JP7239982B2 - 触覚評価システム、触覚評価方法及びプログラム - Google Patents
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Description
被検体と、弾性体である擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させた際の、前記被検体と前記擬似指との接触面の画像データを取得する画像データ取得部と、
前記被検体と前記擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させた際に生じる振動情報を取得する振動情報取得部と、
前記画像データ取得部で取得された前記画像データと、前記振動情報取得部で取得された前記振動情報とを解析して触覚を評価する評価部と、を備え、
前記評価部は、
前記被検体に対する前記擬似指の相対移動距離又は移動時間を、前記接触面の面積の変化である偏心度に基づいて評価を行う偏心度信頼区間、前記偏心度及び前記振動情報に基づいて評価を行う複合信頼区間、及び前記振動情報に基づいて評価を行う振動信頼区間に区分して、触覚を評価する。
こととしてもよい。
前記評価部は、
前記触覚メルフィルタバンクを用いて前記振動情報を解析して得られた振動評価指標と、前記偏心度とに基づいて触覚を評価する、
こととしてもよい。
複数の評価結果を教師データとして、前記画像データ及び前記振動情報から触覚を推定するように、機械学習により生成された推定モデルを用いて、前記被検体の触覚を推定する、
こととしてもよい。
被検体と、弾性体である擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させ、前記被検体と前記擬似指との接触面の画像データを取得するとともに、前記被検体又は前記擬似指に生じた振動情報を取得する振動情報取得ステップと、
前記被検体に対する前記擬似指の相対移動距離又は移動時間を、前記接触面の面積の変化である偏心度に基づいて評価を行う偏心度信頼区間、前記偏心度及び前記振動情報に基づいて評価を行う複合信頼区間、及び前記振動情報に基づいて評価を行う振動信頼区間に区分して、触覚を評価する解析ステップと、を含む。
前記擬似指が乾いた状態及び前記擬似指が濡れた状態で、前記画像データ及び前記振動情報を取得する、
こととしてもよい。
コンピュータを、
被検体と、弾性体である擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させた際の、前記被検体と前記擬似指との接触面の画像データを取得する画像データ取得部、
前記被検体と前記擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させた際に生じる振動情報を取得する振動情報取得部、
前記被検体に対する前記擬似指の相対移動距離又は移動時間を、前記接触面の面積の変化である偏心度に基づいて評価を行う偏心度信頼区間、前記偏心度及び前記振動情報に基づいて評価を行う複合信頼区間、及び前記振動情報に基づいて評価を行う振動信頼区間に区分し、前記画像データ取得部で取得された前記画像データと、前記振動情報取得部で取得された前記振動情報とを解析して触覚を評価する評価部、
として機能させる。
以下、図を参照しつつ、本発明の実施の形態に係る触覚評価システム1について説明する。
以下、本実施の形態に係るメルフィルタバンクを用いた振動評価指標の算出方法について説明する。本実施の形態では、パチニ小体の特性モデル式である式(2)に基づいて作成された、触覚評価に適したメルフィルタバンクである触覚メルフィルタバンクを用いて振動評価を行う。
続いて、図2(A)、(B)に示す、触覚評価システム1を用いた触覚評価方法について、図9のフローチャートを参照しつつ、具体的に説明する。
Claims (7)
- 被検体と、弾性体である擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させた際の、前記被検体と前記擬似指との接触面の画像データを取得する画像データ取得部と、
前記被検体と前記擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させた際に生じる振動情報を取得する振動情報取得部と、
前記画像データ取得部で取得された前記画像データと、前記振動情報取得部で取得された前記振動情報とを解析して触覚を評価する評価部と、を備え、
前記評価部は、
前記被検体に対する前記擬似指の相対移動距離又は移動時間を、前記接触面の面積の変化である偏心度に基づいて評価を行う偏心度信頼区間、前記偏心度及び前記振動情報に基づいて評価を行う複合信頼区間、及び前記振動情報に基づいて評価を行う振動信頼区間に区分して、触覚を評価する、
ことを特徴とする触覚評価システム。 - 前記偏心度信頼区間は、前記接触面が、前記被検体と前記擬似指との間で滑りが生じていない固着領域を含む場合の相対移動距離又は移動時間である、
ことを特徴とする請求項1に記載の触覚評価システム。 - メル尺度に基づいて作成されたフィルタ群である触覚メルフィルタバンクを記憶している記憶部を備え、
前記評価部は、
前記触覚メルフィルタバンクを用いて前記振動情報を解析して得られた振動評価指標と、前記偏心度とに基づいて触覚を評価する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の触覚評価システム。 - 前記評価部は、
複数の評価結果を教師データとして、前記画像データ及び前記振動情報から触覚を推定するように、機械学習により生成された推定モデルを用いて、前記被検体の触覚を推定する、
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の触覚評価システム。 - 被検体と、弾性体である擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させ、前記被検体と前記擬似指との接触面の画像データを取得するとともに、前記被検体又は前記擬似指に生じた振動情報を取得する振動情報取得ステップと、
前記被検体に対する前記擬似指の相対移動距離又は移動時間を、前記接触面の面積の変化である偏心度に基づいて評価を行う偏心度信頼区間、前記偏心度及び前記振動情報に基づいて評価を行う複合信頼区間、及び前記振動情報に基づいて評価を行う振動信頼区間に区分して、触覚を評価する解析ステップと、を含む、
ことを特徴とする触覚評価方法。 - 前記振動情報取得ステップでは、
前記擬似指が乾いた状態及び前記擬似指が濡れた状態で、前記画像データ及び前記振動情報を取得する、
ことを特徴とする請求項5に記載の触覚評価方法。 - コンピュータを、
被検体と、弾性体である擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させた際の、前記被検体と前記擬似指との接触面の画像データを取得する画像データ取得部、
前記被検体と前記擬似指とを接触させた状態で、前記被検体又は前記擬似指を動作させた際に生じる振動情報を取得する振動情報取得部、
前記被検体に対する前記擬似指の相対移動距離又は移動時間を、前記接触面の面積の変化である偏心度に基づいて評価を行う偏心度信頼区間、前記偏心度及び前記振動情報に基づいて評価を行う複合信頼区間、及び前記振動情報に基づいて評価を行う振動信頼区間に区分し、前記画像データ取得部で取得された前記画像データと、前記振動情報取得部で取得された前記振動情報とを解析して触覚を評価する評価部、
として機能させるプログラム。
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JP2019104755A JP7239982B2 (ja) | 2019-06-04 | 2019-06-04 | 触覚評価システム、触覚評価方法及びプログラム |
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2019104755A JP7239982B2 (ja) | 2019-06-04 | 2019-06-04 | 触覚評価システム、触覚評価方法及びプログラム |
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Publication Number | Publication Date |
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JP2020197481A JP2020197481A (ja) | 2020-12-10 |
JP7239982B2 true JP7239982B2 (ja) | 2023-03-15 |
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Family Applications (1)
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JP2019104755A Active JP7239982B2 (ja) | 2019-06-04 | 2019-06-04 | 触覚評価システム、触覚評価方法及びプログラム |
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JP2018004585A (ja) | 2016-07-08 | 2018-01-11 | 国立大学法人広島大学 | 触覚評価方法および触覚評価システム |
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