情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

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衣服の変形を用いた触覚フィードバック手法
上田 健太郎1,a)寺田 努1,b)

塚本 昌彦1,c)

概要：人々が着用している衣服は肌と接触しており，衣服の変形によって様々な触覚が肌に生じる．本論
文では，衣服の変形による触覚フィードバック法を提案する．形状記憶合金と圧縮バネからなるアクチュ
エータの伸縮により，衣服を変形させ，触覚刺激を生成する．長袖の T シャツの前腕，上腕，肩の周径に沿って 4 つのアクチュエータを装着し，プロトタイプデバイスを実装し，これらの位置でのフィードバック性能を比較するための評価を行った．アクチュエータの収縮パターンの認識評価の結果，15 の収縮パターンの認識では前腕での認識率が最も高かったが 28%と低かった．そのため，この結果から高い認識率のパターンを 4 つ抽出し，さらに実験を行い，その結果認識率は向上し，前腕での認識率は 85%まで向上した．これらの結果から，各装着位置でのフィードバック性能を議論し，効果的なフィードバック位置を提示する．

1. はじめに

本論文では，衣服を変形させて刺激を提示するフィードバック手法を提案する．形状記憶合金と圧縮バネで構成し人々が日々身に着ける衣服は，コンピュータを身に着けたアクチュエータの伸縮によって衣服を変形させる．形状て使用するウェアラブルコンピューティングとの親和性が記憶合金は小型，軽量，柔軟なので衣服への統合が容易で高い．Smart clothing や E-textile と呼ばれる小型化したあるためアクチュエータに利用した．リストバンド型のセンサやアクチュエータを統合した衣服の研究領域がウェフィードバックデバイスである HapticClench は，手首にアラブルコンピューティングの分野で確立され，入力イン沿って巻かれた 1 本の形状記憶合金のアクチュエータを用

タフェースやコンテキスト認識などの利用方法が提案されいて，皮膚にかける圧力の強さに応じた触覚刺激を提示すている．Smart clothing のひとつとして，布を変形させ視る [12]．圧力の強さ以外にユーザが区別できる複数の刺激覚的，触覚的な刺激を着用者に提供する Deformable clothを生成する方法が考えられ，例えば，複数のアクチュエータが研究されており，布の変形による情報出力機能が示唆さによる収縮パターンによってもユーザが区別できる刺激をれている [1], [2], [3]．着用者は布の変形により圧力や接触生成できる．提案手法では，複数のアクチュエータの収縮面積などの肌への触覚刺激の変化を知覚できる．人の皮膚パターンによって刺激を変化させるために 4 つのアクチュ

は，振動や圧力，熱など様々な刺激を知覚でき，中でも振エータを長袖の T シャツの前腕，上腕，肩の部分に沿って動刺激はモバイル，ウェアラブルデバイスの触覚フィード装着し，プロトタイプシステムを実装した．プロトタイプ

バックに利用されている [4], [5], [6]．しかし，振動フィーシステムはパルス変調 (PWM: Pulth Width Modulation)

ドバックは提示刺激が瞬間的であり，また振動刺激によっ方式によって各アクチュエータの伸縮を制御して布を変形てユーザの意識が捕捉されるため，ユーザは刺激を逃したさせる．プロトタイプを用いて提案手法のフィードバックり，長時間の振動刺激に苛立ったりする [7]．一方，圧力性能の評価と前腕，上腕，肩での刺激知覚能力の違いの比

フィードバックは知覚できる刺激量が幅広く，即時的な較のために 4 つのアクチュエータの収縮パターンによる刺フィードバックだけでなく刺激を提示し続ける持続的な激の認識評価を行った．

フィードバックもできる．圧力フィードバックを行うリス

本論文は，MoMM2019 にて発表した論文を拡張したもトバンド型や指輪型のデバイスが提案され，手首や指の刺のであり，収縮パターンの認識評価結果から抽出したパ

激の知覚能力を調査されている [8], [9], [10], [11], [12]．

ターンを用いて行った認識評価を追加している [13]．

1a)b)c)神戸大学ueda kentaro@stu.kobe-u.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp© 2020 Information Processing Society of Japan

