JP2008051516A - 触覚検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】触感を損なわない触覚検出装置を提供すること。
【解決手段】触覚のセンシング面１０１と、センシング面１０１よりも内側に配置されているマイク１０２ａと、マイク１０２ａからの出力信号を演算処理し、出力データを出力する信号処理部１２０と、出力データに基づいてセンシング面１０１における接触状態を判定する接触状態判定部１４０とを有する。このような構成により、触感を損なわない触覚検出装置を提供することができる。
【選択図】 図２

Description

本発明は、触覚を検出するための触覚検出装置に関するものである。

人間が触れたり、話しかけるとリアクションを返すような「癒し系ぬいぐるみ型ロボット」には圧力センサや光センサなど、種々のセンサが埋め込まれている。タクタイルセンサ（触覚センサ）もその一種であり、あるセンサ部位に触れるとぬいぐるみ型ロボットはリアクションを返すように構成されている。

従来技術の一例としては、例えば、特許文献１に開示されているような玩具用スイッチ装置がある。これはぬいぐるみの表面を触った際、撫でた際のわずかな信号を検出できる点で優れている。

特開２００１−１６５７８７公報

しかしながら、特許文献１に提案された構成では、表面をビニールのような素材で構成する必要があることから、必ずしも触感が良いとは言えない。また、センサを設置した部分以外に触れても状態を検出できないという問題点がある。例えば、タクタイルセンサの中には触れた時に耳などに埋め込まれたスイッチの出っ張り部分に触れなければ反応しないものもある。このため、「ぬいぐるみ」が本来持つ柔らかな「触感」が大きく損なわれることになるという問題点がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、触感を損なわない触覚検出装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明によれば、触覚のセンシング面と、前記センシング面よりも内側に配置されているマイクと、前記マイクからの出力信号を演算処理し、出力データを出力する信号処理部と、前記出力データに基づいて前記センシング面における接触状態を判定する接触状態判定部と、を有することを特徴とする触覚検出装置を提供できる。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記出力データは、強度信号であり、前記接触状態判定部は、前記出力データの強度と、所定の閾値との比較を行い、前記センシング面を撫でる状態または叩く状態を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記出力データは、強度信号であり、前記接触状態判定部は、前記出力データの強度が所定の閾値よりも大きい状態の継続時間に基づいて、前記センシング面を撫でる状態または叩く状態を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記マイクは、複数設けられ、前記接触状態判定部は、前記マイクごとの出力データに基づいて、さらに前記センシング面における接触部位を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記マイクは、複数設けられ、前記信号処理部は、前記複数のマイクに対応する出力信号の相関に基づく位相差データを演算し、前記接触状態判定部は、前記位相差データに基づいて前記センシング面への接触部位及び／またはその移動方向を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記信号処理部は、前記マイクからの出力信号を周波数パターンデータである出力データへ変換し、前記接触状態判定部は、前記周波数パターンデータ、および／またはその継続時間に基づいて前記センシング面を撫でる状態または叩く状態を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記マイクは、複数設けられ、前記接触状態判定部は、前記マイクごとの出力データである周波数パターンに基づいて、さらに前記センシング面における接触部位を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記接触状態判定部は、出力信号の強度に基づいて、前記センシング面への接触の仕方を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記接触状態判定部は、叩く状態と判定されているとき、さらに出力信号の強度に基づいて前記センシング面を叩く強度を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記接触状態判定部は、撫で状態と判定されているとき、さらに撫で状態の継続時間に基づいて前記センシング面を撫でる強度を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記接触状態判定部は、撫でる状態と判定されているとき、撫でる状態の継続時間内の前記出力データのパワーに基づいて、前記センシング面を撫でる強度を判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記センシング面は、フロッキー加工が施されていることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記センシング面は、素材の織り方に方向性を有していることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記センシング面は、ぬいぐるみの表面に形成され、前記マイクは、前記ぬいぐるみの所定の位置に設けられていることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記信号処理部は、前記ぬいぐるみに内蔵されているモータの動作時及び／またはぬいぐるみの発声時の出力信号を検出したとき、接触状態判定を無効とすることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記信号処理部は、前記ぬいぐるみに内蔵されているモータの動作時及び／または前記ぬいぐるみの発声時の出力信号を検出したとき、前記マイクをＯＦＦとすることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記ぬいぐるみに内蔵されているモータの動作時及び／または前記ぬいぐるみの発声時の出力信号を検出し、検出された出力信号を打ち消すような逆位相の信号を発生することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、さらに外界音マイクを有し、前記外界音マイクは、誤検出の要因となる音声成分を打ち消すような信号を出力することが望ましい。

本発明にかかる触覚検出装置は、触感を損なうことがないという効果を奏する。

以下に、本発明にかかる触覚検出装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本発明の実施例１に係る触覚検出装置の概略構成を示している。実施例１では、触覚検出装置をぬいぐるみ１００に適用した例である。人間１１０がぬいぐるみ１００の表面を触る。ぬいぐるみ１００の表面は、センシング面１０１として機能する。センシング面１０１よりも内側には、３つのマイク１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃが配置されている。

