(57)【要約】【課題】把持実行部位において把持対象物を直接把持した際の把持状態を把持対象物の大きさ、形状、および材質などに係わらず推定する。【解決手段】把持対象物２に取り付けられ、把持対象物２の運動を電気信号波形として検出する把持対象物運動検出センサ１１と、把持対象物２の把持実行部位３に取り付けられ、把持実行部位３の運動を電気信号波形として検出する把持実行部位運動検出センサ１２と、把持対象物運動検出センサ１１および把持実行部位運動検出センサ１２の出力波形を比較する波形比較部１３２と、この波形比較部１３２における比較結果に基づいて把持実行部位３における把持対象物２の把持状態を推定する把持状態推定部１３３とを有する。【選択図】図１
2009129069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
把持対象物に取り付けられ、前記把持対象物の運動を電気信号波形として検出する把持対象物運動検出センサと、
前記把持対象物の把持実行部位に取り付けられ、前記把持実行部位の運動を電気信号波形として検出する把持実行部位運動検出センサと、
前記把持対象物運動検出センサおよび前記把持実行部位運動検出センサの出力波形を比較する波形比較部と、
この波形比較部における比較結果に基づいて前記把持実行部位における前記把持対象物の把持状態を推定する把持状態推定部と、
を有することを特徴とする把持状態推定システム。
【請求項２】
前記波形比較部は、前記波形の振幅比から滑り摩擦状態、前記波形の位相差から弾性接触状態をそれぞれ推定することを特徴とする請求項１記載の把持状態推定システム。
【請求項３】
前記把持対象物運動検出センサおよび把持実行部位運動検出センサは、角速度センサであることを特徴とする請求項１または請求項２記載の把持状態推定システム。
【請求項４】
前記把持実行部位運動検出センサは、センサ方向可変部材を介して前記把持実行部位に取り付けられ、前記センサ方向可変部材によって前記把持対象物運動検出センサの姿勢に応じて向きを変更できることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項記載の把持状態推定システム。
【請求項５】
前記把持実行部位運動検出センサは、複数の把持実行部位にそれぞれ取り付けられ、前記把持実行部位ごとに把持状態を推定することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項記載の把持状態推定システム。
【請求項６】
前記把持状態推定部で推定された把持状態および前記把持実行部位において前記把持対象物を把持した際に測定された疲労度に基づいて前記把持対象物の持ち易さを推定する持ち易さ推定部を更に有することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の把持状態推定システム。
【請求項７】
前記把持状態、前記疲労度、および前記持ち易さの関係を予め格納するデータベース部を更に備え、
前記持ち易さ推定部は、前記推定された把持状態および疲労度に基づいて前記データベース部を参照し、前記持ち易さを推定することを特徴とする請求項６記載の把持状態推定システム。
【請求項８】
把持対象物に取り付けられた把持対象物運動検出センサが、前記把持対象物の運動を電気信号波形として検出する把持対象物運動検出ステップと、
前記把持対象物の把持実行部位に取り付けられた把持実行部位運動検出センサが、前記把持実行部位の運動を電気信号波形として検出する把持実行部位運動検出ステップと、
前記把持実行部位で前記把持対象物を把持した際に前記把持対象物運動検出センサおよび前記把持実行部位運動検出センサの出力波形を比較する波形比較ステップと、
この波形比較ステップにおける比較結果に基づいて前記把持実行部位における前記把持対象物の把持状態を推定する把持状態推定ステップと、
を有することを特徴とする把持状態推定方法。
【請求項９】
前記波形比較ステップにおいて、前記波形の振幅比から滑り摩擦状態、前記波形の位相差から弾性接触状態をそれぞれ推定することを特徴とする請求項８記載の把持状態推定方法。
【請求項１０】
