[18a-A410-1~9] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

△ [18a-A410-8] リザバーコンピューティングによる触覚情報に基づく紙めくり判別

〇(M1)坪倉 奏太¹、安藤 潤人¹、北野 勝則¹、野間 春生¹ (1.立命館大情報理工)

キーワード：リザバーコンピューティング、触覚

紙や布といった薄い柔軟物を一枚一枚器用にめくる作業はロボットハンドでは難しい．本研究では，触覚情報が紙や布を器用にめくる動作の制御に重要だと考えた．そこで，圧力，剪断力に対応する電気信号を高精度に計測できるMEMS触覚センサによって得たデータをリザバーコンピューティングを用いて紙めくりの成否を教師信号とした学習を行った．本発表では，その結果及びデータのどの部分が精度と関係を有するのかなどを議論する．