さらに、各マイクからの出力信号を演算処理し、出力データを出力する信号処理部１０３が設けられている。

マイク１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃは、ぬいぐるみ１００内部に埋め込み、その存在が見た目にも、ぬいぐるみ１００そのものに触れた際にもわからないようにする。これにより、ぬいぐるみ１００に触れた際の触感を損なわないようにすることができる。

図２は、本実施例の機能ブロック図である。マイク１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃからの出力信号は、信号処理部１２０に入力される。信号処理部１２０は、出力信号の受信、ノイズの除去、信号の増幅等により、出力信号を加工・変換する。例えば、信号処理部１２０は、出力信号を加算すること、信号強度を計算すること、高速フーリエ変換（以下、「ＦＦＴ」という。）等を行う。

ここで、マイク１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃからの信号を出力信号という。また、信号処理部１２０で、何らかの処理が施された後の信号を、出力データという。そして、接触状態判定部１４０は、出力データに基づいて、センシング面１０１における接触状態を判定する。接触状態判定部１４０は、例えば、閾値との比較判定、位相差に基づく判定、接触状態の分類等を行う。なお、判定の手順の詳細に関しては、後述する。

（音声信号強度を利用する検出原理）
図３の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれセンシング面１０１を叩いた時、撫でた時、マイク１０２ａ等に向かって話しかけた時の３パターンの音声波形を例として示している。グラフの横軸は時間、縦軸は信号強度である。

信号強度で見ると、叩いた時と撫でた時（ガサガサと言った音が発生した時）の信号強度は大きいことがわかる。また、叩いた時はこの状態が一時的なものであるが、撫でた時には継続していることがわかる。「あー」とかなり強めに発話した時の波形は「撫でた状態」、「叩いた状態」に比べると信号強度は小さいことがわかる。

これらの差異を利用した閾値などを設け、「撫で状態」、「叩き状態」、「いずれでもない状態」を検出することが可能となる。また、複数のマイクを用いることにより、一番強い信号が発生した箇所を「撫でられた、叩かれた部位」として検出することが可能となる。

次に、本実施例の作用について説明する。（１）ぬいぐるみ１００内部に埋め込まれたマイク１０２ａ等は、ぬいぐるみ１００のセンシング面１０１に接触した際に、ぬいぐるみ１００内部を伝搬してくる音を検出して電気信号に変換する。

（２）信号処理部１２０は、マイク１０２ａ等で検出された出力信号（音声信号）のノイズの除去、増幅、ＡＤ変換等を行う。なお、出力信号におけるノイズの除去、増幅処理は、マイク１０２ａ等側で行っても構わない。

さらに、信号処理部１２０では、（２）で取得した出力データを絶対値に変換して一定時間蓄積し、一定時間経過した時点で蓄積した結果の累積値、あるいは一定時間内の累積平均値等の信号強度（適宜「パワー」という）を算出する。そして、事前に設定しておいた閾値ＴＨ１と比較する。ここで閾値ＴＨ１を越えていれば「接触」が検出されたものと判定して接触状態検出回数として計数する。この接触状態検出処理を所定の時間（例えば２０秒）、繰り返す。

（４）所定の時間を経過した時点で、接触状態判定部１４０は事前に設定しておいた条件と、接触状態検出回数を比較し、例えば下表１のような条件により、撫でられた状態、叩かれた状態を検出する。ここでは撫でられた場合には接触状態が連続するため、接触状態検出回数も多くなるが、叩いた時には接触状態検出回数は少なくなることを利用する。

（表１）検出状態の判定例

検出状態 （検出回数／最大検出回数）×１００（％）
撫で状態 ２５％以上
叩き状態 １０％以上２５％未満
未検出状態 １０％未満

この結果、少なくとも１つのマイクを用いて「叩いた状態」、「撫でた状態」、「いずれでもない状態」を判定することが可能となる。また、複数のマイクをぬいぐるみの部位を分散して埋め込んだ場合（頭部、両腕、両足など）、各マイクの接触状態検出回数を比較することで、接触が発生した部位を判定することが可能となる。

次に、本実施例の変形例について説明する。図４は、変形例の機能ブロック図を示している。まず、検出原理について説明する。
（１）出力データの強度は、接触状態では閾値を上まわることから、この状態を検出する。ただし、閾値を下回る時間間隔がτより短い場合にはこの区間についても上記状態に含めるものとする。
（２）撫で状態では上記（１）の状態が継続する。この継続時間がＴ１よりも長く続いた場合に撫で状態と判定する。
（３）叩き状態では上記（１）の状態が撫で状態に比べて短くなる。この継続時間がＴ３より大きく、Ｔ２以下である場合に叩き状態と判定する。