前記把持対象物運動検出センサおよび把持実行部位運動検出センサは、角速度センサであることを特徴とする請求項８または請求項９記載の把持状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体の把持状態を推定する把持状態推定システムおよび把持状態推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ノートパソコンや携帯電話機などの人が持ち運びながら使用するモバイル機器が広く普及しているが、これらの機器の設計においては、人間が感じる持ち易さを推定することが重要である。具体的には、センサを用いてそのデータを処理することによって、人間の感性を推定する。このような推定方法としては、表面に圧力センサなどを配置したグローブを手にはめて、物体を把持した時のセンサデータを処理することにより、把持状態を判定するものが知られている（例えば特許文献１参照）。この手法は、杖やハンドルなどの比較的しっかり握ることが必要な器具の形状および持ち易さの推定に適している。
【特許文献１】特開２００６−９２３７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来技術においては以下の問題があった。
【０００４】
（１）ノートパソコンや携帯電話機など比較的小さい機器を持つ場合には、杖やハンドルほど力を入れて把持する必要はないので、圧力分布の測定が難しい。表面の形状が複雑な機器を持つ場合も同様である。
【０００５】
（２）圧力センサなどを表面に貼り付けたグローブを手にはめると、人間の把持感覚は大幅に変わってしまい、正確な測定を行うことができない。また、圧力センサの分解能の問題や、曲面での測定データの精度の問題もあり、必ずしも接触状態を正確に測定できるとは限らない。
【０００６】
（３）物体の把持においては、手と物体の接触面における滑り摩擦が人間の感じる持ち易さに大きく関与するが、従来の圧力センサ付きグローブを用いた方法は、グローブを装着した手で物体を間接的に把持することによって圧力を検知し、その圧力分布に基づいて物体の把持状態を判定する構成であるため、この滑り摩擦を測定することはできない。
【０００７】
そこで、本発明は、上記従来技術の問題に鑑み、把持対象物を直接把持した際の把持状態を把持対象物の大きさ、形状、および材質など係わらず推定できる把持状態推定システムおよび把持状態推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る把持状態推定システムは、把持対象物に取り付けられ、前記把持対象物の運動を電気信号波形として検出する把持対象物運動検出センサと、前記把持対象物の把持実行部位に取り付けられ、前記把持実行部位の運動を電気信号波形として検出する把持実行部位運動検出センサと、前記把持対象物運動検出センサおよび前記把持実行部位運動検出センサの出力波形を比較する波形比較部と、この波形比較部における比較結果に基づいて前記把持実行部位における前記把持対象物の把持状態を推定する把持状態推定部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る把持状態推定方法は、把持対象物に取り付けられた把持対象物運動検出センサが、前記把持対象物の運動を電気信号波形として検出する把持対象物運動検出ステップと、前記把持対象物の把持実行部位に取り付けられた把持実行部位運動検出センサが、前記把持実行部位の運動を電気信号波形として検出する把持実行部位運動検出ステップと、前記把持実行部位で前記把持対象物を把持した際に前記把持対象物運動検出センサおよび前記把持実行部位運動検出センサの出力波形を比較する波形比較ステップと、この波形比較ステップにおける比較結果に基づいて前記把持実行部位における前記把持対象物の把持状態を推定する把持状態推定ステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、把持対象物を直接把持した際の把持状態を把持対象物の大きさ、形状、および材質など係わらず推定できる把持状態推定システムおよび把持状態推定方法が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
（実施形態１）
以下、本発明の実施形態１に係る把持状態推定システムを図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る把持状態推定システムの全体構成例を示す斜視図である。図１（ａ）に示されるように、把持状態推定システムは、把持対象物運動検出センサ１１、把持実行部位運動検出センサ１２、およびデータ処理装置１３から構成されたコンピュータシステムである。
