(57)【要約】      （修正有）【課題】誤差なく指先に生じる力を推定することができる指先接触状態測定装置を提供する。【解決手段】指先側部の変形量を求める変形量測定器と、指先の動きを検出する動き検出器を有する指先センサ１０と、前記変形量測定器から得られた変形量に基づいて前記指先に作用する力を、推定モデルを用いて推定する制御部１２を有し、前記制御部は、少なくとも前記指先が移動している場合に用いる第１推定モデルと、前記指先が移動していない場合に用いる第２推定モデルを有し、前記推定を行う際に前記動き検出器の出力に基づいて前記第１推定モデルと前記第２推定モデルを切換える。【選択図】図１
2019032239.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指先側部の変形量を求める変形量測定器と、
指先の動きを検出する動き検出器
を有する指先センサと、
前記変形量測定器から得られた変形量に基づいて前記指先に作用する力を、推定モデルを用いて推定する制御部を有し、
前記制御部は、少なくとも
前記指先が移動している場合に用いる第１推定モデルと、
前記指先が移動していない場合に用いる第２推定モデルを有し、
前記推定を行う際に
前記動き検出器の出力に基づいて前記第１推定モデルと前記第２推定モデルを切換える事を特徴とする指先接触状態測定装置。
【請求項２】
前記第１推定モデルは、前記変形量と前記指先に作用する力を伝達関数を用いて近似し、
前記第２推定モデルは、前記変形量と前記指先に作用する力を線形に近似することを特徴とする請求項１に記載する指先接触状態測定装置。
【請求項３】
前記変形量測定器は歪センサであり、
前記動き検出器は加速度センサであることを特徴とする請求項１または２のいずれかの請求項に記載された指先接触状態測定装置。
【請求項４】
前記変形量測定器は歪センサであり、
前記動き検出器は前記歪センサで兼用されていることを特徴とする請求項１または２のいずれかの請求項に記載された指先接触状態測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指先に加えられた力の大きさを指先の変形量から推定する指先接触状態測定装置に関する発明であり、特に指が動いている場合と静止している場合で、指先の変形量を力に変換するモデルを複数個用意し、指先の動きに従ってモデルを切り替える指先接触状態測定装置に係るものである。
【背景技術】
【０００２】
近年人間の指先の感覚に関する研究が進められている。この技術が展開される１つの技術分野はロボットに指先の感覚を付与するというものである。人間は物を把持する際に、その物を触った感触によって、力の入れ方を変える。これはその物を壊さないように、また滑らないように持ち上げるためである。
【０００３】
このような動作をロボットにさせようとする場合、その物を触った時に受ける感覚を数値化する必要がある。指先の接触状態の測定はこのような分野で適用される。
【０００４】
また、人間が物に触れたときに、物の表面状態の違いを識別する指先の感覚に関する研究の応用が検討されている。人間が指先で感じる「固い」、「柔らかい」、「すべすべ」、「ざらざら」といった感覚を数値化することで、物の表面状態の感覚的な検討を客観的に行うことができるからである。
【０００５】
特許文献１には、指先の変形量から指先にかかる力を求める指先接触状態測定装置が開示されている。特許文献１では、指先の変形量から指先にかかる力を推定する推定モデルとして、伝達関数を用いた例が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−１１４１６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１は、指先の変形量から指先にかかる力を求めることができ、有用な発明である。つまり、指先のように弾性体の変形を伴う力のかかり方を調べる場合、指先の変形量と働く力の関係は線形モデルでは近似しきれない。したがって、伝達関数によるモデルを用いるのは有効な方法であるといえる。