Ｔ１＞Ｔ２＞Ｔ３とする。Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を条件テーブル記憶部にあらかじめ記憶し、単位系を統一（計数値にサンプリング周期を乗ずるなど）して判定時の比較に用いる。

このことを図５に基づいてさらに説明する。図５の（ａ）は、センシング面１０１を２回、叩いている状態、（ｂ）はセンシング面１０１を撫でている状態を示している。グラフの横軸は時間、縦軸は信号強度である。

ここで、Ｔ０は、信号強度が閾値ＴＨを上回っている時間であるが、閾値ＴＨを下回っている時間が、所定時間τ以下である場合、信号強度は保たれているものと判断し、その区間もＴ０に組み入れることとする。図５の（ａ）では、Ｔａ≦τ＜Ｔｂであり、Ｔａの区間はＴ０に組み込まれている。
このようにして得られる時間Ｔ０（Ｔ０＝計数値×サンプリング周期で求まる）に対し
（Ａ）Ｔ３＜Ｔ０≦Ｔ２ である時、叩き状態
（Ｂ）Ｔ１＜Ｔ０ である時、撫で状態
とそれぞれ判定する。

次に、上述した手順を行う機能構成について図４に戻って説明する。マイク１０２ａからのマイク信号ＭＳは、信号増幅部１２１に入力される。
（１）信号増幅部１２１ではマイク信号ＭＳを増幅し、ＡＤ変換部１２２に入力する。
（２）ＡＤ変換部１２２ではＡＤ変換値を取得し、コンパレータ部１２４に入力する。
（３）コンパレータ部１２４は入力値と閾値記憶部１２３にあらかじめ記憶された閾値ＴＨ１を比較し、入力値が閾値ＴＨ１以下の場合に検出信号ＤＳ１を検出回数計数部１２６へ出力する。入力値が閾値ＴＨ１を越えた場合は検出回数計数部１２６に検出信号ＤＳ２を出力する。

（４）検出回数計数部１２６は、検出信号ＤＳ１を計数するカウンタＣＴ１（第１のカウンタ）と、検出信号ＤＳ２を計数するカウンタＣＴ２（第２のカウンタ）を含み、検出信号ＤＳ２の入力をトリガとして、カウンタＣＴ１の出力をチェックし、それが閾値ＴＨ２を下回っているときには、そのときのカウンタＣＴ１の出力をカウンタＣＴ２に加算して、カウンタＣＴ１をリセットする（信号強度が閾値ＴＨ１を下回っている時間がτ以下であると判定し、その区間を有効検出時間に組み入れる処理に相当）。

カウンタＣＴ１の出力が閾値ＴＨ２を上まわっていたときには、そのときのカウンタＣＴ２の出力を判定部に出力し、カウンタＣＴ１、カウンタＣＴ２をリセットする。このような手順は、さらに図６のフローチャートで説明する。
（５）判定部１４２では計数値ＣＶと条件テーブル記憶部１４１にあらかじめ記憶された条件値ＪＶとの比較を行い、「撫で状態」、「叩き状態」の判定を行い、結果を出力する。

図６は、上述の手順を示すフローチャートである。ステップＳ６０１において、第２のカウンタＣＴ２をリセットする。ステップＳ６０２において、第１のカウンタＣＴ１をリセットする。ステップＳ６０３において、信号強度が閾値ＴＨ１以下か否かを判断する。

ステップＳ６０３の判断結果が偽（ＮＯ）のとき、ステップＳ６０４へ進む。ステップＳ６０４において、第１のカウンタＣＴ１が閾値ＴＨ２以下か否かを判断する。ステップＳ６０４の判断結果が偽のとき、ステップＳ６０５において第２のカウンタＣＴ２を判定部１４２へ出力する。そして、ステップＳ６０１へ戻る。

ステップＳ６０３の判断結果が真（ＹＥＳ）のとき、ステップＳ６０６において、第１のカウンタＣＴ１をインクリメント（増加）させる。そして、ステップＳ６０３へ戻る。ステップＳ６０４の判断結果が真のとき、ステップＳ６０７において、第１のカウンタＣＴ１を第２のカウンタＣＴ２に加算する。

次に、ステップＳ６０８において、第２のカウンタＣＴ２をインクリメント（増加）させる。そして、ステップＳ６０２へ戻る。

次に、他の変形例について説明する。まず、検出原理を述べる。ここでは、パワーと閾値の比較を行い、接触状態を検出する。接触状態の以下のような時間継続性から、状態を判定する。
叩き状態：時間継続性がない（検出回数が少ない）
撫で状態：時間継続性がある（検出回数が多い）

図７は、本変形例の機能ブロック図である。
（１）信号増幅部１２１ではマイク信号ＭＳを増幅し、ＡＤ変換部１２２に入力する。
（２）ＡＤ変換部１２２では一定時間、ＡＤ変換値を取得し、サンプリングデータ記憶部２０１に記憶する。
（３）サンプリングデータＳＰＤをパワー算出部２０２に入力し、パワー値を閾値比較部２０３に出力する。