【００１２】
把持対象物運動検出センサ１１は、把持対象物２に取り付けられ、把持対象物２の運動時のデータ（以下、「運動データ」という。）を電気信号波形として検出するセンサである。
【００１３】
図１（ａ）では、把持対象物運動検出センサ１１が、把持対象物２である筐体の表面に取り付けられている。把持対象物運動検出センサ１１としては、角速度センサや加速度センサなど各種のセンサを用いることができる。角速度センサの場合には角速度データ、加速度センサの場合には加速度データが運動データとしてそれぞれ取得される。尚、理論上、物体の角速度はその物体のどの位置で計測しても同じ値となるので角速度センサを用いると好適である。すなわち、角速度センサを用いる場合には、センサの取り付け位置を自由に設定することができ、実際の計測やデータ処理が容易な利点がある。また、把持対象物運動検出センサ１１の内部には姿勢センサ（図示省略する）が設けられており、水平方向に対する傾斜角度を姿勢データとして出力する。
【００１４】
把持実行部位運動検出センサ１２は、把持対象物２の把持動作を行う把持実行部位３（例えば人間の手）に取り付けられ、把持実行部位３の運動データを電気信号波形として検出するセンサである。図１（ａ）では、把持実行部位運動検出センサ１２が、把持実行部位３である手にバンド型センサ固定部材１２１によって固定されている。図１（ｂ）は、図１（ａ）の要部を説明する図である。尚、把持対象物運動検出センサ１１と同タイプのセンサを用いると後のデータ処理が容易となるので好適である。
【００１５】
データ処理装置１３は、把持対象物運動検出センサ１１および把持実行部位運動検出センサ１２における運動データを無線若しくは有線により取得し、この運動データの解析によって把持実行部位３における把持対象物２の把持状態を推定するコンピュータである。図１（ａ）では、各センサから無線通信によって運動データが取得されることが示されている。
【００１６】
図２は、本実施形態に係る把持状態推定システム１の全体構成例を示すブロック図である。尚、図１と共通する符号は同一物を示すので説明を省略する。同図に示されるように、データ処理装置１３は、検出データ変換部１３１、波形比較部１３２、および把持状態推定部１３３から構成されている。
【００１７】
検出データ変換部１３１は、把持対象物運動検出センサ１１および把持実行部位運動検出センサ１２で検出された運動データ（例えば角速度データや加速度データなど）を無線若しくは有線による通信で同時に取り込み、後述する波形比較部１３２において比較可能に単位系および座標系を揃えるプログラムである。
【００１８】
波形比較部１３２は、検出データ変換部１３１から出力される２つの波形を比較し、波形の振幅比から滑り摩擦状態パラメータ、波形の位相差から弾性接触状態パラメータを求めるプログラムである。
【００１９】
図３は、滑り摩擦状態パラメータおよび弾性接触状態パラメータを説明する図である。同図において、実線は把持対象物運動検出センサ１１から取得した運動データの波形（波形１）、破線は把持実行部位運動検出センサ１２から取得した運動データの波形（波形２）を示すものとする。ここで、滑り摩擦状態パラメータは、波形全体から局所的な区間を切り出し、振幅比｜ａ／ｂ｜を計算して求める。また、弾性接触状態パラメータは、２つの波形が重なるようにどちらか１つの波形の時間をずらし、２つの波形が最も重なる状態での位相差ｃを計算して求める。
【００２０】
把持状態推定部１３３は、波形比較部１３２から出力される滑り摩擦状態パラメータおよび弾性接触状態パラメータに基づいて把持実行部位３による把持対象物２の把持状態を推定するプログラムであり、各パラメータを予め定義された推定関数に代入して把持状態を推定する。この推定関数は、滑り摩擦が小さい場合には、把持対象物２と把持実行部位３の間に滑りが生じるので、滑り摩擦状態パラメータが１に近いほど滑りにくく、物体をしっかりと把持できていると推定する。また、弾性接触時の弾性係数が小さい場合には、把持実行部位３の運動に対して把持対象物２の運動は遅れるので、弾性接触状態パラメータが０に近いほど物体をしっかりと把持できていると推定する。
【００２１】
