JP2023004556A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】電気刺激装置に適用することができ、オペレータの動きを妨げることのない触覚フィードバックを実現する情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】遠隔操作システムにおいて、入力デバイス１０の伸縮量計測部１１２は、ユーザの体の部位の筋肉の伸縮に応じた操作対象に係る物理量の変化を表す変化情報を取得する。伸縮量算出部１１５は、変化情報に基づいて、物理量の変化に対応する筋肉の伸縮量を算出する。【選択図】図４

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、オペレータの動きを妨げることのない触覚フィードバックを実現できるようにする情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
ユーザの腕などの体の部位に複数の電極を装着し、その電極からその部位の筋肉に電気刺激信号を与えることで、外部からの指令によりユーザの腕などを動かす技術が知られている。
特許文献１には、ユーザの腕に巻きつけられるリストバンドに複数の電極と複数の光学式距離センサを設け、腕の筋肉に刺激を与えるとともに筋肉の変位を検出するようにした電気刺激装置が開示されている。
ところで、遠隔操作型のロボットにおいては、遠隔地においてロボットが物体のマニピュレーションを行ったり、周囲にある物体に接触したりする際、遠隔操作を行うオペレータがその感触を把握するために、触覚フィードバックを行う技術が多く用いられている。
国際公開第２０１７／１３１１４５号
触覚フィードバックを実現する入力デバイスは、そのほとんどが、外骨格型デバイスかグローブ型デバイスの２種類である。しかしながら、これらのデバイスは、大型で高価である上、装着型であるためにオペレータの動きを制限してしまう。
本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、オペレータの動きを妨げることのない触覚フィードバックを実現するものである。
本開示の情報処理装置は、ユーザの体の部位の筋肉の伸縮に応じた操作対象に係る物理量の変化を表す変化情報を取得する取得部と前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量を算出する算出部とを備える情報処理装置である。
本開示の情報処理方法は、情報処理装置が、ユーザの体の部位の筋肉の変位に応じた操作対象の動作に係る物理量の変化を表す変化情報を取得し、前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量を算出する情報処理方法である。
本開示のプログラムは、コンピュータに、ユーザの体の部位の筋肉の変位に応じた操作対象の動作に係る物理量の変化を表す変化情報を取得し、前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量を算出する処理を実行させるためのプログラムである。
本開示においては、ユーザの体の部位の筋肉の変位に応じた操作対象の動作に係る物理量の変化を表す変化情報が取得され、前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量が算出される。
本開示に係る技術を適用し得る遠隔操作システムの構成例を示す図である。 本開示に係る技術に用いる原理について説明する図である。 反力と変位のフィードバックについて説明する図である。 第１の実施形態の入力デバイスの機能構成例を示すブロック図である。 反力と変位のフィードバックの流れについて説明するフローチャートである。 反力のフィードバックについて説明する図である。 第２の実施形態の入力デバイスの機能構成例を示すブロック図である。 反力のフィードバックの流れについて説明するフローチャートである。 変位のフィードバックについて説明する図である。 第３の実施形態の入力デバイスの機能構成例を示すブロック図である。 変位のフィードバックの流れについて説明するフローチャートである。 フィードバックとオペレータ入力の干渉について説明する図である。 フィードバックとオペレータ入力の切り替えについて説明する図である。 マッピングモデルの構築の流れについて説明するフローチャートである。 マッピングモデルの構築の流れについて説明するフローチャートである。 遠隔操作システムの他の構成例を示す図である。 サーバの機能構成例を示すブロック図である。 コンピュータの構成例を示すブロック図である。
以下、本開示を実施するための形態（以下、実施の形態とする）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．触覚フィードバック機能を有する入力デバイスとその課題
２．本開示に係る技術の概要
３．第１の実施形態（反力と変位のフィードバック）
４．第２の実施形態（反力のフィードバック）
５．第３の実施形態（変位のフィードバック）
６．フィードバックとオペレータ入力の干渉の回避策
７．マッピングモデルの構築
８．キャリブレーション手法の例
９．変形例
10．その他の適用例
11．コンピュータの構成例
＜１．触覚フィードバック機能を有する入力デバイスとその課題＞
従来、遠隔操作型のロボットを含む遠隔操作システムにおいては、ロボットを操作するためのオペレータ側のデバイス（マスタ）から、オペレータの動きに対応した位置、速度、力などの情報を、遠隔地に存在するロボット（スレーブ）に伝送することで、そのロボットの動作が制御される。
オペレータの動きをキャプチャする手法としては、（１）外骨格型デバイスを用いた手法、（２）マーカを用いた手法、（３）画像を用いた手法がある。（１）の手法は、オペレータがメカニカルな機構を装着することで、その動きを取得する手法である。（２）の手法は、オペレータに装着されたマーカの動きに基づいて、オペレータの姿勢を推定する手法である。（３）の手法は、画像からオペレータの骨格を推定することでその姿勢を推定する手法である。
遠隔操作型のロボットにおいては、上述のようにしてキャプチャされたオペレータの動きにロボットの動きを一致させることで、オペレータが遠隔操作を介して様々なタスクをこなすことができる。遠隔地においてロボットが物体のマニピュレーションを行ったり、周囲にある物体に接触したりする際、遠隔操作を行うオペレータがその感触を把握するために、触覚フィードバックを行う技術が多く用いられている。また、触覚フィードバックを行う技術は、没入感を向上させるために、ＶＲ（Virtual Reality）やＡＲ（Augmented Reality）の分野などにおいても用いられ始めている。
触覚フィードバックを行うためには、オペレータが使用するマスタ（入力デバイス）に、スレーブ側（ロボットやＶＲアバターなど）の情報として、スレーブが環境から受けている反力や変位をフィードバックする必要がある。そこで、一般的には、触覚フィードバック機能を有する入力デバイスが用いられるが、そのほとんどが、外骨格型デバイスかグローブ型デバイスの２種類である。
外骨格型デバイスには、例えば、指先や手のひらに空圧をかけることで触覚を与えるものがある。このデバイスは、空間的・力覚的な分解能が高いが、重量があり高価である上、多くの周辺機器を必要とする。さらに、このデバイスは、外骨格型であるため周囲と干渉する可能性があり、また、指先を覆う構造のため手や指の動きが制限される可能性がある。
外骨格型デバイスには、モータによって各指に力を加えることで力フィードバックを行うものもある。このデバイスもまた、比較的重量があり高価である上、周囲と干渉したり、手や指の動きが制限されたりする可能性がある。さらに、指それぞれへの力フィードバックであるため、空間的な分解能が低くなってしまう。
一方、グローブ型デバイスには、操作対象が環境に接触したときに各指に振動を与えるものがある。このデバイスは、接触したか否かの情報のみをフィードバックするものであって、力フィードバックを行うことはできない。さらに、このデバイスは、グローブ型であるため、オペレータに対して違和感を与えたり、指の動きが制限される可能性もある。
以上のように、従来の触覚フィードバック機能を有する入力デバイスは、空間的・力覚的な分解能が高くなるにつれて技術的難易度が上がり、大きなスペースや周辺機器を必要として高価になる上、オペレータの自然な動きを妨げる可能性があった。
