振動伝播特性を利用した物体認識
Object recognition using vibration propagation properties sensation

対象物の上でセンサを動かすことなく物体認識を行う方法の検討をしております。
物体認識は画像処理によって行われるのが主流です。しかし，それだけでは類似した見た目の物体同士の判別が困難です。そこで，触覚，即ち物体に触れて得られる情報に基づく物体認識技術の研究も行われています。これまでに，対象物上でセンサを滑らせることによって表面形状の情報を取得し，物体認識を行う研究が存在しています。
それに対し，私はセンサを動かさずに物体認識を実現することを目標としております。小さな対象物にも適用できるようにすることと，対象物の損傷リスクの低減が主な目的です。そのための方法として，物体ごとの振動の伝播特性に着目しております。具体的には，物体の近くに振動を与えた際に伝わる振動を加速度として計測し，データを人工知能に学習させることで，センサが触れている物体の判別を行います。

I’m studying methods for object recognition that do not require sensors to slide.
Generally, object recognition relies on image processing. However, this approach faces difficulties when classifying objects with similar appearances. Therefore, object recognition methods based on tactile information are also being explored. Previously, some researchers proposed acquiring the surface properties of objects by sliding a sensor across them.
On the other hand, I’m trying to realize object recognition without the sliding motion of sensors. The aims are to enhance the applicability of object recognition to small objects and to reduce the potential for damage. To accomplish this, I’m focusing on the properties of vibration propagation through objects. Specifically, I measure the acceleration of objects in response to nearby impulses. Then, I make AIs learn the data and classify what the sensor is contacting.