2. 関連研究2.1 圧力フィードバック
触覚刺激の中でも，振動は多くのモバイル，ウェアラブ

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ルデバイスで通知を行うために利用されている．しかし，ユーザの座位姿勢を正すための 3 つのフィードバック方法を比較した Haller らの研究によると，振動フィードバックはユーザの作業を阻害してしまう [7]．そのため，他の刺激を利用したフィードバック手法が提案されており，中で図 1 アクチュエータも手首や指を圧迫する刺激を提示する圧力フィードバックが最近注目されている．Song らの評価結果によると，圧迫感を提示する圧力刺激は振動刺激と同程度の刺激識別率る．形状記憶合金は小型，軽量，柔軟なため，衣服に統合を記録した [14]．PokeRing は，指の周囲を 8 カ所をリニしやすい．本論文では，TOKI Corporation 製のコイル状アアクチュエータによって突くリング型デバイスであり，の Ti-Ni 形状記憶合金である Bio Metal heliX (BMX) を突く位置の移動パターンによって様々な情報を伝える [8]．

用いて，その中でも皮膚に刺激を伝えやすくするために直Movelet は，ユーザの前腕に沿って移動するブレスレット径と生成する力が最大の BMX150 を使用する．BMX150型デバイスであり，そのデバイスの移動と位置によっての線材直径は 0.15 mm，標準コイル径は 0.62 mm で最大フィードバックを行う [9]．Pohl らは，圧縮フィードバッ

40 gf の力を生成できる．BMX は電流を流すと収縮する

クを提案し，手首に圧力を与える空気圧式膨張バンドデバ

が，電流を止めても元の長さに伸長しないため，圧縮バイスを実装した [10]．Chernyshov らは，形状記憶合金ワイネを用いて BMX を元の長さに伸長させる．BMX を圧縮ヤを用いた圧力フィードバック手法を提案し，形状記憶合バネの中に通し，BMX とバネで構成されるアクチュエー金を搭載したリング型デバイスを実装した [11]．Gupta らタを実装する．Squeezeback と HapticClench では，アクは，形状記憶合金を用いた圧迫フィードバック手法を提案

チュエータを手首の周径に沿って装着し，人に身体を掴まし，形状記憶合金を搭載したブレスレット型デバイスを実れる感覚に似た刺激を提示する圧迫フィードバックを行装した [12]．このように，ウェアラブルコンピューティン

う [10], [12]．提案手法も同様のフィードバックを行えるとグ環境において圧力フィードバックは振動フィードバック想定し，腕と肩の周径に沿ってアクチュエータを装着する．の代替として利用できる．これまでに提案されたデバイス

また，HapticClench では，1 本の形状記憶合金ワイヤを用は手首や指に装着するアクセサリ型デバイスであり，衣服いて，皮膚に与える圧力の強さに応じた触覚刺激を提示すを使用したフィードバック手法はまだ提案されていない．

る [12]．収縮するアクチュエータの数と位置が異なる収縮

さらに，手首と指での圧力フィードバックの性能は調査さパターンもユーザが区別できる様々な刺激を提示できるとれてきたが，他の身体部位での性能はまだ評価されていな

考え，T シャツの袖の周囲に複数のアクチュエータを装着い．衣服は人の身体のほとんどを覆っているため，衣服をする．

用いることで身体の様々な位置にフィードバック刺激を提示できる．本論文では，腕に焦点を当て，衣服の変形に対する触覚刺激の知覚感度を評価し，触覚フィードバックを行う身体上の領域を広げることを目的とする．

3. 提案手法

4. 実装
提案手法の実現のためにプロトタイプシステムを実装した．図 1 に BMX150 と圧縮バネで構成されるアクチュエー
タを示す．1.5 cm に切り取った収縮している BMX150 を3.0 cm に伸ばし，線径 0.3 mm，外径 5.0 mm の圧縮バネ

本論文では，衣服の変形を用いたフィードバック手法をに通し，BMX の両端に金属製のハトメを取り付け，バネ提案する．先行研究では，腕や指に密着するリストバンドとハトメを接着してアクチュエータを実装した．導線をハ型や指輪型のデバイスを用いて手首や指の周径に沿って圧トメにはんだ付けして回路とアクチュエータをつないだ．