一方で、近年、人間の動きを制限しないデバイスとして、筋肉や神経などの変位や電気信号を取得することで人体の動きを推定し、さらに、電気信号を与えることによって能動的に人体を動かしたり感覚を伝えたりするリストバンド型デバイスが開発されている。
そこで、本開示に係る技術においては、オペレータの動きを妨げることのない触覚フィードバックの実現を可能にする。
＜２．本開示に係る技術の概要＞
（遠隔操作システムの構成例）
図１は、本開示に係る技術を適用し得る遠隔操作システムの構成例を示す図である。
図１の遠隔操作システムは、入力デバイス１０と操作対象２０を含むように構成される。
入力デバイス１０は、本開示に係る技術が適用される情報処理装置の一形態である。
入力デバイス１０は、例えば、ユーザであるオペレータＯＰの腕に巻きつけられるリストバンド形状を有し、腕に対向する側の面に、複数の電極と複数の光学式距離センサを備える。入力デバイス１０は、筋肉の変位を検出するとともに、電極を介して腕の筋肉に刺激を与えることで、オペレータＯＰの意思とは関係なくその指を動かすことができる。すなわち、入力デバイス１０は、電気刺激装置として構成される。
操作対象２０は、例えば、入力デバイス１０（オペレータＯＰ）が存在する場所から離れた遠隔地に存在する遠隔操作型のロボットとして構成される。入力デバイス１０と操作対象２０は、例えばインターネットなどのネットワークを介して、互いに有線通信または無線通信を行う。
入力デバイス１０は、ユーザであるオペレータＯＰの体の部位の筋肉の伸縮を入力として受け付け、その筋肉の伸縮に応じた制御量に基づいて、操作対象２０の動作を制御する。
操作対象２０は、入力デバイス１０からの制御量に基づいて動作し、オペレータＯＰの体の部位の筋肉の伸縮に応じた物理量の変化を表す変化情報を、入力デバイス１０に供給する。
物理量の変化は、操作対象２０が動作する中で環境から受ける反力や、操作対象２０においてその反力が作用する作用部の変位などとされる。操作対象２０は、実空間（現実世界）に存在する物であってもよいし、仮想空間において作り出された物であってもよい。したがって、操作対象２０に係る物理量の変化は、実空間において操作対象２０が受ける反力や変位であってもよいし、仮想空間において操作対象２０が受ける反力や変位であってもよい。
入力デバイス１０は、操作対象２０から供給された変化情報に基づいて、操作対象２０に係る物理量の変化（反力や変位）に対応する当該筋肉の伸縮量を算出する。入力デバイス１０は、算出された伸縮量に基づいて、当該筋肉に対する刺激を入力する。当該筋肉に対する刺激は、例えば電気刺激とされる。
このような構成により、オペレータＯＰの筋肉に刺激を与えることで、疑似的に触覚フィードバックを行うことが可能となる。
（本開示に係る技術に用いる原理）
図２を参照して、本開示に係る技術に用いる原理について説明する。ここでは、人間が人差し指で周囲にある物体Ｃ１に接触する場合を例に挙げる。但し、物体Ｃ１は固定されているものとする。
図２のＡ図に示されるように、人間が人差し指の屈筋を収縮させ、人差し指が物体Ｃ１に接触すると、人差し指は物体Ｃ１から反力Ｆを受ける。このとき、人間は屈筋のみを使い伸筋を使っていないが、物体Ｃ１からの反力Ｆによって力のつり合いが生じることで、人差し指は動かなくなる。屈筋と伸筋は、互いに反対の動きをする筋肉であり、このような一対の筋肉は、拮抗筋と呼ばれる。
これに対して、図２のＢ図に示されるように、人間がＡ図と同様に人差し指の屈筋を収縮させているときに外部より伸筋を収縮させると、屈筋への負荷が大きくなり、いずれ力のつり合いが生じることで、人差し指は停止する。このとき、Ａ図の反力Ｆに相当する収縮量に応じた刺激を伸筋に与えることで、Ｂ図における人差し指の動きは、Ａ図と同等となる。すなわち、Ｂ図においては、周囲に物体Ｃ１が存在しないにもかかわらず人差し指が動かなくなり、あたかも見えない物体に触れているかのような感覚を与えることができる。
本開示に係る技術においては、上述した原理を用いて、物体に触れている感覚を作り出すことで、疑似的に触覚フィードバックを行う３つの手法を提案する。
以下の３つの手法においては、対となる拮抗筋の少なくともいずれかの伸縮に応じた変化情報が取得され、その変化情報に基づいて、拮抗筋の少なくともいずれかの伸縮量が算出され、その伸縮量に応じた刺激がオペレータＯＰの拮抗筋に入力される。
手法１．操作対象（例えば遠隔操作型のロボット）が環境から受けている反力とその反力が作用する作用部の位置（変位）を、オペレータＯＰの手指や手首の拮抗筋の伸縮量に変換する。そして、その伸縮量だけ拮抗筋それぞれを伸縮させることで、操作対象が受けている反力と変位をオペレータＯＰにフィードバックする。
手法２．操作対象が環境から受けている反力を、オペレータＯＰの手指や手首の拮抗筋のうち、反力と同一方向に作用する筋肉の伸縮量に変換する。そして、その伸縮量だけ拮抗筋のうちの当該筋肉を伸縮させることで、操作対象が受けている反力をオペレータＯＰにフィードバックする。
手法３．操作対象が環境から受けている反力が作用する作用部の位置（変位）を、オペレータＯＰの手指や手首の拮抗筋のうち、反力と同一方向に作用する筋肉の伸縮量に変換する。そして、その伸縮量だけ拮抗筋のうちの当該筋肉を伸縮させることで、操作対象の作用部の変位をオペレータＯＰにフィードバックする。
以下、上述した３つの手法を適用した遠隔操作システムの実施形態について説明する。
＜３．第１の実施形態＞
図３は、上述した手法１における、反力と変位のフィードバックについて説明する図である。
手法１においては、図３のＡ図に示されるように、オペレータＯＰが能動的に人差し指を動かしたときの拮抗筋（伸筋と屈筋）それぞれの長さ（伸縮量）ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを用いて、入力デバイス１０により、操作対象２０（ロボット）の動作が制御される。拮抗筋の長さｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎと操作対象２０に入力される制御量ｘｉｎとの関係は、ｘｉｎ＝ｅ（ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎ）と定義される。
入力デバイス１０から入力された制御量ｘｉｎに応じて、Ｂ図に示されるように、操作対象２０は、ロボットハンド状の駆動部ｄが駆動することで物体Ｃ２を把持する。このとき、駆動部ｄが環境から受けている反力Ｆと変位ｘが計測され、入力デバイス１０に取得される。
入力デバイス１０においては、操作対象２０から取得された反力Ｆと変位ｘが、オペレータＯＰの人差し指に対して疑似的に与えられる疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄに変換される。そして、オペレータＯＰが疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄを実際に受けた場合の拮抗筋の伸縮量ｘ１，ｘ２が算出される。入力デバイス１０は、算出された伸縮量ｘ１，ｘ２だけ人差し指の拮抗筋を収縮させるための刺激を、拮抗筋それぞれに入力する。
このようにして、操作対象２０が受けている反力Ｆと変位ｘがオペレータＯＰにフィードバックされる。
図４は、図３を参照して説明した反力と変位のフィードバックを実現する入力デバイス１０の機能構成例を示すブロック図である。
図４に示されるように、入力デバイス１０は、センサ１１１、伸縮量計測部１１２、制御量算出部１１３、ＦＢ（フィードバック）情報取得部１１４、伸縮量算出部１１５、刺激入力部１１６、および電極１１７を含むように構成される。
センサ１１１は、複数の光学式距離センサとして構成される。センサ１１１は、例えばオペレータＯＰの人差し指の拮抗筋の変位に対応するセンサ値を取得し、伸縮量計測部１１２に供給する。
伸縮量計測部１１２は、センサ１１１からのセンサ値に基づいて、拮抗筋の伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを計測する。計測された伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎは、制御量算出部１１３に供給される。