【０００８】
しかし、指を左右に動かさずに物に押し当てる場合と、指を物に押し当てた状態で左右に動かす場合では、指の変形のモデルに大きな違いがあることがわかった。より具体的には、まず指を物に押し当てて左右に動かす場合を伝達関数による推定モデルで近似したとする。そして、同じモデルで指を左右に動かさずに物に押し当てる場合に指に発生する力を推定すると、実測値との間に大きな隔たりが生じることがわかった。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は上記課題を解決するために想到されたものであり、指先の動作の状態に応じて複数のモデルを用意しておき、指先の動作に基づいてモデルを切換ながら指先に作用する力を推定するものである。特に指が静止している場合には、線形モデルを使い、指が移動している場合は、伝達関数によるモデルを使用する指先接触状態測定装置に係るものである。
【００１０】
より具体的に本発明に係る指先接触状態測定装置は、
指先側部の変形量を求める変形量測定器と、
指先の動きを検出する動き検出器
を有する指先センサと、
前記変形量測定器から得られた変形量に基づいて前記指先に作用する力を、推定モデルを用いて推定する制御部を有し、
前記制御部は、少なくとも
前記指先が移動している場合に用いる第１推定モデルと、
前記指先が移動していない場合に用いる第２推定モデルを有し、
前記推定を行う際に
前記動き検出器の出力に基づいて前記第１推定モデルと前記第２推定モデルを切換える事を特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る指先接触状態測定装置は、少なくとも指先が移動している場合に用いる推定モデル（第１推定モデル）と、移動していない場合に用いる推定モデル（第２推定モデル）をそれぞれ別々に有し、指先の移動状態に応じて推定モデルを切換えながら指先にかかる力を推定するので、誤差なく指先に生じる力を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明に係る指先接触状態測定装置の構成を示す図である。
【図２】指先センサの詳細な構成を示す図である。
【図３】制御部のソフトウエアの構成を説明する図である。
【図４】制御部のメインフローを示す図である。
【図５】校正処理の部分の詳細なフローを示す図である。
【図６】校正時に取得したデータを示す図である。
【図７】指先センサからの出力を示す図である。
【図８】線形モデルを数式で説明する図である。
【図９】伝達関数を数式で説明する図である。
【図１０】推定処理の部分の詳細なフローを示す図である。
【図１１】推定処理を数式で説明する図である。
【図１２】伝達関数を予め逆ｚ変換した場合の推定処理を数式を用いて説明する図である。
【図１３】逆ｚ変換した伝達関数を用いた推定処理のフローを示す図である。
【図１４】推定処理の際のデータを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に本発明に係る指先接触状態測定装置について図を参照しながら説明を行う。なお、以下の説明は本発明の一実施形態についての例示であって、本発明は以下の説明に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて、以下の実施の形態は変更することができる。
【００１４】
図１に本発明に係る指先接触状態測定装置の構成を示す。本発明に係る指先接触状態測定装置１は、指先センサ１０と制御部１２および校正プレート１４で構成される。また、入出力装置１６が含まれていてもよい。制御部１２はＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ）とメモリで構成できる。
【００１５】
図２（ａ）に指先センサ１０の構成例を示す。指先センサ１０は、指の動きと指先の変形量を測定して出力する。ここで示す指先センサ１０の構成は、門型の基体１０Ｂと、歪センサ２０Ｌ、歪センサ２０Ｒ（以後まとめて呼ぶ場合は「歪センサ２０」と呼ぶ。）および加速度センサ２４を含む。
