Human-like machine tactile sensation using recurrent temporal and spacial reduction

使用循环时间和空间缩减的类人机器触觉

基本信息

批准号：
22H00542
负责人：
野間春生
金额：
$ 26.79万
依托单位：
Ritsumeikan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H00542/
关键词：
触覚センサ MEMS AI 触覚ロボット FPGA Echo State Network Tactile Sensor Human Perseption Robot Haptics

项目摘要

ヒトの触覚は、対象物に触れながら機械的刺激を知覚することでその物体の細やかな形状や表面状態を触り心地として検出できる。本研究では触覚受容器から「知覚」する信号処理機構と、触覚を「認識」するための認識処理機構の2段構成システムによって、ヒトのように高速多入力処理可能な触覚信号処理システムの実現を目指す。本研究室において開発された人工触覚受容器である MEMS 触覚センサは、ヒトの触覚受容器に相当する密度で分布させることが可能なサイズを実現している。一方、先行研究におけるセンサの読み出し回路は、典型的なホイートストンブリッジを使ったアナログ回路であるが、この構成では、回路規模や消費電力の観点から対応できる触覚受容器数に限りがあった。これを解決するために、本研究では MEMS 触覚センサの抵抗値変化をデジタルパルスの密度として出力し、タスクや状況に合わせて再構成可能なパルスベースの触覚情報処理システムの開発を目指した。ここでは、まず Field Programmable Gate Array(FPGA) 上にデジタルパルスを用いる Spike Perceptron を構成し、MEMS 触覚センサからの入力を専用ハードウェアによって処理する基本的な枠組みを提示した。また、ソフトウェア上で学習した Multi-Layer Perceptron(MLP) のパラメータを Spike Perceptron に適用することで、その動作を確認した。加えて、各Spike Perceptron が非同期的に動作する Asynchronous Spike Perceptron をFPGA 上に実装し、MLPに限らずリカレント構造をもつ Echo State Network(ESN) といったより複雑なモデルをハードウェア上に構成し、同様に動作を確認した。

人的触摸可以检测物体的细小形状和表面状态，因为在接触时感知机械刺激来触摸它。这项研究旨在实现触觉信号处理系统，该系统可以通过使用由触觉受体“感知”的信号处理机制组成的两个阶段系统来处理像人类这样的多个输入，以及“识别”触摸感的识别处理机制，并识别触摸感，可以“识别”触摸感。 MEMS触觉传感器是该实验室中开发的人造触觉受体的大小，其大小为相当于人类触觉受体的密度分布。另一方面，先前研究中的传感器读数电路是使用惠斯通桥的典型模拟电路，但是在这种配置中，可以从电路尺度和功耗的角度来适应的触觉受体的数量受到限制。为了解决此问题，本研究旨在开发基于脉冲的触觉信息处理系统，该系统将MEMS触觉传感器的电阻值变化作为数字脉冲的密度变化，并且可以根据任务和情况来重新配置。在这里，我们提出了一个基本框架，用于首先使用字段可编程门阵列（FPGA）上的数字脉冲构建Spike PercePtron，并使用专用硬件从MEMS触觉传感器中处理输入。此外，通过应用在软件上学习的多层感知器（MLP）的参数来确认其操作。此外，在FPGA上实现了一个异步的尖峰感知器，其中每个尖峰求解功能都不同步，并且更复杂的模型，例如回声状态网络（ESN），其经常性结构（具有硬件的复发结构）在硬件上进行了配置，并以相同的方式确认了操作。