（４）閾値比較部２０３ではパワー値と閾値記憶部２０４にあらかじめ記憶された閾値ＴＨを比較し、パワー値が閾値ＴＨ以上であった場合、検出信号を検出回数計数部１２６へ出力する。
（５）検出回数計数部１２６は一定時間、検出信号の検出回数ＤＮを計数し、判定部１４２へ出力する。
（６）判定部１４２では検出回数と、条件テーブル記憶部１４１にあらかじめ記憶された条件値ＪＶとの比較を行い、「撫で状態」、「叩き状態」の判定を行い、結果を出力する。

次に、判定方法について説明する。図８は、センシング面１０１をポンポンと叩いた場合の出力信号である。横軸は時間ｔ、縦軸は音声信号強度ＳＬである。図９は、これをパワー値にしたものである。同様に、図１０はセンシング面１０１を撫でた場合の出力信号、図１１はそのパワー値である。

（閾値による判定方法の例）
叩き状態の閾値ＴＨ：１回以上１０回未満
撫で状態の閾値ＴＨ：１０回以上
とする。

このとき、図９では、検出回数は５回なのでポンポンと叩いた状態であると判定される。また、図１１では、検出回数は１５回なので撫でた状態と判定される。

（比率による方法の例）
図８〜図１１において、時間Ｔ＝１８τとする。このとき、
叩き状態の条件：０．０５≦τ／Ｔ≦０．５
撫で状態の条件：０．５＜τ／Ｔ
とする。

図９において、τ／Ｔ＝０．２７なのでポンポンと叩いた状態であると判定される。また、図１１において、τ／Ｔ＝０．８３なので撫でた状態であると判定される。

（閾値による方法の別の例）
パワーが所定の閾値ＴＨを越えて、検出回数を計数開始後、パワーが所定の閾値を下回るまでの計数値が判定閾値を超えるかどうかで、判定することもできる。例えば、計数値Ｎ０が、所定の閾値Ｎ１を越えたとき、その状態を「撫で状態」と判定し、係数値Ｎ０が所定の閾値Ｎ２，Ｎ３において Ｎ３<Ｎ０≦Ｎ２ の条件を満たした時は「叩き状態」と判定する。例えば、Ｎ１＝４回、Ｎ２＝３回、Ｎ３＝１回である。

次に、本発明の実施例２について説明する。実施例１と同一の部分には、同一の符号を付し重複する説明は省略する。本実施例では、少なくとも接触部位を特定することができる。

図１２の（ａ）に示すように、センシング面１０１を撫でたり、叩いたりした際の音声信号は、ぬいぐるみ１００内部のマイク１０２ａ等を覆っている綿材などを伝わって別のマイク１０２ｂ、１０２ｃにも届く。この位相差（時間差）を調べることでぬいぐるみ１００のどの部位で反応があったかを特定することが可能となる。図１２の（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）は、それぞれマイク１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃで検出される出力信号の様子を示している。

検出原理を説明する。
マイクの数は２つ以上である。その中の信号処理部では、異なるマイク間の信号の相互の相関をとって位相差を検出する。他の音声の誤検出を防ぐ方法として、事前に設定した閾値を越えた時点をトリガとして、相互の相関をとり始めることが考えられる。接触状態判定部では検出した位相差により、信号発生順序を特定する。少なくとも３つのマイクを配置することで、接触部位を特定できる。

さらに、図１４の機能ブロック図を用いて具体的に説明する。ここではマイクが３つの場合、かつマイク１０２ａで最初に接触状態が発生した場合を想定する。
（１）信号増幅部１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃは、マイク信号ＭＳ１、ＭＳ２、ＭＳ３をそれぞれ増幅し、コンパレータ部１２４ａ、１２４ｂ、１２４ｃと、信号キャプチャ部３０１に入力する。

（２）コンパレータ部１２４ａ、１２４ｂ、１２４ｃは閾値記憶部１２３にあらかじめ記憶された閾値ＴＨと各入力値を比較し、閾値ＴＨ以上の場合は検出信号ＤＳ１、ＤＳ２、ＤＳ３を出力する。この例では検出信号ＤＳ１を出力している。

（３）信号キャプチャ部３０１は検出信号ＤＳ１〜ＤＳ３のうち、最も早く出力された検出信号をトリガとして所定時間、入力信号ＩＳ１、ＩＳ２、ＩＳ３のキャプチャを行う。所定時間経過後、信号キャプチャ部３０１はキャプチャデータを波形データＷＤ１、ＷＤ２、ＷＤ３として相関演算部３０２へ出力する。また、検出信号ＤＳ１〜ＤＳ３のうち最も早く検出された信号を基準マイク位置データＭＰＤとして相関演算部３０２へ出力する。この例では検出信号ＤＳ１を出力する。

