機械学習によるユーザの意図を反映した背景 CG の自動生成
本研究では，深層学習を用いた背景CGの自動生成システムを提案する．提案システムは，ユーザが描いた道路画像から，建造物の形状，景観，配置を決定した背景3DCGを自動生成する．また，生成過程に2種類の深層学習を効果的に用いることで，高速な自動生成を実現する．国土地理院が公開する基盤地図情報から生成した学習モデルを使用することで，リアルな3DCGの生成が可能である．
筋隆起センシングにより操作する対向3指の電動義手です．様々な日用品を操作できる対向3指ハンド，容易に着脱可能なサポータソケット，筋隆起センサで検出した筋隆起による操作システムが特長です．ハンド，ソケット，筋隆起センサ，それぞれが要素技術として利用可能です．
様々な日用品を把持できる対向3指ハンド
シリコン製の指先キャップとトーションバネを内蔵した対向配置の3指により，500gまでの様々な日用品を把持できます．ペットボトルのような太い物から，紙のような薄い物まで対応しています．
容易に装着可能なサポータソケット
橈骨と尺骨を挟みこむソケットフレームにサポータを被せた構造を採用し，適度な摩擦と快適性が得られる特殊素材により腕が抜けにくくなっています．
筋隆起センシングに基づく操作システム
サポータのポケットに挿入した筋隆起センサで筋肉の隆起を検出し，その大きさに応じて指先を開閉します．筋隆起センサは距離センサ（フォトリフレクタ）を用いて構成しています．筋電センサのように直接皮膚に接触せず，布を介したセンシングも可能です．筋隆起センサはサイズや厚みも自由に調整できます．
論文
「機能性とデザイン性を考慮した軽量・低コストの対向３指義手」(2014)『日本ロボット学会誌』32p.456-463.
特許
特許第6172651号
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