例えば、振幅比の値を滑り摩擦状態パラメータP1とし、位相差の値を弾性接触状態パラメータP2とした場合に、推定関数ＦをR＝F（P1,P2）＝ＡＰ１＋ＢＰ２（Ａ、Ｂは比例定数）のように定義することにより、把持状態Rを連続値として求めることができる。尚、推定関数Ｆには様々な式が考えられるが、把持対象物２の形状、大きさ、重量、および材質などが異なる場合の人間の感じる持ち易さのデータを統計し、この統計データの解析により定義すると好適である。
【００２２】
図４は、把持状態と波形との関係を説明する図である。同図において、実線は把持対象物運動検出センサ１１から取得した運動データ、破線は把持実行部位運動検出センサ１２から取得した運動データの波形を示すものとする。図４（ａ）の場合には、波形比較部１３２から出力される滑り摩擦状態パラメータおよび弾性接触状態パラメータの値が共に小さい。この場合、把持状態推定部１３３は、把持状態が安定し、持ち易いと推定する。一方、図４（ｂ）の場合には、波形比較部１３２から出力される滑り摩擦状態パラメータおよび弾性接触状態パラメータの値が共に大きい。この場合、把持状態推定部１３３は、把持状態が不安定であり、持ちにくいと推定する。
【００２３】
図５は、検出データ変換部１３１における処理の具体例を示すフローチャートである。
【００２４】
Ｓ５０１においては、把持対象物運動検出センサ１１から運動データ（角速度データや加速度データなど）、単位系データ、および姿勢データを取得する。尚、単位系データは運動データの単位情報であるのでセンサの種類によって異なる。
【００２５】
Ｓ５０２においては、把持実行部位運動検出センサ１２から運動データ、単位系データ、および姿勢データを取得する。
【００２６】
Ｓ５０３においては、両センサから取得された姿勢データを比較し、把持対象物運動検出センサ１１と把持実行部位運動検出センサ１２の水平方向に対する姿勢が異なるか否かを判定する。ここで、両センサの姿勢が異なると判定された場合には、Ｓ５０４へ進む。これに対し、両センサの姿勢が一致すると判定された場合には、Ｓ５０５へ進む。
【００２７】
Ｓ５０４においては、把持実行部位運動検出センサ１２の運動データの座標系を把持対象物運動検出センサ１１の運動データの座標系を基準として変換し、Ｓ５０５へ進む。
【００２８】
Ｓ５０５においては、両センサから取得された単位系データを比較し、把持対象物運動検出センサ１１と把持実行部位運動検出センサ１２の運動データの単位が異なるか否かを判定する。ここで、運動データの単位が異なると判定された場合には、Ｓ５０６へ進む。これに対し、運動データの単位が一致すると判定された場合には、Ｓ５０７へ進む。
【００２９】
Ｓ５０６においては、把持実行部位運動検出センサ１２の運動データの単位を把持対象物運動検出センサ１１の運動データの単位に変換し、Ｓ５０７へ進む。
【００３０】
Ｓ５０７においては、波形に変換された運動データを波形比較部１３２へ出力し、処理を終了する。
【００３１】
図６は、波形比較部１３２における処理の具体例を示すフローチャートである。
【００３２】
Ｓ６０１においては、検出データ変換部１３１から波形に変換された運動データを取得する。
【００３３】
Ｓ６０２においては、波形全体から任意の一区間を抽出する。
【００３４】
Ｓ６０３においては、２つの波形の振幅比から滑り摩擦状態パラメータを求める。
【００３５】
Ｓ６０４においては、２つの波形が重なるようにどちらか１つの波形の時間をずらし、２つの波形が最も重なる状態での位相差を計算して弾性接触状態パラメータを求める。
【００３６】
Ｓ６０５においては、波形の比較によって求められた各パラメータを把持状態推定部１３３へ出力し、処理を終了する。尚、各パラメータは、波形の複数の区間における平均値から求めても良い。
【００３７】
図７は、把持状態推定部１３３における処理の具体例を示すフローチャートである。
【００３８】
Ｓ７０１においては、波形比較部１３２から滑り摩擦状態パラメータおよび弾性接触状態パラメータを取得する。
【００３９】
Ｓ７０２においては、取得された各パラメータを予め定義された推定関数に代入して把持状態を推定する。
【００４０】
Ｓ７０３においては、推定された把持状態を表示装置（図示省略する）やデータベース（図示省略する）へ出力し、処理を終了する。
【００４１】