（４）相関演算部３０２は基準マイク位置データＭＰＤに対応する波形データ（例では波形データＷＤ１）を基準として他の波形データＷＤ２、ＷＤ３との相関をとる。相関のとり方としては生データはノイズに近く相関がうまくとれないので、例えば、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）で高域をカットしたり、パワーの包絡線の相関などを利用したりする。相関波形のピークの立つ位置から信号間の位相差（時間遅れ）を算出し、相関演算部はこれを時間差データとして出力する。

図１３の（ａ）は、上から順番に、マイク１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃからの出力信号を示している。そして、図１３の（ｂ）は、上から順番に、マイク信号ＭＳ１とＭＳ２との相関波形、マイク信号ＭＳ１とＭＳ３との相関波形を示している。

図１４に戻って説明を続ける。
（５）判定部１４２は各波形の時間差を距離に換算して、音源位置を特定して接触部位を判定し、結果を出力する。

また、図１５において、ラインＬ１２は、マイク１０２ａ、１０２ｂ間で時間差ｔ１を生じる音源の存在ラインである。ラインＬ１３は、マイク１０２ａ、１０２ｃ間で時間差ｔ２を生じる音源の存在ラインである。そして、ラインＬ１２、Ｌ１３の交点Ｓが音源、即ちセンシング面１０１における接触部位に相当する。

こうして接触発生部位を判定することが可能となる。また、接触発生部位の時間的な変化から、どちら方向に撫でたかを判定することも可能となる。

次に、本発明の実施例３について説明する。実施例１、２と同一の部分には、同一の符号を付し重複する説明は省略する。本実施例では、少なくとも接触部位を特定することができる。

まず、検出原理について説明する。本実施例のマイクにより捕らえた出力信号（音声信号）をＦＦＴで周波数成分に変換する。センシング面を叩いた時と撫でた時、マイクに向かって話しかけた時の３パターンの周波数スペクトル波形を例として図１６に示す。図１６の横軸は周波数ｆ、縦軸はパワーＰである。

図１６の（ａ）は、センシング面１０１を叩いた時の周波数スペクトルである。図１６の（ｂ）は、センシング面１０１を撫でた時の周波数スペクトルである。図１６の（ｃ）は、「あー」と強めに発話した時の周波数スペクトルである。

これらの周波数スペクトルの差異を利用して「撫で状態」、「叩き状態」、「いずれでもない状態」を検出することが可能となる。

信号処理部では、取得した信号に対してＦＦＴを行い、周波数パターンデータを取得する。接触状態判定部では一定時間、予め設定しておいた叩き状態、撫で状態用の周波数パターンデータと、取得した周波数パターンデータとの比較を行う。「撫で状態」では高周波数領域までスペクトルが広がり、この状態が継続されている。「叩き状態」では構造に起因する特定の周波数成分のスペクトルが一瞬だけ検出されている。これらのことを利用して接触状態の検出を行う。
また、構造の違いや接触面の状態、素材の違いによって、接触部位に応じて取得される信号の周波数パターンデータが異なることを利用して、予め設定しておいた部位毎の叩き状態、撫で状態用の周波数パターンデータと、取得した周波数パターンデータとの比較を行うことで、接触部位を判定することも可能となる。

図１７に基づいてさらに変形例を説明する。本例では、検出原理としてバンド・パス・フィルタ（ＢＰＦ）とバンド・エリミネーション・フィルタ（ＢＥＦ）を通した場合の閾値検出結果の相違点を利用している。

（１）帯域フィルタ部４０１はマイク信号ＭＳをフィルタリングし、信号増幅部１２１ａに入力する。
（２）信号増幅部１２１ａは入力された信号を増幅し、コンパレータ部１２４ａに入力する。
（３）コンパレータ部１２４ａでは入力された信号と閾値記憶部１２３ａにあらかじめ記憶された閾値との比較を行い、入力された信号が閾値以上であった場合に判定部１４２に検出信号ＤＳ１を出力する。

（４）帯域制限フィルタ部４０２はマイク信号ＭＳをフィルタリングし、信号増幅部１２１ｂに入力する。
（５）コンパレータ部１２４ｂでは入力された信号と閾値記憶部１２３ｂにあらかじめ記憶された閾値との比較を行い、入力された信号が閾値以上であった場合に判定部１４２に検出信号ＤＳ２を出力する。ここで帯域フィルタ部４０１と帯域制限フィルタ部４０２に設定する中心周波数は同じであり、叩き状態を検出するための固有周波数である。

（６）判定部１４２では検出信号ＤＳ１と検出信号ＤＳ２の状態に応じて、以下の表に従って「撫で状態」、「叩き状態」の判定を行い、結果を出力する。

（表２）
検出信号と接触状態
検出信号ＤＳ１
検出信号ＤＳ２ なし あり
なし 該当なし 叩き状態
あり 撫で状態

（時間継続性の例）
さらに他の変形例について図１８に基づいて説明する。本例では、検出原理として、叩き状態のパワーは大きいが、時間の継続性がない（一瞬である）こと、撫で状態のパワーは小さいが、周波数時間の継続性があることを利用している。