力刺激を提示する [8], [9], [10], [11], [12]．衣服を介した同次に，4 個のアクチュエータを幅 1 cm，長さ 24 cm の布の様のアクチュエーションによって，手首以外の他の身体部帯に取り付けて，アクチュエーターバンドを実装した (図位へ同様の刺激を提示できる．衣服を利用することで，リ2)．帯には 4 個のアクチュエータを取り付けるための 8 個ストバンド型デバイスを用いたフィードバック手法よりのフックを縫い付けた．アクチュエータを取り付ける 2 個も触覚刺激を提示できる身体領域が広がり，ユーザは刺激のフックの間隔は約 4 cm，両端の 2 個のフックは帯の端提示位置を変更できる．提案手法は，衣服を変形させて身から 1 cm 離して縫い付けた．隣接するアクチュエータの体と衣服の接触面積や密着度を変化させてユーザに情報間隔は約 1.5 cm となった．

を伝達する．衣服の機能性と快適性は非常に重要であるた制御回路はマイコンと無線通信モジュールで構成されめ，衣服にアクチュエータを装着する際に衣服の締め付ける (図 3)．マイコンとして Arduino Pro Mini を用いて，をきつくしないことが重要である．提案手法では，衣服のPWM によって TOSHIBA 2SC4935 トランジスタを介し変形のためのアクチュエータとして形状記憶合金を使用すてアクチュエータに電力を供給する．Arduino Pro Mini

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図 2 アクチュエーターバンド

図4

アクチュエーターバンドを装着した長袖の T シャツ (a) 前腕，(b) 上腕， (c) 肩の粒度を確保している [11], [12]．本論文で使用する BMX
は HapticClench で使われている形状記憶合金よりも短く，生成する圧力も弱い．提案手法では，複数のアクチュエー
図 3 制御回路

タを用いて，収縮するアクチュエータの数と位置を制御して様々な収縮パターンによる刺激を提示できるため，アは出力電圧をパルス波のデューティ比を変更して変調するクチュエータの収縮パターンによって刺激の粒度を得る．

PWM 変調方式によって制御でき，この回路では，PWMユーザが知覚できる刺激数を明らかにするために，プロトのデューティ比を 0 ∼ 255 の範囲で設定することで 0 ∼タイプシステムによる収縮パターンの認識評価を行う．

5 V の範囲の電圧を出力し，アクチュエータに供給する電実験内容

力を制御する．PWM 制御によって電力損失を減らし，ア

被験者は T シャツの上から長袖の T シャツを着用し，クチュエータの収縮時間と収縮量を調整する．無線通信モ

PC がある机の前の椅子に座った．各被験者の腕の長さとジュールとして Xbee を用いて，PC と通信する．この制アクチュエーターバンドの装着位置の周径，肩幅を測定し，御回路では，PWM のデューティ比の値が最大値 255 のとアクチュエーターバンドの位置を調整した．図 5 にアクきに 7.6 Ω の抵抗値のアクチュエータに 2.3 V の電圧を印

チュエーターバンドの各装着位置での 4 つのアクチュエー加する．アクチュエータの収縮の消費電力は，1 個のアクタの位置を示す．前腕と上腕では，手の甲を上に向け肘をチュエータにつき最大約 0.7 W である．

伸ばした状態で，堯骨側の下側から尺骨側の下側にかけてアクチュエータバンドを長袖の T シャツに装着した．T

各アクチュエータの位置を刺激提示位置 1 ∼ 4 とした．肩シャツの素材は綿，サイズは身丈 65 cm，肩幅 45 cm，身では，胸側から背中側にかけて刺激提示位置 1 ∼ 4 とし

幅 50 cm，袖丈 56 cm である．バンドの装着にはスナップた．被験者は実験内容についての説明を受け，左手を伸ばボタンを用いた．バンドのフックを縫い付けた面の裏面にして手のひらを机の上に置いて実験を開始した．実験手