制御量算出部１１３は、伸縮量計測部１１２からの伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを用いて、操作対象２０に入力する制御量ｘｉｎを算出する。算出された制御量ｘｉｎは、操作対象２０に供給される。
一方、操作対象２０は、駆動制御部１２１、駆動部１２２、および反力／変位計測部１２３を備えている。
駆動制御部１２１は、入力デバイス１０からの制御量ｘｉｎに基づいて、駆動部１２２の駆動を制御する。
駆動部１２２は、例えばロボットハンド状に構成され、駆動制御部１２１の制御により、所定の物体を把持するなど、物体のマニピュレーションを行う。
反力／変位計測部１２３は、例えば駆動部１２２に取り付けられるセンサ類として構成され、駆動部１２２の駆動により駆動部１２２が受ける反力Ｆと変位ｘを計測する。計測された反力Ｆと変位ｘは、操作対象２０に係る物理量の変化を表す変化情報として、入力デバイス１０に供給される。
入力デバイス１０の説明に戻り、ＦＢ情報取得部１１４は、操作対象２０から変化情報として供給された反力Ｆと変位ｘを取得し、オペレータＯＰの人差し指に与えられる疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄに変換する。疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄは、伸縮量算出部１１５に供給される。
伸縮量算出部１１５は、ＦＢ情報取得部１１４からの疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄに基づいて、拮抗筋の伸縮量ｘ１，ｘ２を算出する。算出された伸縮量ｘ１，ｘ２は、刺激入力部１１６に供給される。
刺激入力部１１６は、伸縮量算出部１１５からの伸縮量ｘ１，ｘ２に応じた電気刺激信号を生成することで、伸縮量ｘ１，ｘ２だけ人差し指の拮抗筋を収縮させるための刺激を、電極１１７を介して入力する。
電極１１７は、オペレータＯＰの体において伸縮させる部位から離れた箇所に接触するように設けられる。具体的には、オペレータＯＰの各指から離れた前腕に接触するように設けられ、刺激入力部１１６により生成された電気刺激信号に応じて、オペレータＯＰの前腕に電気刺激を与える。
次に、図５のフローチャートを参照して、入力デバイス１０による、操作対象２０からの反力と変位のフィードバックの流れについて説明する。
ステップＳ１１において、伸縮量計測部１１２は、センサ１１１からのセンサ値に基づいて、拮抗筋の伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを計測する。
ステップＳ１２において、制御量算出部１１３は、伸縮量計測部１１２からの伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを用いて、操作対象２０に入力する制御量ｘｉｎを算出する。算出された制御量ｘｉｎは、操作対象２０に供給され、それに応じて、操作対象２０の駆動部１２２が駆動する。
ステップＳ１３において、ＦＢ情報取得部１１４は、反力／変位計測部１２３により計測された駆動部１２２が受ける反力Ｆと変位ｘを、操作対象２０から取得する。
ステップＳ１４において、ＦＢ情報取得部１１４は、操作対象２０から取得した反力ＦがＦ＞０である（反力Ｆが生じている）か否かを判定する。
Ｆ＞０でないと判定された場合、すなわち、駆動部１２２が受ける反力Ｆが生じていない場合には、ステップＳ１１に戻り、これ以降の処理が繰り返される。一方、Ｆ＞０であると判定された場合、ステップＳ１５に進む。
ステップＳ１５において、ＦＢ情報取得部１１４は、操作対象２０から取得した反力Ｆと変位ｘを、オペレータＯＰへのフィードバック値となる疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄに変換する。疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄは、反力Ｆと変位ｘのフィードバック量の増幅／減衰の程度を示す感度係数ｋＦ，ｋｘを用いて、以下の式で表される。
Ｆｆｅｅｄ＝ｋＦＦ
ｘｆｅｅｄ＝ｋｘｘ
ステップＳ１６において、伸縮量算出部１１５は、ＦＢ情報取得部１１４により変換された疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄに基づいて、拮抗筋の伸縮量ｘ１，ｘ２を算出する。ここで、疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄは、拮抗筋の伸縮量ｘ１，ｘ２の関数で表され、以下の式で定義されるものとする。
Ｆｆｅｅｄ＝ｇ（ｘ１，ｘ２）
ｘｆｅｅｄ＝ｆ（ｘ１，ｘ２）
上述した２式より、拮抗筋の伸縮量ｘ１，ｘ２は、疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄの関数として求められる。関数ｇ，ｆが線形独立であれば、伸縮量ｘ１，ｘ２は独立に求められる。
ステップＳ１７において、刺激入力部１１６は、伸縮量算出部１１５により算出された伸縮量ｘ１，ｘ２に基づいて、電極１１７を介して拮抗筋に対して刺激を入力する。
なお、Ｆ＞０でない（反力Ｆが生じていない）場合には、拮抗筋の伸縮量ｘ１，ｘ２は、計測されている伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎそのものとなり、拮抗筋に対して刺激は入力されない。
以上の処理によれば、操作対象２０が受けている反力Ｆと変位ｘに対応する拮抗筋の伸縮量が算出され、その伸縮量に応じた刺激が拮抗筋に対して入力されることで、操作対象２０が受けている反力Ｆと変位ｘがオペレータＯＰにフィードバックされる。これにより、外骨格型デバイスやグローブ型デバイスなどを装着しなくとも、オペレータＯＰの手指に対して、あたかも見えない物体に触れているかのような感覚を与えることができ、オペレータＯＰの動きを妨げることのない触覚フィードバックを実現することが可能となる。
＜４．第２の実施形態＞
図６は、上述した手法２における、反力のフィードバックについて説明する図である。
手法２においても、図６のＡ図に示されるように、オペレータＯＰが意図的に人差し指を動かしたときの拮抗筋（伸筋と屈筋）それぞれの長さ（伸縮量）ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを用いて、入力デバイス１０により、操作対象２０（ロボット）の動作が制御される。拮抗筋の長さｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎと操作対象２０に入力される制御量ｘｉｎとの関係は、ｘｉｎ＝ｅ（ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎ）と定義される。
ここで、オペレータＯＰが人差し指を動かす場合、拮抗筋（伸筋と屈筋）のいずれか一方が収縮することで、その指は動く。例えば、屈筋が収縮し、屈筋の長さｘ２ｉｎの変化量Δｘ２ｉｎが負の値（Δｘ２ｉｎ＜０）となった場合には、オペレータＯＰが指を曲げていることになる。
入力デバイス１０から入力された制御量ｘｉｎに応じて、Ｂ図に示されるように、操作対象２０は、ロボットハンド状の駆動部ｄが駆動することで物体Ｃ２を把持する。このとき、駆動部ｄが環境から受けている反力Ｆが計測され、入力デバイス１０に取得される。
入力デバイス１０においては、操作対象２０から取得された反力Ｆが、オペレータＯＰの人差し指に対して疑似的に与えられる疑似反力Ｆｆｅｅｄに変換される。そして、オペレータＯＰが疑似反力Ｆｆｅｅｄを実際に受けた場合の拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２が算出される。ここでは、拮抗筋（伸筋と屈筋）のうち、オペレータＯＰの動作により収縮していない筋肉の伸縮量が算出される。そして、入力デバイス１０は、算出された伸縮量ｘ１またはｘ２だけ収縮していない方の拮抗筋を収縮させるための刺激を、当該拮抗筋に入力する。
このようにして、操作対象２０が受けている反力ＦがオペレータＯＰにフィードバックされる。
図７は、図６を参照して説明した反力のフィードバックを実現する入力デバイス１０の機能構成例を示すブロック図である。