【００１６】
門型の基体１０Ｂは、天板１０ｐと天板１０ｐに固定され対向する側壁１０ｓＬおよび側壁１０ｓＲ（以後それぞれの側壁をまとめて呼ぶ場合は「側壁１０ｓ」と呼ぶ。）で形成される。側壁１０ｓＬおよび側壁１０ｓＲにはそれぞれ歪センサ２０Ｌと歪センサ２０Ｒが張り付けられており、側壁１０ｓの変形量は歪センサ２０によって測定されることとなる。
【００１７】
側壁１０ｓの間隔１０ｓＷは、被験者の指の幅より狭く形成されている。被験者の指より側壁１０ｓの間隔１０ｓＷが広いと、被験者の指先の変形量を測定できないからである。また、門型の基体１０Ｂには加速度センサ２４が取付られる。例えば天板１０ｐ上に配置させるのが好適である。
【００１８】
図２（ｂ）は、指先センサ１０を被験者の指９に装着した状態を指先から見た図である。指腹部分９ａが物に触れると指９自体が変形する。指腹部分９ａの左側の歪量ｕｌおよび右側の歪量ｕｒを側壁１０ｓＬおよび側壁１０ｓＲ上の歪センサ２０Ｌと歪センサ２０Ｒで検出する。そして、指腹部分９ａに垂直方向に働く押圧力ｆｚおよび水平方向に働くせん断力ｆｘ（以下まとめて「指先作用力ｆｆ」とも呼ぶ。）を、歪量ｕｌおよび歪量ｕｒ（以下まとめて「指先歪量ｕｆ」とも呼ぶ。）から推定するのが、本発明に係る指先接触状態測定装置１の目的である。
【００１９】
なお、以下の説明では、歪センサ２０Ｒと歪センサ２０Ｌは、装着した状態の出力をゼロとして、共に指の外側に変形する場合と指の内側に変形する場合で同符号の出力があるものとする。
【００２０】
ここで、歪センサ２０は、変形量測定器であり、加速度センサ２４は動き検出器である。変形量測定器は、上述したように指腹部分９ａの左右の側部の歪量ｕｌ、歪量ｕｒ（若しくは変形量に相当する電圧）を出力する。また動き検出器は、指先センサ１０の動く方向、加速度、速度（若しくはこれらに相当する電圧）を出力する。なお、歪センサ２０は対向する側壁１０ｓに張り付けられるが、それぞれの側壁１０ｓに複数個の歪ゲージを取り付けブリッジ回路を組む等して、歪センサ２０としての感度を高めてもよい。
【００２１】
動き検出器は、指の動く速度ａ（若しくは速度に相当する電圧）を出力する。ただし、加速度センサ２４は、直接的には加速度を測定する。したがって、加速度センサ２４若しくはこの信号を受ける制御部１２が加速度から速度ａに変換する。
【００２２】
なお、動き検出器は、歪センサ２０で兼用してもよい。指先が単に押さえつけられただけの場合は、指腹部分９ａは左右に広がるだけである。一方、指先が動いている場合は、動いている方向のリーディング側は、接触面に巻き込まれ、トレーリング側は、その分膨れる。すなわち、指先が動いていない場合は、左右の歪センサ２０の出力は同符号であるが、指先が動いている場合は、左右の歪センサ２０の出力は異符号となる。したがって、左右の歪センサ２０の符号から止まっているか、動いているかを判断することができる。
【００２３】
また、指腹部分９ａが物に触れた状態で指先が動くと、スティックスリップや物の表面の粗さによる細かい振動が歪センサ２０に発生する。したがって、その振動を見ることで、おおよその速度を求めることもできる。
【００２４】
したがって、動き検出器を歪センサ２０で兼用する場合は、加速度センサ２４は無くてもよい。すなわち、変形量測定器と動き検出器を歪センサ２０だけで構成することもできる。なお、以下の説明では加速度センサ２４があるものとして説明を行う。
【００２５】
図１を再度参照する。図２で説明したように、指先センサ１０は、歪量ｕｌ、歪量ｕｒおよび速度ａを出力する。これらの値は信号Ｓｆｇとして制御部１２に送られる。
【００２６】
次に校正プレート１４について説明する。校正プレート１４は、センサが平面的に配置された平面部を有する圧力測定器である。平面部に対して垂直方向に加えられた押圧力ｆｃｚと、水平方向に加えられたせん断力ｆｃｘおよびその位置の値を計測して出力する。これらの値は信号Ｓｐｌとして制御部１２に送信される。
