22B-1 VRの利用による車椅子体験シミュレータ
○鈴木 雄士, 川村 拓也, 大坪 克俊, 山田 宏尚(岐阜大学)
車いすの操作（段差を乗り越えるためにキャスターを上げる、ウィリーみたいな動作）の習得のためのシミュレータ。実物で練習すると転倒したりするので、シミュレータでの訓練に意味がある。車いすの駆動系と、HMDによる映像提示のためのシステムからなる。結構大がかり。映像表示では、1人称視点だけでなく、様々な視点から車いすを表示することができる。実験ではどのような映像表示をしたらもっとも学習効果が高いかを調べた。その結果、1人称視点よりも車いすを横から見た映像を使った時の方が学習時間が短く、成功率も高かった。

22B-2 ロボットハンドによるヒトの指先の巧緻動作の再現方法の検討
○富岡 雅弘, 水戸部 一孝, 齋藤 正親, 鈴木 雅史, 吉村 昇(秋田大学)
手の動作を詳細にキャプチャする装置(Hand-MoCap)を使って、人間の手の動作をロボットハンドで再現する。そのために、人差し指と中指の逆運動学解を求めた。またこれを使ってMoCapデータからロボットハンドを制御する実験を行った。人間とロボットハンドの手の大きさのずれやセンサの誤差などから、エンドポイントを合わせたときの姿勢が大きく違うことがある。まあそれはそうだろう。

22B-3 enchanted scissors:ハサミの開閉制御による「切る」作業の補助
○山下 真裕, 山岡 潤一, 筧 康明(慶應義塾大学)
人間が持った鋏が、描いた線に沿って自動的に紙を切ってくれる。紙に導電性インクでパターンを描き、その端にクリップで導線をつけ、鋏にも導線をつける。Arduinoで両方の間の電気抵抗を調べて、鋏が線に接触した時だけモーターを駆動して鋏を動かす。自分で力を入れずにはさみが切るに任せておけば、自動的に線の上だけが切れる。面白い発想。自動的に切り抜きができること自体には大した意味はないので、それ以上の何があるのかがポイントかなあ。

22B-4 腹腔鏡下手術手技教育のための誘導力提示法の検討
○加藤 十磨, 田川 和義, 丸谷 宜史, 田中 弘美(立命館大学), 小森 優, 来見 良誠, 森川 茂廣(滋賀医科大学)
力覚提示デバイスを使った手術の練習。実際の手技の指導では指導者が学習者に手を添えて教えたりしているが、それを力覚提示デバイスで代替。学習者の手または鉗子の先にPHANToMを設置し、鉗子の先が指導者の動作の軌跡に近づくように力覚提示する。学習システムでは、その時に腹腔鏡から見えるであろう映像のCGを提示する。実験では、胆のうを持ち上げる操作を訓練したところ、手を誘導した時の方が学習の効果が高かった。また、誘導の精度を上げるため、デバイスを改良した（手に装着する手袋を軍手から革にするとか）。

22B-5 動作追従によるスキル伝達における教示動作モデルの構築
○北尾 太嗣, 近藤 大祐, 飯塚 博幸, 安藤 英由樹, 前田 太郎(大阪大学)
視野共有システムによるスキル伝達。教示者と被教示者のなす系を考え、その制御モデルを検討。人間―機械系で使われるクロスオーバーモデルを援用し、教示者と被教示者からなるシステムの特性がクロスオーバーモデルで表せるのかどうかを調べた。クロスオーバーモデル自体の私の理解がいまひとつなので、内容がよく理解できなかった。