図７に示されるように、入力デバイス１０は、センサ２１１、伸縮量計測部２１２、制御量算出部２１３、ＦＢ情報取得部２１４、伸縮量算出部２１５、刺激入力部２１６、および電極２１７を含むように構成される。
なお、図７のセンサ２１１、伸縮量計測部２１２、制御量算出部２１３、ＦＢ情報取得部２１４、伸縮量算出部２１５、刺激入力部２１６、および電極２１７は、それぞれ、図３のセンサ１１１、伸縮量計測部１１２、制御量算出部１１３、ＦＢ情報取得部１１４、伸縮量算出部１１５、刺激入力部１１６、および電極１１７と同様の機能を有するので、その説明は省略する。
但し、ＦＢ情報取得部２１４は、操作対象２０から供給された反力Ｆのみを取得し、オペレータＯＰの人差し指に与えられる疑似反力Ｆｆｅｅｄに変換する点で、ＦＢ情報取得部１１４とは異なる。
また、図７の操作対象２０が備える駆動制御部２２１、駆動部２２２、および反力計測部２２３のうち、駆動制御部２２１と駆動部２２２は、図３の駆動制御部１２１と駆動部１２２と同様の機能を有するので、その説明は省略する。
反力計測部２２３は、駆動部２２２の駆動により駆動部２２２が受ける反力Ｆを計測する。計測された反力Ｆは、操作対象２０に係る物理量の変化を表す変化情報として、入力デバイス１０に供給される。
次に、図８のフローチャートを参照して、入力デバイス１０による、操作対象２０からの反力のフィードバックの流れについて説明する。
ステップＳ２１において、伸縮量計測部２１２は、センサ２１１からのセンサ値に基づいて、拮抗筋の伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを計測する。
ここでは、拮抗筋のいずれが収縮したか（オペレータＯＰが指を動かした方向）も検出される。例えば、伸筋が収縮し、伸筋の長さｘ１ｉｎの変化量がΔｘ１ｉｎ＜０となった（オペレータＯＰが指を伸ばしている）か、または、屈筋が収縮し、屈筋の長さｘ２ｉｎの変化量がΔｘ２ｉｎ＜０となった（オペレータＯＰが指を曲げている）かが検出される。
ステップＳ２２において、制御量算出部２１３は、伸縮量計測部２１２からの伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを用いて、操作対象２０に入力する制御量ｘｉｎを算出する。算出された制御量ｘｉｎは、操作対象２０に供給され、それに応じて、操作対象２０の駆動部２２２が駆動する。
ステップＳ２３において、ＦＢ情報取得部２１４は、反力計測部２２３により計測された駆動部２２２が受ける反力Ｆを、操作対象２０から取得する。
ステップＳ２４において、ＦＢ情報取得部２１４は、操作対象２０から取得した反力ＦがＦ＞０である（反力Ｆが生じている）か否かを判定する。
Ｆ＞０でないと判定された場合、すなわち、駆動部２２２が受ける反力Ｆが生じていない場合には、ステップＳ２１に戻り、これ以降の処理が繰り返される。一方、Ｆ＞０であると判定された場合、ステップＳ２５に進む。
ステップＳ２５において、ＦＢ情報取得部２１４は、操作対象２０から取得した反力Ｆを、オペレータＯＰへのフィードバック値となる疑似反力Ｆｆｅｅｄに変換する。疑似反力Ｆｆｅｅｄは、反力Ｆのフィードバック量の増幅／減衰の程度を示す感度係数ｋＦを用いて、以下の式で表される。
Ｆｆｅｅｄ＝ｋＦＦ
ステップＳ２６において、伸縮量算出部２１５は、ＦＢ情報取得部２１４により変換された疑似反力Ｆｆｅｅｄに基づいて、収縮していない拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２を算出する。ここで、疑似反力Ｆｆｅｅｄは、拮抗筋の伸縮量ｘ１，ｘ２の関数で表され、以下の式で定義されるものとする。
Ｆｆｅｅｄ＝ｇ（ｘ１，ｘ２）
上述した式より、収縮していない拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２は、上記関数ｇから求められる関数ｈ１，ｈ２を用いて、以下のように表される。
Δｘ２ｉｎ＜０の場合（オペレータＯＰが指を曲げている場合）、
ｘ１＝ｈ１（ｘ２ｉｎ，Ｆｆｅｅｄ）
Δｘ１ｉｎ＜０の場合（オペレータＯＰが指を伸ばしている場合）、
ｘ２＝ｈ２（ｘ１ｉｎ，Ｆｆｅｅｄ）
ステップＳ２７において、刺激入力部２１６は、伸縮量算出部２１５により算出された、収縮していない拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２に基づいて、電極２１７を介して当該拮抗筋に対して刺激を入力する。
なお、収縮している方の拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２は、計測されている伸縮量ｘ１ｉｎまたはｘ２ｉｎそのものとなり、収縮している方の拮抗筋に対して刺激は入力されない。
以上の処理によれば、操作対象２０が受けている反力Ｆに対応する、収縮していない拮抗筋の伸縮量が算出され、その伸縮量に応じた刺激が、収縮していない方の拮抗筋に対して入力されることで、操作対象２０が受けている反力ＦがオペレータＯＰにフィードバックされる。これにより、外骨格型デバイスやグローブ型デバイスなどを装着しなくとも、オペレータＯＰの手指に対して、あたかも見えない物体に触れているかのような感覚を与えることができ、オペレータＯＰの動きを妨げることのない触覚フィードバックを実現することが可能となる。
＜５．第３の実施形態＞
図９は、上述した手法３における、変位のフィードバックについて説明する図である。
手法３においても、図９のＡ図に示されるように、オペレータＯＰが意図的に人差し指を動かしたときの拮抗筋（伸筋と屈筋）それぞれの長さ（伸縮量）ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを用いて、入力デバイス１０により、操作対象２０（ロボット）の動作が制御される。拮抗筋の長さｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎと操作対象２０に入力される制御量ｘｉｎとの関係は、ｘｉｎ＝ｅ（ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎ）と定義される。
ここで、オペレータＯＰが人差し指を動かす場合、拮抗筋（伸筋と屈筋）のいずれか一方が収縮することで、その指は動く。例えば、屈筋が収縮し、屈筋の長さｘ２ｉｎの変化量Δｘ２ｉｎが負の値（Δｘ２ｉｎ＜０）となった場合には、オペレータＯＰが指を曲げていることになる。
入力デバイス１０から入力された制御量ｘｉｎに応じて、Ｂ図に示されるように、操作対象２０は、ロボットハンド状の駆動部ｄが駆動することで物体Ｃ２を把持する。このとき、駆動部ｄが環境から受けている反力Ｆが計測され、入力デバイス１０に取得される。
入力デバイス１０においては、操作対象２０から取得された反力Ｆから、駆動部ｄの変位ｘが推定され、オペレータＯＰの人差し指に対して疑似的に与えられる疑似変位ｘｆｅｅｄに変換される。そして、オペレータＯＰが疑似変位ｘｆｅｅｄを実際に受けた場合の拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２が算出される。ここでは、拮抗筋（伸筋と屈筋）のうち、オペレータＯＰの動作により収縮していない筋肉の伸縮量が算出される。そして、入力デバイス１０は、算出された伸縮量ｘ１またはｘ２だけ人差し指の収縮していない方の拮抗筋を収縮させるための刺激を、当該拮抗筋に入力する。
このようにして、操作対象２０が受けている変位ｘがオペレータＯＰにフィードバックされる。
図１０は、図９を参照して説明した変位のフィードバックを実現する入力デバイス１０の機能構成例を示すブロック図である。
図１０に示されるように、入力デバイス１０は、センサ３１１、伸縮量計測部３１２、制御量算出部３１３、ＦＢ情報取得部３１４、伸縮量算出部３１５、刺激入力部３１６、および電極３１７を含むように構成される。
なお、図１０のセンサ３１１、伸縮量計測部３１２、制御量算出部３１３、ＦＢ情報取得部３１４、伸縮量算出部３１５、刺激入力部３１６、および電極３１７は、それぞれ、図３のセンサ１１１、伸縮量計測部１１２、制御量算出部１１３、ＦＢ情報取得部１１４、伸縮量算出部１１５、刺激入力部１１６、および電極１１７と同様の機能を有するので、その説明は省略する。
但し、ＦＢ情報取得部３１４は、操作対象２０から供給された反力Ｆを取得することで変位ｘを推定し、オペレータＯＰの人差し指に与えられる疑似変位ｘｆｅｅｄに変換する点で、ＦＢ情報取得部１１４とは異なる。