このように、各センサで検出された運動データの波形を比較することによって把持実行部位３で把持対象物２を直接把持している際の把持状態、すなわち、把持対象物２と把持実行部位３の運動時における一体化の度合いを推定できる。そして、この把持状態推定システム１を製品の設計の際に用いることで、製品の最適な形状、大きさ、および材質などを決定することができる。
【００４２】
（実施形態２）
以下、本発明の実施形態２に係る把持状態推定システム１を図面に基づいて説明する。実施形態１で述べたように、把持対象物運動検出センサ１１と把持実行部位運動検出センサ１２の測定波形を比較するためには、座標系と単位系を揃える必要がある。単位系を揃える方法には、単位変換する方法と同タイプのセンサを用いて揃える方法があるが、いずれを用いても良い。一方、座標系を揃える方法には、姿勢センサで検出される姿勢データを利用する方法と機構的に揃える方法があるが、本実施形態では、姿勢センサは用いず、把持実行部位運動検出センサ１２の姿勢を把持対象物運動検出センサ１１の姿勢を基準としてセンサ方向可変部材１２２によって機構的に揃える。
【００４３】
図８は、本発明の実施形態２に係る把持状態推定システム１の全体構成例を示す斜視図である。尚、図１と共通する符号は同一物を示すものであるので説明を省略する。
【００４４】
図８（ａ）に示されるように、把持対象物２には把持対象物運動検出センサ１１が取り付けられており、把持実行部位３である手に装着されたバンド型センサ固定部材１２１上には把持実行部位運動検出センサ１２がセンサ方向可変部材１２２を介して取り付けられている。図８（ｂ）は、図８（ａ）の要部を説明する図であり、センサ方向可変部材１２２にはボールジョイントが用いられている。尚、センサ方向可変部材１２２は、センサの姿勢を任意に変更できる機構を有するならば他の部材でも良い。利用者は、把持当初のセンサの姿勢が適切でない場合には、把持対象物運動検出センサ１１の姿勢を基準として把持実行部位運動検出センサ１２の姿勢を手動で調整し、座標系を機構的に揃えることができる。
【００４５】
このように構成することにより、把持実行部位運動検出センサ１２内に姿勢センサ（図示省略する）を設ける必要がないので、実施形態１と比べてセンサの小型化が可能となり、データ処理装置１３における処理負荷も軽減することができる。
【００４６】
（実施形態３）
以下、本発明の実施形態３に係る把持状態推定システム１を図面に基づいて説明する。図９は、本発明の実施形態３に係る把持状態推定システム１の全体構成例を示す斜視図である。尚、図１と共通する符号は同一物を示すものであり、データ処理装置１３における処理は共通であるので説明を省略する。
【００４７】
図９（ａ）に示されるように、本実施形態においては、一つの把持対象物運動検出センサ１１に対して、把持実行部位運動検出センサ１２が把持実行部位３である各々の指にリング型センサ固定部材１２３によって取り付けられている。図９（ｂ）は、図９（ａ）の要部を説明する図である。
【００４８】
このように構成することにより、指ごとに把持状態を推定することが可能となる。すなわち、把持時にどの指が持ち易い状態であり、どの指が持ちにくい状態であるかを確認できる。この結果、持ちにくい指の箇所を改良して全体を持ち易くすることが可能となる。
【００４９】
（実施形態４）
以下、本発明の実施形態４に係る把持状態推定システム１を図面に基づいて説明する。本実施形態では、把持対象物２を普通に持った状態で波形を測定すると波形の差異が出にくい場合もあることを考慮し、把持対象物２に対して意図的に物理的な力（外乱）を作用させ、このときの波形の解析により把持状態を推定する。具体的には、波形比較部１３２において外乱が加えられてから振動が減衰して波形が安定するまでの時間（以下、「減衰時間」という。）を求め、この減衰時間を滑り摩擦状態パラメータおよび弾性接触状態パラメータと共に把持状態推定部１３３における推定パラメータとして用いる。
【００５０】
図１０は、外乱の発生方法の具体例を示す図である。尚、図２と共通する符号は同一物を示すので説明を省略する。図１０（ａ）では、それ自体が振動を起こす加振装置１４が把持対象物２に取り付けられており、振動が加えられている時の波形の差異を比較することにより、把持状態を推定する。一方、図１０（ｂ）では、インパクト作用装置１５を用いて把持対象物２に物理的な力を作用させ、把持状態を推定する場合が示されている。図中の矢印は、物体に加わる力とその方向を示している。