【００２７】
入出力装置１６は、キーボードといった入力手段と、ディスプレイ装置といった表示手段を備えたものである。装置の使用者から制御部１２へ指示を信号Ｃｏｐで送信する。また、制御部１２からの信号Ｓａｓが表示手段上に示される。
【００２８】
図３には、制御部１２が実行する処理のソフトウエアの構成例を示す。入出力部３０は指先センサ１０および校正プレート１４からの入力を受信する。また、現在の指先接触状態測定装置１の状態や、指先センサ１０および校正プレート１４から取り込んだ信号Ｓｆｇおよび信号Ｓｐｌ、またこれらの信号（データ）から算出した値等を入出力装置１６に信号Ｓａｓとして出力する。また入出力装置１６からの指示信号Ｃｏｐも受信する。
【００２９】
データ取込部３２は、入出力部３０を介して指先センサ１０や校正プレート１４からのデータ（信号Ｓｆｇ、信号Ｓｐｌ）を取り込む。取り込んだデータは取り込んだ時刻とともに、メモリに記憶させる。
【００３０】
校正部３４は被験者の指の推定モデルを作成する部分である。推定モデルとは、指先歪量ｕｆ（歪量ｕｌ、歪量ｕｒ）から指先作用力ｆｆ（押圧力ｆｚ、せん断力ｆｘ）を推定する際に用いる力学的な指のモデルである。指先歪量ｕｆから指先作用力ｆｆの推定を、指先歪量ｕｆから指先作用力ｆｆへの写像であると考えれば推定モデルとは指先歪量ｕｆを変数とする関数といってもよい。
【００３１】
具体的には、校正部３４は、校正時の指先歪量ｕｃｆ（歪量ｕｃｌ、歪量ｕｃｒ）と校正時の指先作用力ｆｃｆ（押圧力ｆｃｚ、せん断力ｆｃｘ）から指先の推定モデルに相当する関数を求める。なお、校正時指先歪量ｕｃｆ（歪量ｕｃｌ、歪量ｕｃｒ）とは、校正時の指先歪量ｕｆ（歪量ｕｌ、歪量ｕｒ）をいい、校正時の指先作用力ｆｃｆ（押圧力ｆｃｚ、せん断力ｆｃｘ）とは、校正プレート１４からの出力をいう。
【００３２】
本発明に係る指先接触状態測定装置１は、校正部３４にて少なくとも２つ以上の推定モデルを作成する。ここでは第１推定モデルＧ（ｓ）と第２推定モデルＡの２つの推定モデルを使用する場合を例示する。第１推定モデルＧ（ｓ）とは、指が動いている場合のモデルであり、第２推定モデルＡとは、指が停止している場合のモデルである。校正部３４の詳細については後述する。
【００３３】
推定部３６は、校正部３４で作成した第１推定モデルＧ（ｓ）および第２推定モデルＡを用いて、指先センサ１０から得られる指先歪量ｕｆを指先作用力ｆｆに変換する。ここで、推定部３６は、加速度センサ２４からの信号（速度ａ）も参照する。そして、加速度センサ２４からの信号（速度ａ）に基づいて第１推定モデルＧ（ｓ）と第２推定モデルＡを切換えて推定を行う。この推定とは、指先にかかる押圧力ｆｚとせん断力ｆｘを推定することである。算出部３８では、押圧力ｆｚとせん断力ｆｘから摩擦係数μを算出する。
【００３４】
次に指先接触状態測定装置１の動作について説明する。指先接触状態測定装置１の使用には、被験者と、被験者が触る被験物が登場する。測定を管理する管理者がいてもよい。
【００３５】
図４に全体のフローを示す。図４を参照し、指先接触状態測定装置１がスタートすると（ステップＳ１００）、指先センサ１０の装着を被験者に指示する（ステップＳ１０２）。被験者は、指先センサ１０を所定の指に装着する。装着する指は、１本でもよいし、片手の全ての指であってもよい。指先センサ１０ごとにデータを得ればよいからである。
【００３６】
次に指先センサ１０の校正を行う（ステップＳ１０４）。被験者の指先の大きさや弾性力は被験者毎に異なり、指先センサ１０の歪の程度が被験者毎に異なるからである。
【００３７】
校正は、校正プレート１４に指をゆっくり押し当て、その後左右に動かすことで行われる。校正プレート１４は、本指先接触状態測定装置１に備え付けられるものである。校正プレート１４は、指先センサ１０を装着した指が押し当てられた際の押圧力ｆｃｚと左右に動かされたときのせん断力ｆｃｘを測定する。
【００３８】