また、図１０の操作対象２０が備える駆動制御部３２１、駆動部３２２、および反力計測部３２３は、図７の駆動制御部２２１、駆動部２２２、および反力計測部２２３と同様の機能を有するので、その説明は省略する。
次に、図１１のフローチャートを参照して、入力デバイス１０による、操作対象２０からの変位のフィードバックの流れについて説明する。
ステップＳ３１において、伸縮量計測部３１２は、センサ３１１からのセンサ値に基づいて、拮抗筋の伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを計測する。
ここでは、拮抗筋のいずれが収縮したか（オペレータＯＰが指を動かした方向）も検出される。例えば、伸筋が収縮し、伸筋の長さｘ１ｉｎの変化量がΔｘ１ｉｎ＜０となった（オペレータＯＰが指を伸ばしている）か、または、屈筋が収縮し、屈筋の長さｘ２ｉｎの変化量がΔｘ２ｉｎ＜０となった（オペレータＯＰが指を曲げている）かが検出される。
ステップＳ３２において、制御量算出部３１３は、伸縮量計測部３１２からの伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを用いて、操作対象２０に入力する制御量ｘｉｎを算出する。算出された制御量ｘｉｎは、操作対象２０に供給され、それに応じて、操作対象２０の駆動部３２２が駆動する。
ステップＳ３３において、ＦＢ情報取得部３１４は、反力計測部３２３により計測された、駆動部３２２が受ける反力Ｆを、操作対象２０から取得する。
ステップＳ３４において、ＦＢ情報取得部３１４は、操作対象２０から取得した反力ＦがＦ＞０である（反力Ｆが生じている）か否かを判定する。
Ｆ＞０でないと判定された場合、すなわち、駆動部３２２が受ける反力Ｆが生じていない場合には、ステップＳ３１に戻り、これ以降の処理が繰り返される。一方、Ｆ＞０であると判定された場合、ステップＳ３５に進む。
ステップＳ３５において、ＦＢ情報取得部３１４は、操作対象２０から取得した反力Ｆから、操作対象２０において反力Ｆが作用する駆動部３２２の変位ｘを推定する。
ステップＳ３６において、ＦＢ情報取得部３１４は、推定された変位ｘを、オペレータＯＰへのフィードバック値となる疑似変位ｘｆｅｅｄに変換する。疑似変位ｘｆｅｅｄは、変位ｘのフィードバック量の増幅／減衰の程度を示す感度係数ｋｘを用いて、以下の式で表される。
ｘｆｅｅｄ＝ｋｘｘ
ステップＳ３７において、伸縮量算出部２１５は、ＦＢ情報取得部３１４により変換された疑似変位ｘｆｅｅｄに基づいて、収縮していない拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２を算出する。ここで、疑似変位ｘｆｅｅｄは、拮抗筋の伸縮量ｘ１，ｘ２の関数で表され、以下の式で定義されるものとする。
ｘｆｅｅｄ＝ｆ（ｘ１，ｘ２）
上述した式より、収縮していない拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２は、上記関数ｆから求められる関数ｈ１，ｈ２を用いて、以下のように表される。
Δｘ２ｉｎ＜０の場合（オペレータＯＰが指を曲げている場合）、
ｘ１＝ｈ１（ｘ２ｉｎ，Ｆｆｅｅｄ）
Δｘ１ｉｎ＜０の場合（オペレータＯＰが指を伸ばしている場合）、
ｘ２＝ｈ２（ｘ１ｉｎ，Ｆｆｅｅｄ）
ステップＳ３８において、刺激入力部３１６は、伸縮量算出部３１５により算出された、収縮していない拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２に基づいて、電極３１７を介して当該拮抗筋に対して刺激を入力する。
なお、収縮している方の拮抗筋の伸縮量ｘ１またはｘ２は、計測されている伸縮量ｘ１ｉｎまたはｘ２ｉｎそのものとなり、収縮している方の拮抗筋に対して刺激は入力されない。
以上の処理によれば、操作対象２０が受けている変位ｘに対応する、収縮していない拮抗筋の伸縮量が算出され、その伸縮量に応じた刺激が、収縮していない方の拮抗筋に対して入力されることで、操作対象２０が受けている変位ｘがオペレータＯＰにフィードバックされる。これにより、外骨格型デバイスやグローブ型デバイスなどを装着しなくとも、オペレータＯＰの手指に対して、あたかも見えない物体に触れているかのような感覚を与えることができ、オペレータＯＰの動きを妨げることのない触覚フィードバックを実現することが可能となる。
なお、手法３においては、操作対象２０から取得された反力Ｆから変位ｘが推定されるものとしたが、操作対象２０において変位ｘが計測され、その変位ｘが操作対象２０から取得されるようにしてもよい。
＜６．フィードバックとオペレータ入力の干渉の回避策＞
上述した手法においては、オペレータＯＰが能動的に手指などを動かしている最中に、電気刺激によるフィードバックが行われた場合、入力デバイス１０によるフィードバック指令と、オペレータＯＰの筋電による手指への指令が干渉することが考えられる。すなわち、タイミングによっては、オペレータＯＰが動かしていない方の筋肉ではなく、オペレータＯＰが動かしている筋肉にフィードバックが行われることがあり得る。
例えば、図１２のＡ図に示されるように、オペレータＯＰ（人間）が屈筋を使って手指を曲げた場合、操作対象２０（ロボット）が環境（物体Ｃ３）から受けている反力Ｆが伸筋への刺激としてフィードバックされる。その状態から、オペレータＯＰが手指を伸ばそうとする場合、Ｂ図に示されるように、屈筋の収縮は停止し、伸筋にはこれまでのフィードバックとオペレータＯＰによる入力が加わる。すなわち、１つの筋肉が、外部からの入力とオペレータＯＰからの入力の２系統の制御入力を受けることになる。
このような干渉に対して、以下の３つの回避策が考えられる。
（回避策１）
オペレータＯＰが、フィードバック指令を受けている筋肉を能動的に動かそうとした場合であっても、それまでのフィードバックを継続して行うようにする。すなわち、刺激入力部により電気刺激が入力されている筋肉の意図的な伸縮が検知された場合であっても、その筋肉に対する電気刺激の入力が継続されるようにする。
この場合、当該筋肉には、オペレータＯＰによる指令とフィードバック指令としての電気刺激が同時に与えられる。そのため、フィードバックが加わっている方向に筋肉を動かしやすくなり、ひいては、オペレータＯＰはより弱い力で筋肉を動かすことができる。すなわち、フィードバックが、オペレータＯＰの動作のアシストとして機能する。
（回避策２）
オペレータＯＰが、フィードバック指令を受けている筋肉を能動的に動かそうとした場合、それまでのフィードバックを停止するようにする。すなわち、刺激入力部により電気刺激が入力されている筋肉の意図的な伸縮が検知された場合、その筋肉に対する電気刺激の入力が停止されるようにする。
この場合、オペレータＯＰが筋肉や関節の動作の方向を切り替える度に、ロボットが反力を受けることで加わっていたフィードバックが瞬時に停止することになる。
（回避策３）
オペレータＯＰが、フィードバック指令を受けている筋肉を能動的に動かそうとした場合、図１３に示されるように、オペレータ入力による手指の動き（筋肉の伸長量）がフィードバックによる動きの幅を越えるときには、フィードバックを停止するようにする。また、オペレータ入力による手指の動き（筋肉の伸長量）が相対的に小さい場合には、フィードバックを優先して行うようにする。すなわち、刺激入力部により電気刺激が入力されている筋肉の意図的な伸縮による伸縮量が所定量を超えた場合には、その筋肉に対する電気刺激の入力が停止されるようにする。
この場合、オペレータ入力による動きの量が、それまでのフィードバックによる動きの量を越えた場合に、フィードバックからオペレータ入力に切り替わるため、上述した回避策２のように、フィードバックが瞬時に停止することはなく、より正確に反力がフィードバックされるようになる。
＜７．マッピングモデルの構築＞
上述した手法１，２，３を用いた反力や変位のフィードバックを行うためには、オペレータＯＰに与えられる疑似反力・疑似変位と、オペレータ入力（拮抗筋の伸縮量）とを対応付ける必要がある。以下においては、これらを対応付けるモデルを構築する２つの手順について説明する。このようなモデルを用いることで、拮抗筋の少なくともいずれかの伸縮量を算出することが可能となる。
（機械学習を用いたモデル構築）
図１４のフローチャートを参照して、オペレータＯＰに与えられる疑似反力・疑似変位を拮抗筋の長さ（伸縮量）などに一意に変換するためのマッピングモデルを、機械学習を用いて構築する手順について説明する。
