・研究テーマ（箇条書き）

VRデバイスの設計や研究開発

ゲームエンジン、C++やC#を活用したVRシステム開発

MEMS技術やマルティフィジックス解析を活用したデバイス設計・特性最適化・開発

GPUを活用した深層学習によるVRの知能化

・追加資料：動画・画像・論文 など

[1] 力覚と触覚を両方提示できるロボットの研究開発

 図１．力覚と触覚の融合　　　　　　　図２．姿勢の計測と重力の提示機構

 

 

 

 

 

 

 

図３．3本指への力覚提示機構　　　　　　　図４．遭遇型の力覚提示機構

DCサーボモーターを10個使い、力覚、その方法、提示位置変更を3本指に提示する。また、外側は8個の大型DCサーボモータ駆動により、手首の姿勢計測と重力の提示を行っている。

 

 

　図５．カーボンファイバーを使った軽量デバイス

図６．ゲームエンジンのUnityを使ったVRシステム

 

　VRシステムは、ゲームエンジンのUnityとC++,C#を使って開発し、グラフィック、干渉や物理計算、モータの制御まですべてを行う、大規模システムを開発している。

J. Sone, 他, Development of MEMS Tactile Sensation Device for Haptic Robot,

Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.32,No.2(Apr)Special Issue on MEMS for Robotics

and Mechatronics, (2020), pp. 315-322,  doi: 10.20965/jrm.2020.p0315

　デモビデオ：

https://drive.google.com/file/d/1s3ETlea3Efh71JO19-aHL4W-1Q_Z8Fey/view?usp=sharing

[２] VRの知能化の研究

図７．GPU深層学習を使った、VRシステム概要

図８．　表情認識　　　　　　　図9.　VR空間の表現

 

　GPUを活用して、表情認識ができる深層学習システムを開発し、それを活用して、VRシステムの知能化を行っている。これらは、PythonやOpenCVをベースとした、人工知能技術を活用したシステムである。現在、論文投稿中である。

 

［3］コミュニケーションロボットの研究

　

図１０．導入ロボットと深層学習用のGPUサーバー

 

　

図１１．色環境を使用した教育システム概要　　　　　　　　図１２．研究システム内容

 

　ロボット（Pepper）3台、深層学習用GPUサーバー、生体情報取得システムを導入し、教育・コミュニケーションロボットの研究・開発を進めている。これは、連携最先端技術研究センターのプロジェクトである。

Sone Junji, 他, Feasiblity study of psychological approach using robotics for education and communication, Global Journal of Engineering and Technology Advances, 2020, 02(01), 008-013. Article DOI: 10.30574/gjeta.2020.2.1.0001

HP: https://sone276.wixsite.com/jrch-main/blank-1

 

［４］MEMS触覚デバイスの開発

　

図13. デバイスの構想図

　

図14.　試作デバイス図

微小電気機械要素（MEMS）を活用して、触覚デバイスを開発している。MEMSの設計は、３D-CADと機械・電気・音波・化学のマルティフィジクスのコンピュータ解析を駆使して実施している。

松本康義, 曽根順治, MEMS技術を用いた触覚提示デバイスの設計と特性解析, 日本バーチャルリアリティ学会論文誌,Vol.22,No.2,2017, pp.279-285, ISSN:1342-6680, https://doi.org/10.18974/tvrsj.22.2_279

［５］情報システム開発

・コンピュータグラフィックス

　OpenGLや、Direct－Xのライブラリーを用いて、C++でCG機能の開発もしてます。

最近は、ゲームエンジンのUnityを活用して、アプリケーションソフトを開発してます。

 

　

図１5．　Unityを使った、システム開発：　C#言語