すなわち、校正プレート１４に対するこの動きによって、指先センサ１０の左右の側壁１０ｓの歪量ｕｃｌと歪量ｕｃｒ、加速度センサ２４から指先の速度ａ、そして校正プレート１４から押圧力ｆｃｚおよびせん断力ｆｃｘを得る。校正プレート１４の出力（押圧力ｆｃｚとせん断力ｆｃｘ）と指先センサ１０の歪量（ｕｃｌ、ｕｃｒ）を対応づけることで、指先センサ１０の校正が行われる。言い換えると、被験者の指に相当する推定モデルが構築される。校正工程（ステップＳ１０４）の詳細は後述する。
【００３９】
なお、指先の速度ａは、速度がゼロかそうでないかの２値の出力であってもよい。本発明に係る指先接触状態測定装置１は、指先が動いている場合と止まっている場合で推定の方法を切り換えるものだからである。
【００４０】
校正が終了したら測定開始の待機状態になる（ステップＳ１０６のＮ分岐）。測定を開始するか否かは被験者若しくは管理者からの指示による。測定が開始されたら（ステップＳ１０６のＹ分岐）、測定終了を判定する（ステップＳ１０８）。測定終了についても、被験者若しくは管理者からの指示であってよい。
【００４１】
測定を続行する場合（ステップＳ１０８のＮ分岐）は、指先センサ１０からの信号（歪量ｕｌ、歪量ｕｒ、速度ａ）を取込（ステップＳ１１０）、時刻と共に記録する（ステップＳ１１２）。その後再びフローはステップＳ１０８に移り、測定終了を判断する。信号の取込（ステップＳ１１０）および記録（ステップＳ１１２）は、短い時間間隔Δｔ毎に繰り返され、指先センサ１０からの信号は、離散的なデータとして取り込まれ、記録される。
【００４２】
測定を終了した場合（ステップＳ１０８のＹ分岐）には、処理のフローをステップＳ１１４に進め、推定の工程を行う。推定工程（ステップＳ１１４）は、指先センサ１０からのデータ（歪量ｕｌ、歪量ｕｒ、速度ａ）と、校正処理（ステップＳ１０４）で求めた第１推定モデルＧ（ｓ）および第２推定モデルＡに基づいて、押圧力ｆｚとせん断力ｆｘおよび摩擦係数μを推定し、算出する。詳細は後述する。
【００４３】
推定が終了したら結果を表示する（ステップＳ１１６）。表示工程（ステップＳ１１６）では、被験物の種類や測定日時、触った時の感覚を表す言葉等の入力を行ってもよい。そして、その後終了する（ステップＳ１１８）。
【００４４】
図５に図４の校正工程（ステップＳ１０４）の詳細を示す。校正工程（ステップＳ１０４）に処理が移ったら、測定の開始を待つ（ステップＳ２００のＮ分岐）。測定を開始すると（ステップＳ２００のＹ分岐）は、指先センサ１０の歪センサ２０Ｌ、２０Ｒと加速度センサ２４および校正プレート１４からの校正信号を微小時間ごとに取得し（ステップＳ２０２）、記録する（ステップＳ２０４）。
【００４５】
具体的には加速度センサ２４からの速度ａ、歪センサ２０Ｌ、２０Ｒからの歪量ｕｃｌ、歪量ｕｃｒ、校正プレート１４の出力（押圧力ｆｃｚ、せん断力ｆｃｘ）を取得し、時刻ｔと共に記憶する（ステップＳ２０４）。これらは一連のデータとして記憶される。
【００４６】
次に校正工程の終了を判断し（ステップＳ２０６）、終了でなければ（ステップＳ２０６のＮ分岐）校正信号の取込（ステップＳ２０２）に戻る。データの取込が終了したら(ステップＳ２０６のＹ分岐)、記録したデータのうち、速度がゼロの部分で校正を行う（ステップＳ２０８）。この工程によって、第２推定モデルＡのパラメータが得られる。次に速度がゼロでない部分で行う校正（ステップＳ２１０）を行う。この工程では第１推定モデルＧ（ｓ）のパラメータが得られる。その後、全体フローにもどる（ステップＳ２１２）。
【００４７】
図６に校正工程（ステップＳ１０４）でのデータの流れを詳説する。また、図７に指先センサ１０の出力例を示す。本発明に係る指先接触状態測定装置１では、指先センサ１０の歪量（ｕｒ、ｕｌ）から指先に作用する指先作用力（ｆｚ、ｆｘ）を求めるのが目的である。指先の速度がゼロの場合は歪量と指先作用力の関係を、線形モデル（第２推定モデルＡ）で近似し、速度がゼロでない場合は伝達関数（第１推定モデルＧ（ｓ））によるモデルで近似する。校正工程（ステップＳ１０４）は、被験者特有の線形モデルおよび伝達関数モデルを構築する工程である。