（１）帯域フィルタ部４０１はマイク信号ＭＳをフィルタリングし、信号増幅部１２１に入力する。ここで帯域フィルタ部４０１の中心周波数は、叩き状態を検出するための固有周波数である。
（２）信号増幅部１２１は入力された信号を増幅し、コンパレータ部１２４に入力する。

（３）コンパレータ部１２４では入力された信号と閾値記憶部１２３にあらかじめ記憶された閾値との比較を行い、入力された信号が閾値以上であった場合に検出回数計数部１２６に検出信号ＤＳを出力する。
（４）検出回数計数部１２６では一定時間内の検出信号ＤＳの検出回数を計数する。
（５）判定部１４２は検出回数計数部１２６で計数した検出信号ＤＳの出力回数ＤＮに応じて「撫で状態」、「叩き状態」を判定し、出力する。

さらに、別の変形例を図１９に基づいて説明する。本例では、検出原理として、ＦＦＴによるパターンマッチングを利用している。

（１）信号増幅部１２１ではマイク信号ＭＳを増幅し、ＡＤ変換部１２２に入力する。
（２）ＡＤ変換部１２２では一定時間、ＡＤ変換値を取得し、サンプリングデータ記憶部２０１に記憶する。
（３）サンプリングデータＳＰＤをＦＦＴ演算部５０３へ入力してＦＦＴを行い、周波数スペクトルデータＦＤを判定部１４０へ出力する。

（４）判定部１４２では入力された周波数スペクトルデータＦＤとパターンデータ記憶部５０４にあらかじめ記憶された叩き／撫で状態用パターンデータのパターンマッチングを行い、「撫で状態」、「叩き状態」の判定を行い、結果を出力する。

以上説明したように、ぬいぐるみに埋め込まれた複数のマイクにより、触感を損なわない触覚検出装置（タクタイルセンサシステム）を提供することが可能になり、ぬいぐるみ本来の持つやわらかさや形状を活かしたぬいぐるみ型ロボットの提供が可能になる。

また、従来のセンサに比べて本発明では、検出できる部位をセンサ設置部に限定しないという利点を提供することが可能である。また、「撫でた」、「叩いた」といった接触状態の検出と、検出部位を特定する手段を提供することから、ぬいぐるみ型ロボットとして取り扱える情報に拡張性を提供することが可能である。

さらに、ぬいぐるみに触れた回数や、どこをどのように触ったのかを記録することも可能であり、これらのデータを解析することで人間の感情をある程度、推定することも可能になる。

例えば、叩く回数が多い、強く叩くことが多い場合、機嫌が悪い、ストレスがたまっていると推定できる。また、撫でる回数が多い、ゆっくり撫でる場合、機嫌が良い、いいことがあったと推定できる。

また、複数のマイクを用いるとき、各マイクからの出力データを判定するための閾値は、同一である必要は無く、任意に調整できる。例えば、ぬいぐるみの硬い部分に設けられているマイクと、柔らかい部分に設けられているマイクとでは閾値を変えることができる。

さらに好ましくは、ぬいぐるみの表面をざらざらした感触をもつ素材にすることで、ガサガサした音が発生しやすくなり、接触状態の検出がしやすくなる。これにはぬいぐるみ表面の素材にフロッキー加工を用いる方法が考えられる。

このとき、ぬいぐるみの部位により素材を変えることで、接触した部分ごとにことなる出力信号を得ることができる。

また、ぬいぐるみの素材が織り方などに方向性を有している場合、出力信号の音声パターンを比較することによりどの方向に撫でたのかを判定することが可能である。これにより、逆撫でされたような状態を検出し、ぬいぐるみロボットにそれに応じたリアクションをとらせることが可能となる。

また、動いたり、音声を発するぬいぐるみへの対策を施すことが望ましい。例えば、動くタイプのぬいぐるみでは、モータ音をマイクで拾った際に誤動作する可能性がある。この対策としては以下が考えられる。これにより誤検出を防止できる。

（１）モータ動作時はマイクをＯＦＦにする機能を設ける、もしくは判定を無効にする。
（２）モータ音の音声信号パターンと取得したマイク信号とのパターンマッチングを行う。モータ音が検出された場合は判定を無効にする。
（３）モータ音と逆相の音声信号を発生させてモータ音信号をマイクでは受け付けないようにする。

さらに、発話するタイプのぬいぐるみでは、発話音をマイクで拾った際に誤動作する可能性がある。動作や発話中はそのリアクションを見て楽しむことを前提とするが、この対策としては以下が考えられる。これにより誤検出を防止できる。

