハンド
２ 記憶部
３ ニューラルネットワーク
４ 指先力検出手段
５ コンピュータ
Claims (3)
- 【請求項1】略人間の手の構造をした人間型ロボットハ
ンドを用いたマッサージ機を、コンピュータを用いて制
御する方法であって、複数の圧力センサを前記人間型ロ
ボットハンドに取り付けた後、人間型ロボットハンドに
適当な揉み運動をさせ、このときの人間型ロボットハン
ドにおける各指部分の先端部での力、各指部分における
各構成要素の角度および角速度を所要時間、時系列的に
測定する工程と、この測定の結果得られたデータ、また
はこの測定データのうち前記各指部分における各構成要
素の角度および角速度に関する各データに類似するデー
タをコンピュータに入力して記憶する工程と、この記憶
されたデータをニューラルネットワークに入力してニュ
ーラルネットワークの中の定数を決定する工程と、複数
の圧力センサをマッサージ師の手に取り付けた後、前記
人間型ロボットハンドの揉み運動とほぼ同様の揉み動作
を前記マッサージ師にさせ、このときのマッサージ師の
各指先での力を所要時間、時系列的に測定する工程と、
この測定の結果得られた力データをコンピュータに入力
して記憶する工程と、この記憶された力データを前記ニ
ューラルネットワークに入力して前記人間型ロボットハ
ンドを作動させる工程と、を含むことを特徴とするマッ
サージ機の制御方法。 - 【請求項２】略人間の手の構造をした人間型ロボットハ
ンドを用いたハンドマッサージ機を、コンピュータを用
いて制御するシステムであって、前記人間型ロボットハ
ンドに適当な揉み運動をさせたときの人間型ロボットハ
ンドにおける各指部分の先端部での力データ、各指部分
における各構成要素の角度および角速度の各データと、
前記人間型ロボットハンドの揉み運動とほぼ同様の揉み
動作をマッサージ師にさせたときのマッサージ師の指先
での力データとを記憶する記憶部と、この記憶部からの
データの入力により、前記人間型ロボットハンドにおけ
る各指部分の先端部での所要力、各指部分における各構
成要素の所要角度および所要角速度をそれぞれ演算して
前記人間型ロボットハンドに出力するニューラルネット
ワークと、前記人間型ロボットハンドおよび前記マッサ
ージ師の手に対して着脱可能に構成されかつ複数の圧力
センサを備えて、前記人間型ロボットハンドに揉み運動
をおよび前記マッサージ師に揉み動作をそれぞれさせた
ときの前記人間型ロボットハンドの各指部分の先端部で
の力および前記マッサージ師の指先力をそれぞれ検出す
る指先力検出手段と、含むことを特徴とするマッサージ
機の制御システム。 - 【請求項３】請求項２に記載のマッサージ機の制御シス
テムにおいて、前記人間型ロボットハンドの各指部分に
おける各屈曲可能部分の指令電圧の正規化範囲が最大値
3.1Ｖ，最小値-1.0Ｖであることを特徴とするマッサー
ジ機の制御システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001248596A JP2003052771A (ja) | 2001-08-20 | 2001-08-20 | マッサージ機の制御方法およびそのシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001248596A JP2003052771A (ja) | 2001-08-20 | 2001-08-20 | マッサージ機の制御方法およびそのシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003052771A true JP2003052771A (ja) | 2003-02-25 |
Family
ID=19077734
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001248596A Pending JP2003052771A (ja) | 2001-08-20 | 2001-08-20 | マッサージ機の制御方法およびそのシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003052771A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011104268A (ja) * | 2009-11-20 | 2011-06-02 | Tottori Univ | マッサージ機及びマッサージシステム |
| KR101213385B1 (ko) * | 2010-12-14 | 2012-12-18 | 김현겸 | 인공지능 로봇 안마장치 |
| TWI410243B (zh) * | 2011-06-17 | 2013-10-01 | Univ Chienkuo Technology | Massage force control structure |
| CN109291052A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-02-01 | 山东师范大学 | 一种基于深度强化学习的按摩机械手训练方法 |
| JP7475649B2 (ja) | 2019-07-17 | 2024-04-30 | 株式会社リッコー | ロボットボディケアシステム、ロボットボディケア方法、およびロボットボディケアプログラム |
-
2001
- 2001-08-20 JP JP2001248596A patent/JP2003052771A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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