【００４８】
校正時に制御部１２が得るデータは図６に示すように、時刻ｔ、加速度センサ２４の出力（速度ａｃ）、指先センサ１０の歪量（ｕｃｒ、ｕｃｌ）、指先作用力（ｆｃｚ、ｆｃｘ）の５つである。指先作用力は校正プレート１４から得られるデータである。歪量は、測定時は符号ｕｌとｕｒで示すが、校正工程の場合に限り、ｕｃｌ、ｕｃｒで表している。
【００４９】
図７を参照する。図７では縦軸が指先センサ１０の出力を示し、横軸が時刻を表す。校正の具体的な操作としては、指先センサ１０を装着した指先をゆっくりと校正プレート１４に接近させる。図７中丸１で示した部分である。この間は指先センサ１０の出力はない。また、この操作では、加速度センサ２４の出力（速度ａｃ）はほぼゼロとなる。そして、時刻ｔｋの時に校正プレート１４に指先が当接し、時刻ｔｋ＋ｍまで指先が校正プレート１４を押圧する（図７の丸２で示した部分）。この間は指先センサ１０による歪量および校正プレート１４による作用力が増加する。
【００５０】
この間も微小時間ごとに歪量と作用力が記録される。そして時刻ｔｋ＋ｍの時に、押圧は停止するとする。この区間のデータ群Ｋは、指の速度はゼロであるとみなせる。したがって、時刻ｔｋから時刻ｔｋ＋ｍまでの間のｍ＋１個のデータ（図６参照）を用いて、第２推定モデルＡ（線形モデル）を構築する。
【００５１】
図８には、第２推定モデルＡを、式を用いて説明する。左辺ｆ（ｔ）は校正時の指先作用力ｆｆ（押圧力ｆｃｚ、せん断力ｆｃｘ）を示すベクトルである。右辺は第２推定モデルＡ（行列Ａ）と校正時の指先歪量ｕｃｆ（歪量ｕｃｌ、歪量ｕｃｒ）である。第２推定モデルＡは定数項（Ｃ０１、Ｃ０２）付の１次式として表される。この式の左辺ｆ（ｔ）と右辺のｕ（ｔ）に区間Ｋのデータを次々に代入することで行列Ａの係数を決めることができる。行列Ａの係数（Ｃ２２〜Ｃ０１）は６つあるので、区間Ｋに６つ以上のデータがあれば、係数（Ｃ２２〜Ｃ０１）を求めることができ、行列Ａを決定することができる。
【００５２】
再び図７を参照する。校正プレート１４に指を一定の強さで載せたら、指を左右に移動させる（ｔｑ）。次に指が止まった時（ｔｑ＋ｎ）までのｎ＋１個のデータを一連のデータ群Ｑとする。この間の速度はゼロではない（図６参照）。なお、図７では左右に指を滑らせるので、正弦波様の信号（歪量ｕｃｌ、歪量ｕｃｒ）が指先センサ１０から出力されている。
【００５３】
図９を参照する。データ群Ｑに対する処理の概念を図９に示す。指の速度がゼロでない場合は、指のモデル（第１推定モデル）として伝達関数Ｇ（ｓ）を用いる。指腹は弾性体であるので、バネやダンパの組み合わせでモデルを構成できると考えられる。しかし、動きによる微積分要素を考慮する必要があるため、実空間で直接モデルを求めるのは、容易ではない。そこで、微分要素や積分要素を線形として扱えるｓ空間でモデリングしようとするものである。
【００５４】
具体的な手順としてまず、校正時の指先歪量ｕｃｆ（歪量ｕｃｌ、歪量ｕｃｒ）と校正時の指先作用力ｆｃｆ（押圧力ｆｃｚ、せん断力ｆｃｘ）をラプラス変換する。なお、歪量および指先作用力は時間の関数として表わされる。具体的には、これらのデータは、時刻ｔｑから時刻ｔｑ＋ｎまでに取得されたｎ＋１個のデータである。
【００５５】
また、これらのデータは離散的なデータであるため、離散的ラプラス変換にあたるｚ変換を行う。ｚ変換を行うことで、時間軸データであるこれらのデータはｓ空間（複素空間）に写像される。ｚ変換された歪量のデータをＵｃｒ（ｓ）、Ｕｃｌ（ｓ）とし、指先作用力のデータをＦｃｚ（ｓ）、Ｆｃｘ（ｓ）とする。
【００５６】
ｚ変換したこれらのデータによって伝達関数Ｇ（ｓ）を求める。伝達関数Ｇ（ｓ）の形は特に限定はないが、図９に示すような形をしたものが好適である。行列Ｇ（ｓ）は、２×２の行列であり、各要素は分母がｓの５次関数であり、分子がｓの４次関数である。一般的に、質量・バネ・ダンパを持つような機械系は分母が２次で分子が１次の伝達関数として表される。したがって、分母が５次で分子が４次は、独立した質量・バネ・ダンパを持つような機械系モデルが３つ直列にならんだモデルであるともみなせる。