【００５１】
図１１は、波形と減衰時間の関係を説明する図である。図１１（ａ）は、把持対象物２の把持状態が安定し、持ち易い場合の波形を示す図である。同図においては、減衰時間がＴ１で表されている。一方、図１１（ｂ）は、把持対象物２の把持状態が不安定であり、持ちにくい場合の波形を示す図である。同図においては、減衰時間がＴ２で表されている。図１１（ａ）および（ｂ）を比較すると、減衰時間は把持対象物２を持ちにくい場合の方が長い。つまり、物理的安定余裕が小さいということになる。
【００５２】
このように、把持状態推定部１３３が減衰時間を把持状態の推定関数のパラメータに加えることにより、更に詳細に把持状態を推定できる。
【００５３】
（実施形態５）
以下、本発明の実施形態５に係る把持状態推定システム１を図面に基づいて説明する。図１２は、本発明の実施形態５に係る把持状態推定システム１の全体構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る把持状態推定システム１は、実施形態１のシステムに対して、負荷測定装置１６、疲労度推定部１３４、データベース部１３５、および持ち易さ推定部１３６が追加されたコンピュータシステムである。尚、図１および図２と共通する符号は同一物を示すものであり、把持実行部位運動検出センサ１２の取り付け方法は前述した実施形態のいずれかを用いるため説明を省略する。
【００５４】
負荷測定装置１６は、把持実行部位３である身体の一部に取り付けられ、運動時の身体データを測定するセンサである。例えば、筋電センサや心拍数測定装置などが挙げられるが、ここでは筋電センサを用いるものとして説明する。
【００５５】
疲労度推定部１３４は、負荷測定装置１６において測定された身体データを取得し、この身体データに基づいて疲労度を推定するプログラムである。具体的には、筋電センサで測定された筋肉活動のデータを波形化し、この波形の一定期間についての積分値を算出することにより把持動作における疲労度を推定する。すなわち、疲労度が小さければ小さいほど持ち易いと感じていると推定される。尚、実施形態１と同様に予め定義された推定関数を用いて疲労度を推定してもよい。
【００５６】
データベース部１３５は、把持状態および疲労度の推定値と把持対象物２の持ち易さの関係を予め記憶するデータベースである。図１３は、データベース部１３５の具体例を示す図である。Ａ１〜Ａ４およびＢ１〜Ｂ４は把持状態推定部１３３および疲労度推定部１３４でそれぞれ求められた推定値のレベルを示しており、人間が把持対象物２を把持する際に感じる持ち易さのレベルであるＣ１〜Ｃ４に対応付けられている。
【００５７】
持ち易さ推定部１３６は、疲労度推定部１３４で求められた疲労度と把持状態推定部１３３で求められた把持状態に基づいてデータベース部１３５を参照し、人間が把持対象物２を把持する際に感じる持ち易さを推定するプログラムである。尚、推定された把持状態、疲労度、および持ち易さの関係は、データ処理装置１３に接続された入力装置（図示省略する）から入力された把持対象物２の属性データ（形状、材質、大きさ、重量など）に関連付けされてデータベース部１３５に蓄積されると推定結果を有効に利用できるので好適である。
【００５８】
図１４は、疲労度推定部１３４における処理の具体例を示すフローチャートである。
【００５９】
Ｓ１４０１においては、負荷測定装置１６から負荷測定データを取得する。
【００６０】
Ｓ１４０２においては、取得された負荷測定データの波形の一定期間についての積分値を算出し、この積分値から疲労度を推定する。
【００６１】
Ｓ１４０３においては、求められた疲労度を持ち易さ推定部１３６へ出力し、処理を終了する。
【００６２】
図１５は、持ち易さ推定部１３６における処理の具体例を示すフローチャートである。
【００６３】
Ｓ１５０１においては、把持状態推定部１３３から把持状態の推定値を取得する。
【００６４】
Ｓ１５０２においては、疲労度推定部１３４から疲労度の推定値を取得する。
【００６５】
Ｓ１５０３においては、取得された把持状態および疲労度の推定値に基づいてデータベース部１３５を参照し、把持対象物２の持ち易さを推定する。
【００６６】
Ｓ１５０４においては、把持対象物２の持ち易さの推定値を表示装置（図示省略する）やデータベース部１３５に出力し、処理を終了する。
【００６７】
