私たちの研究活動の大きな焦点は、触覚コミュニケーションの分野です。 遠隔地にあるオブジェクトと物理的に相互作用し、文字通り他の人と触れ合うことができれば、真の意味で遠隔地にある環境に没入することができます。 従来のオーディオビジュアルコミュニケーションに触覚モダリティを加えることで、遠隔地にあるオブジェクトに触れたり操作したりすることが可能になる。

この分野における最近のプロジェクトや活動は、たとえば、

Haptic codecs

Tactile Internetや5Gネットワークなどの従来の通信ネットワークや新しい通信ネットワーク上で効率的な触覚通信アプローチを開発することである。 この目的のために、我々はネットワーク特性、人間の触覚知覚の心理物理モデル、および触覚信号の知覚符号化を研究している。

Teleoperation

触覚通信の典型的なアプリケーションとして、触覚フィードバックを伴う二者間遠隔操作を主要な研究テーマとしている。 時間遅れの遠隔操作のために、遠隔操作システムの安定性を保証しつつ、効率的な触覚（キネティック情報）通信のアプローチを開発することを目的としている。

点群データと触覚センサに基づく変形可能な物体の把持計画

知能ロボットは、様々な物体が存在する非構造化環境で動作できるようになる必要がある。 特に変形可能な物体を操作することは、把持中に接触が変化するため、困難である。 さらに、対象物を傷つけないこと、変形によって開いた容器の中身がこぼれるなどの好ましくない影響を避けることが重要である。 このプロジェクトでは、変形可能な物体の把持計画と操作に焦点を当てます。 まず、既知の物体に対して、変形と接触解析に基づいて最適な把持姿勢を決定する。 次に、点群データと触覚センサに基づいて未知の物体を認識し、最適な姿勢で把持できるようにし、その後、滑り検出と把持の適応を行う。 このアルゴリズムは、家庭環境や遠隔操作シナリオに適用することができる。 後者の場合、ネットワーク遅延による困難な操作のため、オペレータが操作対象物を指定し、遠隔オペレータが自律的に把持できることが望ましい。

Surface classification and parametrization of materials

現代のマルチメディアシステムでは、視覚と聴覚の情報が主流である。 これらのモダリティの取得、保存、伝送、表示は、一般に高解像度 (HD) 以上と呼ばれる品質レベルに達している。 音声についても同様のHD技術が利用可能である。 これに対し、触覚（ハプティクスとも呼ばれる）に対する技術的ソリューションは、まだ同じレベルに達していません。 触覚インタラクションの文脈では、運動感覚と触覚のインタラクションは、異なる知覚メカニズムが関与しているため、通常、別々に考えられています。 運動学的モダリティは遠隔操作システムの文脈で広範囲に研究されていますが、触覚的タッチインプレッションの分析、処理、再現は、これまで比較的注目されていません。 これは、私たち人間が環境とのインタラクションに触覚モダリティを多用することを考えると、驚くべきことです。 例えば、バーチャルリアリティーアプリケーションでは、ユーザーはバーチャルシーン内のオブジェクトと物理的に対話し、その素材や表面の特性を体験することが典型的な目的です。 触覚ソリューションが、対応するHDビデオやオーディオのソリューションと同じレベルに達するには、多くの課題を克服する必要があります。 しかし、最近の仮想現実（VR）、拡張現実（AR）、テレプレゼンスの進歩により、このテーマは急速に関連性を増しており、触覚フィードバックによる電子商取引（T-Commerce）やタッチ拡張VRシステム（T-VR）など、新しい応用分野の実現技術になりつつある

この目的の重要な前提条件が研究されている。 様々な視聴条件下で画像を撮影するカメラのように、テクスプローラは物体の触覚特性を取得することをコンセプトとしている。 知覚に関連する主要な次元を記述する特徴を定義し、物体の特徴ベクトル表現を形成する。 7981>

本研究の成果は、将来的に2つの主要な用途に応用できると考えている。 第一に、視覚的なコンテンツに基づく画像検索システムや、音声的なコンテンツに基づく音声検索エンジンのように、素材を識別することができる低コストなシステムの必要性を認識する。 第二に、記録されたデータと計算された特徴量から、物体の表面特性のモデルを形成することができます。 7981>

LMT Haptic Texture Databaseはこちらでご覧になれます。