【００５７】
伝達関数Ｇ（ｓ）は２×２の行列であるが、各要素は定数項も合わせて１１個の未知数を有する。例えば、左上の要素を見ると、分子にはｂ１４〜ｂ１０の５つがあり、分母にはａ１５〜ａ１０の６つの未知数がある。したがって、４４個以上のデータ群があれば、行列Ｇ（ｓ）を決定することができる。したがって、ｎ＋１は４４個以上あればよい。
【００５８】
以上のようにして求められた伝達関数Ｇ（ｓ）が、指が移動している最中の推定モデルである。なお、指を移動させる校正は複数回行い、左右の方向に複数個のデータ群を取得し、平均をとるなどしてもよい。
【００５９】
図１０には推定工程（ステップＳ１１４）の詳細を説明する。推定工程（ステップＳ１１４）では、校正工程（ステップＳ１０４）で求めた第２推定モデルＡと第１推定モデルＧ（ｓ）を用いて、被験物を指先センサ１０を装着した指で触れ、指先センサ１０からの歪量から、指先に作用した力を推定する。
【００６０】
図１０を参照して、推定工程（ステップＳ１１４）にフローが移ると、取得したデータをブロックに分ける。このブロックは速度がゼロのデータと速度がゼロでないデータのブロックに分ける（ステップＳ３００）。
【００６１】
次に分けたブロックを時系列の若いほうから順次選択する（ステップＳ３０２）。次に終了判定を行う（ステップＳ３０４）。全てのブロックのデータに対して推定が終了したら終了（ステップＳ３０４のＹ分岐）である。メインのフローに戻る（ステップＳ３１４）。終了でない場合（ステップＳ３０４のＮ分岐）は、選択したブロックの速度を調べる（ステップＳ３０６）。
【００６２】
ブロック中の速度データａがゼロである場合（ステップＳ３０６のＹ分岐）は、第２推定モデル（線形モデル（行列Ａ））を用いて指先センサ１０からのデータを押圧力ｆｚとせん断力ｆｘに変換する（ステップＳ３１０）。
【００６３】
一方、ブロック中の速度データがゼロでない場合（ステップＳ３０６のＮ分岐）は、第１推定モデル（伝達関数モデル行列Ｇ（ｓ））を用いて指先センサ１０からのデータを押圧力ｆｚとせん断力ｆｘに変換する（ステップＳ３０８）。指が動いている場合なので、押圧力ｆｚとせん断力ｆｘとの関係で摩擦係数μも求める（ステップＳ３１２）。
【００６４】
ステップＳ３１２若しくはステップＳ３１０が終了したら、ブロック選択（ステップＳ３０２）に戻り、未処理のブロックの有無を判断し（ステップＳ３０４）、処理を続ける。
【００６５】
なお、ここで、取得されたデータをブロックに分けたのは、第１推定モデルＧ（ｓ）を使用する場合には、歪量ｕｌ、ｕｒをｚ変換する必要があるからである。
【００６６】
図１１に図１０のステップＳ３０８で行う推定の概念を示す。取得された歪量ｕｌ、ｕｒは、ｚ変換して複素平面状に写像されＵｌ（ｓ）とＵｒ（ｓ）になる。このｚ変換の際には、一定個数のデータが必要となる。ｓ空間に写像された歪量は校正工程ステップＳ１０４で求めた伝達関数Ｇ（ｓ）によって、作用力Ｆｚ（ｓ）、Ｆｘ（ｓ）に変換される。
【００６７】
そして、今度は、Ｆｚ（ｓ）、Ｆｘ（ｓ）を逆ｚ変換することで時間軸での指先作用力（押圧力ｆｚ、せん断力ｆｘ）に戻すことができる。
【００６８】
上記の説明では、推定工程（ステップＳ１１４）で、取得した指先歪量ｕｆ（歪量ｕｌ、歪量ｕｒ）をｚ変換、伝達関数Ｇ（ｓ）による変換、逆ｚ変換という工程を経て指先作用力ｆｆ（押圧力ｆｚ、せん断力ｆｘ）を求めた。しかし、予め伝達関数Ｇ（ｓ）を逆ｚ変換しておくこともできる。これは、校正工程（ステップＳ１０４）で行っておくことができる。伝達関数Ｇ（ｓ）を逆ｚ変換したものをＺ−１｛Ｇ（ｓ）｝とする。
【００６９】
図１２に伝達関数を逆ｚ変換した関数Ｚ−１｛Ｇ（ｓ）｝を用いた場合の歪量と作用力の関係を示す。逆ｚ変換した関数Ｚ−１｛Ｇ（ｓ）｝は実空間の関数となるので、指先歪量ｕｆ（歪量ｕｌ、歪量ｕｒ）から直接指先作用力（押圧力ｆｚ、せん断力ｆｘ）を求めることができる。