8 個のボタンを縫い付けた．バンドの装着位置は，ユーザ

順はまず，アクチュエータが収縮し，収縮パターンを生成の動きを妨げないよう関節を避け，前腕と上腕では肘関節し，収縮開始と同時に，PC 画面上に各収縮パターンを表から約 5 cm の位置，肩では肩関節から約 5 cm の位置とすアイコンを表示した．収縮開始から 4 秒後に PC 画面にした．図 4 は各装着位置にアクチュエータバンドを装着しアイコンを選択する指示を表示し，被験者は指示を確認すた長袖の T シャツを示している．被験者に合わせてバンドると，右手のマウスを用いて知覚した収縮パターンに対応の位置を調整するために，前腕と上腕には 64 個 (8 個 × 8するアイコンを選択する認識試行を行った．選択後，アク列)，肩には 56 個 (8 個 × 7 列) のボタンを縫い付けた．

チュエータは 10 秒間伸長し，次の収縮パターンを生成する

5. 評価実装したプロトタイプシステムを用いて，アクチュエータの収縮パターンの認識評価実験を行った．

ために収縮を開始した．提案手法による刺激の絶対閾を調査した結果，肩の絶対閾を考慮して，PWM のデューティ比の値を 229(255 の 90%) に設定してアクチュエータを収縮させた．認識試行は 15 パターンの収縮パターンをランダムに 3 回ずつ提示し，被験者は各バンド装着位置で認識5.1 収縮パターン認識試行を 1 回ずつ行った．図 6(a) に PC 画面上に表示されフィードバックシステムには，ユーザに様々な情報をるアイコンを示す．アイコンは，全アクチュエータが収縮伝えるために，ユーザが区別できる刺激の粒度が求めらしていない刺激を提示しないパターンを含めて 16 個のアれる．形状記憶合金を用いた触覚フィードバックシステイコンで構成された．アイコンの白とピンクの部分は，そムでは，ユーザの皮膚に与える圧力の強さによって刺激れぞれアクチュエータの伸張と収縮を表していた．各装着© 2020 Information Processing Society of Japan550

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図 52B-12
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各装着位置でのアクチュエータ位置

図 6 収縮パターンアイコン (a) 実験中 (b) 練習中
図 7

各収縮パターンの認識結果

位置での実験の前に，収縮パターンと評価手順に慣れるために練習を行った．練習では，各収縮パターンがランダム回数が他の装着位置よりも多く，特にパターン 1，2，3，6に 1 回ずつ提示され，アイコン選択指示は収縮開始から 5が刺激なしと誤認されることが多かった．これらのことか秒後に PC 画面に表示された．練習中は生成された収縮パ

ら，15 パターンの収縮パターンは刺激提示に実用的ではなターンに対応するアイコンを視覚的に明示した (図 6(b))．

いと考えられる．

被験者は 23 から 28 歳の男性 7 名である．前腕と上腕のバンド装着位置の周径の平均値はそれぞれ 23.58 cm (標準偏差 2.31) と 23.88 cm(標準偏差 1.76) であった．
結果

5.2 抽出した収縮パターン認識
5.1 節の結果から，正しい認識回数が多く，連続的な増減を示せるパターン 3，6，11，15 の 4 パターンを提示刺

図 7 にアクチュエータが生成した各収縮パターンを被験激セットとして抽出する．提案手法の利用シーンを想定し者が認識した回数を示す混合行列を示している．被験者がて，着席と歩行の 2 状態での 4 パターンの収縮パターンの正しい収縮パターンを認識した回数から認識率を計算した．

認識評価を行う．歩行実験のために，iPad 上で実行する評

バンド装着位置の中で，前腕での認識率が最も高いが，約価アプリケーションを Swift を用いて実装し，回路の無線28.6%と低くかった．被験者が正しく認識した回数が最も通信モジュールを BLE Nano に変更した．

多い収縮パターンはパターン 1，3，4 であった．被験者の実験内容

中には，パターン 1，2，3，4，8，9 を刺激なしと認識した

5.1 節と同様に被験者は T シャツの上から長袖の T シャ人もいた．パターン 1 ∼ 8 はパターン 1 ∼ 10，パターンツを着用して実験を行う．各被験者の腕の長さとアクチュ