まず、一般モデルを構築する。ここでは、マッピングモデルの入力を反力・変位のフィードバック値（疑似反力・疑似変位）とし、出力をオペレータＯＰが筋肉を動かすための制御量（拮抗筋の長さ）とする。一般的に、入力変数と出力変数がそれぞれ２つずつある場合、（Ｆｆｅｅｄ，ｘｆｅｅｄ）→（ｘ１，ｘ２）として、一意にマッピングを行うことができる。
ステップＳ５１において、不特定のユーザに測定対象とする手指を動かしてもらうことで、不特定のユーザについて、各指の位置と力とともに、各指の拮抗筋の長さ（伸縮量）を計測する。拮抗筋の長さの計測には、例えば、従来のリストバンド型デバイスなどが用いられる。
これらの計測は、年齢、身長、性別など様々なパラメータのユーザを対象として行われる。すなわち、ステップＳ５２において、十分なデータが収集できたか否かが判定され、十分なデータが収集できるまで、不特定のユーザについての計測（ステップＳ５１）が繰り返される。
十分なデータが収集できた場合、ステップＳ５３において、機械学習を用いたマッピングモデルを構築する。具体的には、収集された大量のデータを用いて、例えばニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムによりマッピングモデルを構築する。
以上のようにして、一般モデルが構築される。以降においては、特定のユーザのためのモデル変更を行う。
ステップＳ５４において、特定のユーザに測定対象とする手指を動かしてもらうことで、ステップＳ５１と同様に、特定のユーザについて、各指の位置と力とともに、各指の拮抗筋の長さ（伸縮量）を計測する。
ステップＳ５５において、特定のユーザについての計測結果を用いて、マッピングモデル（一般モデル）のパラメータを微調整することで、特定のユーザに適した固有モデルが構築される。このようにして構築されたマッピングモデルは、当該ユーザに対して反力・変位のフィードバックを行う際に用いられる。
なお、機械学習を用いたマッピングモデルの構築は、フィードバックされる物理量（反力や変位）に応じて、言い換えると、上述したいずれの手法を用いるかに応じて実行されてもよい。
（理論式を用いたモデル構築）
図１５のフローチャートを参照して、オペレータＯＰに与えられる疑似反力・疑似変位を拮抗筋の長さ（伸縮量）などに一意に変換するためのマッピングモデルを、例えば多項式近似などの理論式を用いて構築する手順について説明する。
なお、図１５のステップＳ６１，Ｓ６２の手順は、図１５のステップＳ５１，５２の手順と同様であるので、その説明は省略する。
すなわち、十分なデータが収集できた場合、ステップＳ６３において、理論式を用いたマッピングモデルを構築する。具体的には、多項式近似などを用いて、収集された大量のデータにおける入力変数と出力変数の関係を理論的な数式で表現する。例えば、反力が拮抗筋の伸縮量の二次関数で、変位が拮抗筋の伸縮量の一次関数であるとしたとき、以下のような連立方程式が得られる。
Ｆｆｅｅｄ＝ａ（ｘ２－ｘ１）２＋ｂ（ｘ２－ｘ１）＋ｃ
ｘｆｅｅｄ＝ｄ（ｘ２－ｘ１）＋ｅ
以上のようにして、一般モデルが構築される。以降においては、特定のユーザのためのモデル変更を行う。
ステップＳ６４において、特定のユーザに測定対象とする手指を動かしてもらうことで、ステップＳ６１と同様に、特定のユーザについて、各指の位置と力とともに、各指の拮抗筋の長さ（伸縮量）を計測する。
ステップＳ６５において、特定のユーザについての計測結果を用いて、マッピングモデル（一般モデル）のパラメータを微調整することで、特定のユーザに適した固有モデルが構築される。このようにして構築されたマッピングモデルは、当該ユーザに対して反力・変位のフィードバックを行う際に用いられる。
＜８．キャリブレーション手法の例＞
上述したモデル構築においては、マッピングモデルの入力変数と出力変数に関する大量のデータを収集する必要がある。以下においては、それらのデータを収集するためのキャリブレーション手法の例について説明する。なお、以下のいずれの例においても、拮抗筋の伸縮量などの計測には、リストバンド型デバイスが用いられるものとする。
（１）力センサを用いた手法
オペレータＯＰが手指を動かす際に、手指が環境から受ける反力と変位を測定する。反力の測定には、力センサ（トルクセンサ）を用いる。力センサ（トルクセンサ）は、環境において固定され、力センサ（トルクセンサ）に対して、オペレータＯＰが能動的に外力を加えることで反力が測定される。変位の測定には、マーカを使用したモーションキャプチャシステムや、マーカを使用しない骨格推定に基づくキャプチャシステムを用いる。
本手法は、オペレータＯＰが力センサに対して外力を加える際に手指が動かないため、反力と変位に対して同時にキャリブレーションを行うことが困難となる。一方、手指に装着するものはないため、キャリブレーションのプロセスがスムーズとなり、短時間で実施可能となる。
（２）装着型デバイスを用いた手法
オペレータＯＰに、力を能動的に与えることが可能で、かつ、指の位置情報を取得することが可能な外骨格型デバイスを装着させ、オペレータＯＰが、そのデバイスに負荷を加えることによって、反力と変位を同時に計測する。
本手法は、装着型デバイスの使用に伴う準備や補助的なキャリブレーションが必要となるため、比較的時間がかかるおそれがある一方、反力と変位に対して同時にキャリブレーションを行うことが可能である。
（３）重りを用いた手法
オペレータＯＰの手指にあらかじめ質量を計測した重りを取り付け、オペレータＯＰが手指を動かす際に、重りに働く重力に対する反力を計算することで、キャリブレーションを行う。変位の測定には、（１）力センサを用いた手法と同様のキャプチャシステムを用いる。
本手法は、重りを装着する必要があるため、比較的時間がかかるおそれがある一方、反力と変位に対して同時にキャリブレーションを行うことを、安価に実現することができる。
（４）変位のみ測定する手法
マーカを使用したモーションキャプチャシステムや、マーカを使用しない骨格推定に基づくキャプチャシステムなどを用いて、オペレータＯＰの手指の動き（変位）のみを計測する。この場合、あらかじめ構築された一般モデルを適用することで、一定程度の精度での力フィードバックも実現できる。
本手法は、オペレータＯＰの手指などにデバイスを装着する必要がないため、一般モデルが構築された状態でのキャリブレーション、すなわち、使用現場における特定ユーザに対するキャリブレーションに有効となる。
上述した４つのキャリブレーション手法は、一般モデルの構築と、特定ユーザのための固有モデルの構築の両方に用いられてもよいし、それぞれ別個に用いられたり、組み合わせて用いられたりしてもよい。
＜９．変形例＞
上述した遠隔操作システムにおいては、オペレータに装着された入力デバイスが、操作対象の動作を制御するものとした。これに限らず、オペレータに装着された入力デバイスが、クラウド上のサーバなど、任意の場所にあるコンピュータを介して、操作対象の動作を制御するようにもできる。
図１６は、本開示に係る技術を適用し得る遠隔操作システムの他の構成例を示す図である。
図１６の遠隔操作システムは、入力デバイス５１０と操作対象５２０に加え、例えばクラウド上に構成されるサーバ５３０を含むように構成される。
入力デバイス５１０は、ユーザであるオペレータＯＰの体の部位の筋肉の伸縮を入力として受け付け、その筋肉の伸縮量を、サーバ５３０に供給する。
サーバ５３０は、本開示に係る技術が適用される情報処理装置の一形態である。サーバ５３０は、入力デバイス５１０からの伸縮量に応じた制御量に基づいて、操作対象５２０の動作を制御する。
操作対象５２０は、入力デバイス５１０からの制御量に基づいて動作し、オペレータＯＰの体の部位の筋肉の伸縮に応じた物理量の変化を表す変化情報を、サーバ５３０に供給する。サーバ５３０は、操作対象５２０から供給された変化情報に基づいて、操作対象５２０に係る物理量の変化（反力や変位）に対応する当該筋肉の伸縮量を算出し、入力デバイス５１０に供給する。
入力デバイス５１０は、サーバ５３０から供給された伸縮量に基づいて、オペレータＯＰの当該筋肉に対する刺激を入力する。
図１７は、サーバ５３０の機能構成例を示すブロック図である。
図１７に示されるように、サーバ５３０は、制御量算出部５３１、ＦＢ情報取得部５３２、および伸縮量算出部５３３を含むように構成される。
