[4G3-OS-24d] 日常生活知識とAI

[4G3-OS-24d-05] 外部から観察可能な形状変化情報に基づく新たな力センサ原理の提案

〇池谷 竜一¹、西田 佳史^1,2 (1. 東京工業大学、2. 産業技術総合研究所)

キーワード：力センサ、スマートホーム、深層学習

近年、スマートホームの普及によって日常生活空間に多数の計測機器が存在するようになった。その中でもカメラは最も基本的な要素であり、様々な用途で広く利用されている。 しかしながら、高齢者の身体機能を計測する計測機器としては依然として力センサが用いられている。力センサは複数の種類が提案されているが基本的には物理センサであるため、計測範囲が限定される点や特殊なウェアラブル機器を装着する必要がある。 そこで本研究では、カメラを用いた外部から計測可能な形状変形情報をもとに、外力の推定を行う新たな力センサの原理を提案する。 FEMを用いて形状変形情報と外力を対応させるデータセットを作成し、深層学習によって関係性を学習させた。また、実際の画像から抽出した形状変形情報を深層学習モデルに入力することで外力の推定を行った。 データセットを用いた複数の検証を行い、形状変形情報に基づく外力推定が可能であることを確認した。