（１）発話用スピーカからの出力が検出された場合は、マイクをＯＦＦにする機能を設ける、もしくは判定を無効にする。
（２）発話用スピーカの近くにもマイクを設けておき、そのマイクで事前に設定した閾値以上の検出がされた場合は判定を無効にする。
（３）発話音声と逆相の音声信号を発生させて発話信号をマイクでは受け付けないようにする。

また、さらに外界音マイクを有し、外界音マイクは、誤検出の要因となる音声成分を打ち消すような信号を出力することが望ましい。これにより、誤検出を防止できる。

また、マイクの配置をよく叩かれる、撫でられる部位に限定することが望ましい。例えば、頭部、腹部、両手などにマイクを配置する。これにより、検出する部位の特定が容易かつ、正確になる。また、マイクの本数を減らすことができ、部品コストの削減につながる。さらに、マイクは、ぬいぐるみ内の音響的に等価な位置に設けることもできる。これにより、信号の減衰の影響を低減できる。

（接触の仕方）
また、センシング面を指で触れた時と、掌で触れた時を区別する方法としては、出力信号のパワー（音声パワー）を調べる方法が考えられる。これを利用して「叩き状態」の強度を調べることも可能である。

「撫で状態」の場合は、その継続時間や継続時間内のパワーの累積値などを調べることによって、どのぐらいの強さで撫でたのかを判定することが可能である。これらの接触の仕方、強度に応じてぬいぐるみロボットのとるリアクションを変えさせることが可能になる。

（指・掌の区別と叩きの強度の判定方法）
例えば、実施例１の構成を用いて、接触状態判定部において、接触状態が「叩き状態」と判定された場合、出力信号のパワー（音声パワー）を算出して予め設定した閾値と比較する。掌で叩いた場合には指で叩いた場合に比べパワーが大きくなることから、この閾値以上であれば「掌で叩いた」、閾値未満であれば「指で叩いた」と判定する。これによりセンシング面に対して、指で触れたか、掌で触れたかを区別することが可能である。また、叩いた場合は、そのパワーから強度を知ることが可能になる。

（撫での強度の判定方法）
例えば、実施例１の構成（信号強度を用いる場合）を用いて、「撫で状態」の強度は接触状態の継続時間を調べることにより可能である。軽く撫でた場合は継続時間が短く、強く撫でた場合は継続時間が前者より長い。

また、実施例３の構成（周波数成分を用いる場合）を用いて、「撫で状態」の強度は状態の継続時間内のパワーの累積値や平均値を調べることにより可能である。軽く撫でた場合は累積値が小さく、強く撫でた場合は累積値が前者より大きい。 これにより、撫で状態の強度を判定することが可能になる。

また、本発明では、図２０に示すようなぬいぐるみ６００の構成とすることもできる。動物、例えば犬のぬいぐるみは、ウレタンなどの、音波の減衰が比較的大きい弾性体で構成されている。そして、特に触覚感度を高めたい部位にチューブの一方の端面を配置する。チューブの他の端面の近傍には、空気振動を検出するマイク６０１を配置する。マイク６０１は、空洞部６０２内に収納されている。

また、尾の部分には、音波を拾い、減衰をあまり伴わず音波を伝達できる軟性金属棒等を配置する。これにより、長い尾のどの部分も均一な触感感度を得ることができる。また、軟性金属棒の一方の端部には、構造体の振動を検出するマイク６０４が配置されている。

マイク６０１、６０３からの出力信号は、アンプや判定回路を含む伝送モジュールに入力される。この例では、犬のぬいぐるみの背中に比較して、耳、鼻部分が、触覚感度を高くできる。

このように、マイクは、空気振動を拾うだけでなく、構造体振動を拾っても良い。また、図２０の構成では、外界音に鈍感で、接触音に敏感であるという効果も奏する。

以上説明したように、本発明によれば、触感を損なわない触覚検出装置を提供できる。このように、「撫でた」、「叩いた」といった状態を検出できる。さらに、触れた部位を特定できる。また、状態検出の箇所をセンサ設置部位に限定しないという効果を奏する。

以上のように、本発明にかかる触覚検出装置は、ぬいぐるみ等に有用である。

本発明の実施例１に係る触覚検出装置の概略構成を示す図である。 実施例１の機能ブロックを示す図である。 出力信号の例を示す図である。 実施例１の変形例の機能ブロックを示す図である。 実施例１の出力信号を示す図である。 実施例１の変形例のフローチャートを示す図である。 実施例１の他の変形例の機能ブロックを示す図である。 実施例１の他の変形例の出力信号を示す図である。 実施例１の他の変形例のパワーを示す図である。 実施例１の他の変形例の出力信号を示す図である。 実施例１の他の変形例のパワーを示す図である。 実施例２における信号の伝播を示す図である。 実施例２における位相差を示す図である。 実施例２における機能ブロックを示す図である。 音源を特定することを説明する図である。 実施例３における出力信号の周波数を示す図である。 実施例３における機能ブロックを示す図である。 実施例３における他の機能ブロックを示す図である。 実施例３における別の機能ブロックを示す図である。 変形例の概略構成を示す図である。