【００７０】
図１３に逆ｚ変換した関数Ｚ−１｛Ｇ（ｓ）｝を用いた場合の推定工程（ステップＳ１１４）の詳細を示す。推定工程（ステップＳ１１４）に処理が移ったら、得られたデータから１つずつデータを選択する（ステップＳ４００）。終了判定（ステップＳ４０２）を行い、選択したデータの速度を調べる（ステップＳ４０４）。終了の場合（ステップＳ４０２のＹ分岐）は全体フロー（図４）にもどる（ステップＳ４１２）。速度がゼロの場合（ステップＳ４０４のＹ分岐）は、第２推定モデル（行列Ａ）を用いる（ステップＳ４０８）。
【００７１】
速度がゼロでない場合（ステップＳ４０４のＮ分岐）は、伝達関数Ｇ（ｓ）を逆ｚ変換した関数Ｚ−１｛Ｇ（ｓ）｝を用いる（ステップＳ４０６）。伝達関数Ｇ（ｓ）を逆ｚ変換した関数Ｚ−１｛Ｇ（ｓ）｝は、１つずつデータを処理することができる。その後摩擦係数μを求め（ステップＳ４１０）、処理を継続する。なお、ステップＳ４０２以後はステップＳ３０６（図１０）以後と同じである。
【００７２】
図１４に図１３の場合の推定工程（ステップＳ１１４）のデータの流れを示す。指先センサ１０を装着した状態で被験物の表面に触ることで、時刻ｔ０からｔｐまでのｐ＋１個のデータが得られているものとする。
【００７３】
時刻ｔ０のデータから順に速度ａ、歪量ｕｒ、歪量ｕｌを選択し、読み込む（図１３のステップＳ４００）。図１４では、ｋ番目のデータについて変換する様子を示している。ｋ番目の速度ａｋがゼロか否かを調べ（図１３のステップＳ４０４）、ゼロの場合は行列Ａで指先作用力ｆｆ（押圧力ｆｚ、せん断力ｆｘ）を求め（ステップＳ４０８）、速度ａｋがゼロでない場合は伝達関数Ｇ（ｓ）を逆ｚ変換した関数Ｚ−１｛Ｇ（ｓ）｝を用いて指先作用力ｆｆ（押圧力ｆｚ、せん断力ｆｘ）を求める（ステップＳ４０６）。
【００７４】
以上のように制御部１２が動作することで、指先センサの出力を押圧力およびせん断力に変換することができ、これらの値から摩擦係数も求めることができる。なお、ここでは、指の速度がゼロでない場合として１種類の伝達関数を用いたが、指の速度や、押しつけ圧の違いによって他の伝達関数を用い、２個以上の推定モデルを利用してもよい。
【００７５】
なお、上記の説明では校正工程や推定工程において、指先センサ１０からの指先歪量ｕｆをそのまま離散データとして用いた。しかし、得られた指先歪量ｕｆをフーリエ変換等で、一度関数に近似し、その関数から得られる値を用いてもよい。すなわち、第１推定モデルＧ（ｓ）における伝達関数の求め方および第２推定モデルＡにおける線形関数の求め方は、上記の説明に限定されるものではない。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本発明に係る指先接触状態測定装置は、人が被験物を触った時に指先に作用する力を数値的に測定することができるので、感覚の数値化や感性の数値化といった局面で好適に利用することができる。
【符号の説明】
【００７７】
１  指先接触状態測定装置
９  被験者の指
９ａ  指腹部分
１０  指先センサ
１２  制御部
１４  校正プレート
１６  入出力装置
Ｃｏｐ、Ｓａｓ  信号
１０Ｂ  門型の基体
１０ｓＷ  間隔
１０ｐ  天板
１０ｓＬ  側壁
１０ｓＲ  側壁
２０  歪センサ
２０Ｌ  歪センサ
２０Ｒ  歪センサ
２４  加速度センサ
３０  入出力部
３２  データ取込部
３４  校正部
３６  推定部
３８  算出部
ｕｆ  指先歪量
ｕｌ  左側の歪量
ｕｒ  右側の歪量
ｆｆ  指先作用力
ｆｚ  押圧力
ｆｘ  せん断力
μ  摩擦係数
ａ  指の動く速度
Ｓｆｇ  信号
ｆｃｚ  押圧力
ｆｃｘ  せん断力
Ｓｐｌ  信号
Ｇ（ｓ）  第１推定モデル
Ａ  第２推定モデル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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