制御量算出部５３１は、入力デバイス５１０からの伸縮量ｘ１ｉｎ，ｘ２ｉｎを用いて、操作対象５２０に入力する制御量ｘｉｎを算出する。算出された制御量ｘｉｎは、操作対象５２０に供給される。
ＦＢ情報取得部５３２は、操作対象５２０から変化情報として供給された反力Ｆと変位ｘを取得し、例えばオペレータＯＰの人差し指に与えられる疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄに変換する。疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄは、伸縮量算出部５３３に供給される。
伸縮量算出部５３３は、ＦＢ情報取得部５３２からの疑似反力Ｆｆｅｅｄと疑似変位ｘｆｅｅｄに基づいて、拮抗筋の伸縮量ｘ１，ｘ２を算出する。算出された伸縮量ｘ１，ｘ２は、入力デバイス５１０に供給される。
なお、図１７の構成においては、操作対象５２０が受けている反力と変位がオペレータＯＰにフィードバックされるものとするが、手法２のように、反力のみがオペレータＯＰにフィードバックされてもよい。また、手法３のように、変位のみがオペレータＯＰにフィードバックされたりしてもよい。
このような構成においても、オペレータＯＰの筋肉に刺激を与えることで、疑似的に触覚フィードバックを行うことが可能となる。
＜10．その他の適用例＞
本開示に係る技術は、上述した説明における操作対象や、フィードバック対象となる部位にも適用することができる。
（１）操作対象
上述した実施の形態においては、操作対象として、遠隔操作型のロボットが制御されるものとした。
これに限らず、物理的な操作対象として、実空間に存在する自動車、バイク、航空機、船舶、その他の自動化機器や機械が制御されるようにしてもよい。また、物理的でない操作対象として、ＶＲ・ＡＲ機器を用いたゲームや体験などにおける仮想物体が制御されるようにしてもよい。
さらに、操作対象は、物体に限らず、生物であってもよい。この場合、例えば、人間同士の感覚共有や遠隔操作も可能となる。
（２）フィードバック対象となる部位
上述した実施の形態においては、人間の手指に、操作対象が受けた反力や変位がフィードバックされるものとした。
これに限らず、フィードバック対象となる部位を動作させるデバイスに応じて、人間の手、腕、足、胴体などの任意の部位に、操作対象が受けた物理量がフィードバックされてもよい。また、反力の向きによっては、人間（オペレータ）が能動的に動かしている筋肉と拮抗しない筋肉に対して、その反力がフィードバックされてもよい。
（３）物理量の例
上述した実施の形態において、操作対象が受ける反力や変位、それらに応じた疑似反力、拮抗筋の伸縮量は、以下のような物理量に置き換えることもできる。
・操作対象が受ける反力：モーメント、剛性など
・操作対象が受ける変位：角変位、回転角など
・疑似反力：トルク、手指（筋肉）の剛性など
・拮抗筋の伸縮量：電圧、電流、張力、剛性など
なお、これらの物理量は、上述したモデル構築やキャリブレーションにおいて用いられるようにもできる。
（４）刺激方法
上述した実施の形態においては、フィードバックの際に筋肉に対して電気刺激が入力されるものとしたが、電気刺激以外の刺激が入力されるようにしてもよい。
＜11．コンピュータの構成例＞
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
図１８は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
本開示に係る技術を適用し得る情報処理装置としての入力デバイス１０やサーバ５３０は、図１８に示される構成を有するコンピュータ９００により実現される。
コンピュータ９００において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０１，ＲＯＭ（Read Only Memory）９０２，ＲＡＭ（Random Access Memory）９０３は、バス９０４により相互に接続されている。
バス９０４には、さらに、入出力インタフェース９０５が接続されている。入出力インタフェース９０５には、入力部９０６、出力部９０７、記憶部９０８、通信部９０９、及びドライブ９１０が接続されている。
入力部９０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部９０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部９０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部９０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ９１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア９１１を駆動する。
以上のように構成されるコンピュータ９００では、ＣＰＵ９０１が、例えば、記憶部９０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース９０５およびバス９０４を介して、ＲＡＭ９０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
コンピュータ９００（ＣＰＵ９０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア９１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
コンピュータ９００では、プログラムは、リムーバブルメディア９１１をドライブ９１０に装着することにより、入出力インタフェース９０５を介して、記憶部９０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部９０９で受信し、記憶部９０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ＲＯＭ９０２や記憶部９０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
なお、コンピュータ９００が実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
本開示に係る技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示に係る技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
例えば、本開示に係る技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。
さらに、本開示に係る技術は以下のような構成をとることができる。
（１）
ユーザの体の部位の筋肉の伸縮に応じた操作対象に係る物理量の変化を表す変化情報を取得する取得部と、
前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量を算出する算出部と
を備える情報処理装置。
（２）
算出された前記伸縮量に基づいて、前記筋肉に対する刺激を入力する入力部をさらに備える
（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記入力部は、前記ユーザの体において前記部位から離れた箇所に接触する電極を介して、前記筋肉に対して電気刺激を入力する
（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記取得部は、対となる拮抗筋の少なくともいずれかの伸縮に応じた前記変化情報を取得し、
前記算出部は、前記変化情報に基づいて、前記拮抗筋の少なくともいずれかの前記伸縮量を算出する
（２）または（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記取得部は、前記操作対象が環境から受ける反力と、前記操作対象において前記反力が作用する作用部の変位を表す前記変化情報を取得し、
前記算出部は、前記拮抗筋それぞれの、前記反力と前記変位に対応する前記伸縮量を算出する
（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記取得部は、前記操作対象が環境から受ける反力を表す前記変化情報を取得し、
前記算出部は、前記拮抗筋のうち収縮していない前記筋肉の、前記反力に対応する前記伸縮量を算出する