符号の説明

１００ ぬいぐるみ
１０１ センシング面
１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ マイク
１２０ 信号処理部
１２１ 信号増幅部
１２２ ＡＤ変換部
１２３ 閾値記憶部
１２４ コンパレータ部
１２５ 閾値記憶部
１２６ 検出回数計数部
１４０ 接触状態判定部
１４１ 条件テーブル記憶部
１４２ 判定部
２０１ サンプリングデータ記憶部
２０２ パワー算出部
２０３ 閾値比較部
２０４ 閾値記憶部
１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃ 信号増幅部
１２４ａ、１２４ｂ、１２４ｃ コンパレータ部
３０１ 信号キャプチャ部
３０２ 相関演算部
４０１ 帯域フィルタ部
４０２ 帯域制限フィルタ部
５０３ ＦＦＴ演算部
５０４ パターンデータ記憶部

Claims (18)

1. 触覚のセンシング面と、
   前記センシング面よりも内側に配置されているマイクと、
   前記マイクからの出力信号を演算処理し、出力データを出力する信号処理部と、
   前記出力データに基づいて前記センシング面における接触状態を判定する接触状態判定部と、を有することを特徴とする触覚検出装置。
2. 前記出力データは、強度信号であり、
   前記接触状態判定部は、前記出力データの強度と、所定の閾値との比較を行い、前記センシング面を撫でる状態または叩く状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の触覚検出装置。
3. 前記出力データは、強度信号であり、
   前記接触状態判定部は、前記出力データの強度が所定の閾値よりも大きい状態の継続時間に基づいて、前記センシング面を撫でる状態または叩く状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の触覚検出装置。
4. 前記マイクは、複数設けられ、
   前記接触状態判定部は、前記マイクごとの出力データに基づいて、さらに前記センシング面における接触部位を判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の触覚検出装置。
5. 前記マイクは、複数設けられ、
   前記信号処理部は、前記複数のマイクに対応する出力信号の相関に基づく位相差データを演算し、
   前記接触状態判定部は、前記位相差データに基づいて前記センシング面への接触部位及び／またはその移動方向を判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の触覚検出装置。
6. 前記信号処理部は、前記マイクからの出力信号を周波数パターンデータである出力データへ変換し、
   前記接触状態判定部は、前記周波数パターンデータ、および／またはその継続時間に基づいて前記センシング面を撫でる状態または叩く状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の触覚検出装置。
7. 前記マイクは、複数設けられ、
   前記接触状態判定部は、前記マイクごとの出力データである周波数パターンに基づいて、さらに前記センシング面における接触部位を判定することを特徴とする請求項６に記載の触覚検出装置。
8. 前記接触状態判定部は、出力信号の強度に基づいて、前記センシング面への接触の仕方を判定することを特徴とする請求項２に記載の触覚検出装置。
9. 前記接触状態判定部は、叩く状態と判定されているとき、さらに出力信号の強度に基づいて前記センシング面を叩く強度を判定することを特徴とする請求項８に記載の触覚検出装置。
10. 前記接触状態判定部は、撫で状態と判定されているとき、さらに撫で状態の継続時間に基づいて前記センシング面を撫でる強度を判定することを特徴とする請求項８に記載の触覚検出装置。
11. 前記接触状態判定部は、撫でる状態と判定されているとき、撫でる状態の継続時間内の前記出力データのパワーに基づいて、前記センシング面を撫でる強度を判定することを特徴とする請求項８に記載の触覚検出装置。
12. 前記センシング面は、フロッキー加工が施されていることを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の触覚検出装置。
13. 前記センシング面は、素材の織り方に方向性を有していることを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の触覚検出装置。
14. 前記センシング面は、ぬいぐるみの表面に形成され、
    前記マイクは、前記ぬいぐるみの所定の位置に設けられていることを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一項に記載の触覚検出装置。
15. 前記信号処理部は、前記ぬいぐるみに内蔵されているモータの動作時及び／またはぬいぐるみの発声時の出力信号を検出したとき、接触状態判定を無効とすることを特徴とする請求項１４に記載の触覚検出装置。
16. 前記信号処理部は、前記ぬいぐるみに内蔵されているモータの動作時及び／または前記ぬいぐるみの発声時の出力信号を検出したとき、前記マイクをＯＦＦとすることを特徴とする請求項１４または１５に記載の触覚検出装置。
17. 前記ぬいぐるみに内蔵されているモータの動作時及び／または前記ぬいぐるみの発声時の出力信号を検出し、検出された出力信号を打ち消すような逆位相の信号を発生することを特徴とする請求項１〜１６のいずれか一項に記載の触覚検出装置。
18. さらに外界音マイクを有し、
    前記外界音マイクは、誤検出の要因となる音声成分を打ち消すような信号を出力することを特徴とする請求項１〜１７のいずれか一項に記載の触覚検出装置。

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