15 はパターン 10 ∼ 14 として認識される傾向があり，パエーターバンドの装着位置の周径，肩幅を測定し，アクチュ

ターン 9 ∼ 14 の誤認識は広範囲の収縮パターンで起こっエーターバンドの位置を調整した．バンド装着位置は 5.1

た．刺激提示位置 3 と 4 のアクチュエータの収縮を含むパ節の装着位置と同じである．被験者に実験内容について説

ターンは，刺激提示位置 1 と 2 のアクチュエータの収縮を明し，着席と歩行の姿勢について指示をして実験を開始し含むパターンよりも高い認識率であった．上腕での認識率

た．着席時は左手を伸ばして手のひらを机の上に置き，歩は 20.3%であった．パターン 2 と 4 は最も正しく認識され行時はトレッドミルを用いて歩行速度 4 km/h で歩行してた回数が多かった．パターン 1 ∼ 4 はパターン 1 ∼ 8，パ実験を行った．実験は着席状態での各装着位置での認識試

ターン 15 はパターン 5 ∼ 14 と誤認識される傾向があり，行から始め，その後，歩行状態での認識試行を行った．実パターン 5 ∼ 10 は他の収縮パターンよりも誤認識の範囲

験手順はまず，アクチュエータが収縮し，収縮パターンをが広かった．肩での認識率はバンド装着位置の中で最も低生成した．収縮開始と同時に各収縮パターンを表すアイコ

く 4.44%であった．収縮パターンが刺激なしと認識された

ン，収縮開始の 4 秒後に指示を iPad 画面上に表示した．被© 2020 Information Processing Society of Japan551

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表 1

各装着位置の着席時と歩行時の認識精度
着席

歩行

肩50%

15%

上腕

70%

40%

前腕85%

35%

クチュエータ数が１つのパターン 1，3，4 の認識率は他の収縮パターンよりも高い．上腕では，認識率は前腕よりも低く，肩では認識率がバンド装着位置の中でも最も低い．
これらの結果から，前腕がフィードバックを行う最適な位置であることが示された．肩は刺激の知覚性能が最も低く，現在のフィードバックシステムには適していない．しかし，肩は腕とは異なり，ユーザの行動によってアクチュ
図 8

各収縮パターンの認識結果

エータの身体に対する位置が移動しづらい．これは，収縮するアクチュエータの位置による刺激は知覚しやすい利点

験者は指示を確認すると，知覚した収縮パターンに対応すである．ユーザの行動の影響は四肢よりも胴体の方が小さるアイコンを右手で選択し，選択後にアクチュエータは 10いが，四肢の方が刺激知覚能力が高いため，このトレード秒間伸長し，次の収縮パターンを生成するために収縮を開オフを考慮する必要がある．

始した．刺激を知覚しやすくするために，PWM のデューティ比の値は 255 に設定してアクチュエータを収縮させ6.2 粒度た．認識試行は，4 パターンの各収縮パターンをランダムアクチュエータに使用された BMX の長さは 3.0 cm とに 5 回ずつ提示し，被験者は各姿勢において各バンド装着短く，ユーザが識別できる圧力の差を生成できないと考え，位置につき 1 回ずつ認識試行を行った．iPad 上のアイコ識別できる刺激を生成するために圧力の強さではなく，アンは，全アクチュエータが収縮していない刺激を提示しなクチュエーターバンドの収縮パターンを利用する．1 つのいパターンを含めて 5 個のアイコンが表示された．各装着アクチュエーターバンドの 4 つのアクチュエータによって位置での実験の前に，収縮パターンと評価手順に慣れるた15 個の収縮パターンを生成できるが，ユーザの認識率は前めに練習を行った．練習では，各収縮パターンがランダム腕でも 30%以下である．そのため，識別可能な刺激を生成に 3 回ずつ提示され，アイコン選択指示は収縮開始から 5するために 15 個の収縮パターンからユーザの認識率が高秒後に表示された．練習中は生成された収縮パターンに対い収縮パターン 3, 6, 11, 15 の 4 パターンを抽出して，着応するアイコンを視覚的に明示した．被験者は 5.1 節の実席と歩行の 2 状態で認識評価を行った．その結果，着席時験を終えた 28 歳の男性 1 名である．の前腕での認識率が 85%まで向上した．しかし，歩行時の実験結果認識精度は 40%以下となった．歩行時でも知覚できる刺激