このように、把持状態に加えてさらに疲労度を用いて人間が把持する際に感じる持ち易さを推定するので、把持対象物２の持ち易さをより詳細に推定することができる。
【００６８】
尚、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００６９】
また、上記実施形態においては把持実行部位３を人間の手としたが、産業用ロボットのアーム部など機械の一部分でも良い。機械の一部分の場合には、把持実行部位３の把持性能を推定することも可能となる。足や頭など身体の他の部分に装着する製品などの評価にも応用することができる。
【００７０】
また、把持状態の変化を操作情報として認識することにより、各種の装置を操作することも可能である。図１６は、把持状態推定システム１で求められた把持状態に応じて動作する装置の具体例を示す図である。ここでは、把持対象物２の内部に、モータ２１、リンク２２、錘２３が備えられており、モータ２１に接続されたリンク２２先には錘２３が固定され、把持状態推定部１３３における推定結果に基づいてモータ２１の動作が制御されている。このモータ２１を駆動させると錘２３が回転し、把持対象物２に対して加速度を生じさせることや把持対象物２の重心を変更させることができる。そして、把持状態推定部１３３で再度推定された把持状態が改善傾向を示せば、回転方向を維持し、把持状態が悪化傾向を示せば、逆方向に回転させるフィードバック制御を行う。これにより、把持対象物２側で持ち易さを動的に変化させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の実施形態１に係る把持状態推定システムの全体構成例を示す斜視図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る把持状態推定システムの全体構成例を示すブロック図。
【図３】本発明の実施形態１に係る滑り摩擦状態パラメータおよび弾性接触状態パラメータを説明する図。
【図４】本発明の実施形態１に係る把持状態と波形との関係を説明する図。
【図５】本発明の実施形態１に係る検出データ変換部における処理の具体例を示すフローチャート。
【図６】本発明の実施形態１に係る波形比較部における処理の具体例を示すフローチャート。
【図７】本発明の実施形態１に係る把持状態推定部における処理の具体例を示すフローチャート。
【図８】本発明の実施形態２に係る把持状態推定システムの全体構成例を示す斜視図である。
【図９】本発明の実施形態３に係る把持状態推定システムの全体構成例を示す斜視図である。
【図１０】本発明の実施形態３に係る外乱の発生方法の具体例を示す図。
【図１１】本発明の実施形態４に係る波形と減衰時間の関係を説明する図。
【図１２】本発明の実施形態５に係る把持状態推定システムの全体構成例を示すブロック図。
【図１３】本発明の実施形態５に係るデータベース部の具体例を示す図。
【図１４】本発明の実施形態５に係る疲労度推定部における処理の具体例を示すフローチャート。
【図１５】本発明の実施形態５に係る持ち易さ推定部における処理の具体例を示すフローチャート。
【図１６】本発明に係る把持状態推定システムで求められた把持状態に応じて動作する装置の具体例を示す図。
【符号の説明】
【００７２】
１…把持状態推定システム、
２…把持対象物、
３…把持実行部位、
１１…把持対象物運動検出センサ、
１２…把持実行部位運動検出センサ、
１３…データ処理装置、
１４…加振装置、
１５…インパクト作用装置、
１６…負荷測定装置、
２１…モータ、
２２…リンク、
２３…錘、
１２１…バンド型センサ固定部材、
１２２…センサ方向可変部材、
１２３…リング型センサ固定部材、
１３１…検出データ変換部、
１３２…波形比較部、
１３３…把持状態推定部、
１３４…疲労度推定部、
１３５…データベース部、
１３６…持ち易さ推定部。
【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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【図１５】
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【図１６】
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