（４）に記載の情報処理装置。
（７）
前記取得部は、前記操作対象において、環境から受ける反力が作用する作用部の変位を表す前記変化情報を取得し、
前記算出部は、前記拮抗筋のうち収縮していない前記筋肉の、前記変位に対応する前記伸縮量を算出する
（４）に記載の情報処理装置。
（８）
前記入力部は、前記刺激が入力されている前記筋肉の前記ユーザによる意図的な伸縮が検知された場合であっても、前記筋肉に対する前記刺激の入力を継続する
（２）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記入力部は、前記刺激が入力されている前記筋肉の前記ユーザによる意図的な伸縮が検知された場合、前記筋肉に対する前記刺激の入力を停止する
（２）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記入力部は、前記刺激が入力されている前記筋肉の前記ユーザによる意図的な伸縮による前記伸縮量が所定量を超えた場合、前記筋肉に対する前記刺激の入力を停止する
（２）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
前記算出部は、前記筋肉の少なくともいずれかの前記伸縮量を、前記変化情報で表される前記物理量の変化を前記伸縮量に変換するためのモデルに基づいて算出する
（１）乃至（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１２）
前記モデルは、機械学習を用いて構築されたマッピングモデルである
（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記モデルは、理論式を用いて構築されたマッピングモデルである
（１１）に記載の情報処理装置。
（１４）
算出された前記伸縮量は、前記伸縮量に基づいて前記筋肉に対する刺激を入力する入力デバイスに供給される
（１）乃至（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
前記物理量の変化は、実空間において前記操作対象が環境から受ける反力および前記操作対象において前記反力が作用する作用部の変位の少なくともいずれかを含む
（１）乃至（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
前記物理量の変化は、仮想空間において前記操作対象が環境から受ける反力および前記操作対象において前記反力が作用する作用部の変位の少なくともいずれかを含む
（１）乃至（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１７）
情報処理装置が、
ユーザの体の部位の筋肉の変位に応じた操作対象の動作に係る物理量の変化を表す変化情報を取得し、
前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量を算出する
情報処理方法。
（１８）
コンピュータに、
ユーザの体の部位の筋肉の変位に応じた操作対象の動作に係る物理量の変化を表す変化情報を取得し、
前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量を算出する
処理を実行させるためのプログラム。
１０ 入力デバイス， ２０ 操作対象， １１１ センサ， １１２ 伸縮量計測部， １１３ 制御量算出部， １１４ ＦＢ情報取得部， １１５ 伸縮量算出部， １１６ 刺激入力部， １１７ 電極， ５１０ 入力デバイス， ５２０ 操作対象， ５３０ サーバ， ５３１ 制御量算出部， ５３２ ＦＢ情報取得部， ９００ コンピュータ， ９０１ ＣＰＵ

Claims (18)

  1. ユーザの体の部位の筋肉の伸縮に応じた操作対象に係る物理量の変化を表す変化情報を取得する取得部と、
    前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量を算出する算出部と
    を備える情報処理装置。
  2. 算出された前記伸縮量に基づいて、前記筋肉に対する刺激を入力する入力部をさらに備える
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記入力部は、前記ユーザの体において前記部位から離れた箇所に接触する電極を介して、前記筋肉に対して電気刺激を入力する
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記取得部は、対となる拮抗筋の少なくともいずれかの伸縮に応じた前記変化情報を取得し、
    前記算出部は、前記変化情報に基づいて、前記拮抗筋の少なくともいずれかの前記伸縮量を算出する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 前記取得部は、前記操作対象が環境から受ける反力と、前記操作対象において前記反力が作用する作用部の変位を表す前記変化情報を取得し、
    前記算出部は、前記拮抗筋それぞれの、前記反力と前記変位に対応する前記伸縮量を算出する
    請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 前記取得部は、前記操作対象が環境から受ける反力を表す前記変化情報を取得し、
    前記算出部は、前記拮抗筋のうち収縮していない前記筋肉の、前記反力に対応する前記伸縮量を算出する
    請求項４に記載の情報処理装置。
  7. 前記取得部は、前記操作対象において、環境から受ける反力が作用する作用部の変位を表す前記変化情報を取得し、
    前記算出部は、前記拮抗筋のうち収縮していない前記筋肉の、前記変位に対応する前記伸縮量を算出する
    請求項４に記載の情報処理装置。
  8. 前記入力部は、前記刺激が入力されている前記筋肉の前記ユーザによる意図的な伸縮が検知された場合であっても、前記筋肉に対する前記刺激の入力を継続する
    請求項２に記載の情報処理装置。
  9. 前記入力部は、前記刺激が入力されている前記筋肉の前記ユーザによる意図的な伸縮が検知された場合、前記筋肉に対する前記刺激の入力を停止する
    請求項２に記載の情報処理装置。
  10. 前記入力部は、前記刺激が入力されている前記筋肉の前記ユーザによる意図的な伸縮による前記伸縮量が所定量を超えた場合、前記筋肉に対する前記刺激の入力を停止する
    請求項２に記載の情報処理装置。
  11. 前記算出部は、前記筋肉の前記伸縮量を、前記変化情報で表される前記物理量の変化を前記伸縮量に変換するためのモデルに基づいて算出する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 前記モデルは、機械学習を用いて構築されたマッピングモデルである
    請求項１１に記載の情報処理装置。
  13. 前記モデルは、理論式を用いて構築されたマッピングモデルである
    請求項１１に記載の情報処理装置。
  14. 算出された前記伸縮量は、前記伸縮量に基づいて前記筋肉に対する刺激を入力する入力デバイスに供給される
    請求項１に記載の情報処理装置。
  15. 前記物理量の変化は、実空間において前記操作対象が環境から受ける反力および前記操作対象において前記反力が作用する作用部の変位の少なくともいずれかを含む
    請求項１に記載の情報処理装置。
  16. 前記物理量の変化は、仮想空間において前記操作対象が環境から受ける反力および前記操作対象において前記反力が作用する作用部の変位の少なくともいずれかを含む
    請求項１に記載の情報処理装置。
  17. 情報処理装置が、
    ユーザの体の部位の筋肉の変位に応じた操作対象の動作に係る物理量の変化を表す変化情報を取得し、
    前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量を算出する
    情報処理方法。
  18. コンピュータに、
    ユーザの体の部位の筋肉の変位に応じた操作対象の動作に係る物理量の変化を表す変化情報を取得し、
    前記変化情報に基づいて、前記物理量の変化に対応する前記筋肉の伸縮量を算出する
    処理を実行させるためのプログラム。
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