図 8 に各収縮パターンの認識結果の混合行列を示す．被を提示するために，現在のプロトタイプシステムより大き験者が正しい収縮パターンを認識した回数から認識率を計

く布を変形させる必要がある．そのため，バンド上のアク算し，各装着位置での着席時と歩行時の認識率を表 1 に示

チュエータの数を減らし，アクチュエータの収縮量を大きす．着席時では 5.1 節の結果と同様に，前腕での認識率がくすることを考えている．また，バンド上のアクチュエー最も高く，肩での認識率が最も低かった．さらに 5.1 節のタの数を減らすことでシステムがユーザに識別可能な様々結果より，着席時の 4 収縮パターンの認識率は向上し，特な強さの圧力を生成の可能性もある．に前腕では 85%の認識率となった．15 パターンの刺激はまた，収縮するアクチュエータの数と位置による刺激の識別が困難であったが，刺激を 4 パターンに絞ることで精認識は精度が低いため，時間的に変化する刺激の検討も行度を向上できた．しかし，歩行時は最も高い上腕での認識う．複数のアクチュエータによる刺激提示を行うフィード率が 40%と低かった．歩行では，歩行による振動や被験者

バックシステムでは，時間的に変化する刺激のパターンをの腕の振りによって袖布と皮膚との接触が断続的に変化しフィードバックに利用している．PokeRing では，指や手て刺激を知覚しづらいと考えられる．

首の周囲を移動する刺激の移動開始位置や移動方向，刺激

6. 議論
6.1 フィードバック位置
前腕では，収縮パターンの認識率が最高であり，収縮ア© 2020 Information Processing Society of Japan

数などの認識を評価している [8]．提案手法も 4 つのアクチュエータによる刺激の移動を提示できるため，時間的に変化する刺激をフィードバックに利用できる．しかし，先行研究と異なり，デバイスが皮膚に密着していないので，

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ユーザの行動によってアクチュエータの腕に対する位置が移動するため，刺激の移動開始位置などの認識は困難だと想定している．しかし，刺激の移動方向や刺激数などはア[3]クチュエータの位置が移動しても認識できると考えている．

6.3 使用例[4]

提案手法の使用例として，着信電話または電子メールメッセージの通知と予定管理支援について説明する．ま[5]ず，着信電話または電子メールメッセージの通知では，電話や電子メールを受信すると、提案されたシステムは応答の緊急度に応じてた収縮パターンによって衣服を変形させる．ユーザは通知を受け取り、早急な返信の必要性を認識[6]

できる．さらに，複数のアクチュエーターバンドを用いることで，緊急度だけでなく，現在の未応答メッセージ数を伝える．
予定管理支援では，提案手法によって，次の予定までの[7]

時間に応じた布の変形によって，ユーザに残り時間を通知する．次の予定までの時間の減少に伴い、収縮するアクチュエータ数が増え，ユーザへ提示される刺激量が増える．
ユーザに十分な時間が残っている場合は，提案手法が提示する刺激は微弱であり，ユーザの作業を中断しない．次の[8]

予定の時間が迫ってくると，刺激が力強くなり，ユーザは作業を中断して次の予定に向かう．会議やプレゼンテー
ション中では，ユーザに終了時間を同様の方法で伝えるこ[9]とができる．

7. まとめ
本論文では，衣服の変形を利用した触覚フィードバック手法を提案した．形状記憶合金と圧縮バネで構成されたア[10]クチュエータを用いて，その収縮により衣服を変形させる．
皮膚に接触している衣服を変形させ，皮膚に触覚刺激を提示する．プロトタイプシステムを実装し、収縮パターン[11]の認識評価実験を実施した．評価の結果，4 個のアクチュ
エータによる 15 パターンの認識では，前腕での認識率が最も高かったが 28%と低かった．そのため，この結果の中で高い認識率であった収縮パターンを 4 つ抽出し，着席と歩[12]行の 2 状態における認識評価をさらに行った．その結果，着席時の認識率がすべての装着位置で向上し，特に前腕での認識率は 85%となった．しかし，歩行時の認識率はすべての装着位置で 40%以下となった．

[13]

参考文献
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