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title: 音波発生機構を用いた一軸インタラクション取得手法に関する一検討
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author: [Computer Human Interaction Lab （青山学院大学）](https://www.docswell.com/user/2643380947)
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description: 第223回ヒューマンインタフェース学会研究会SIGDeMOでの発表（林吉経）
published: January 16, 26
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2025年10月2日
第223回ヒューマンインタフェース学会研究会
音波発生機構を用いた
一軸インタラクション
取得手法に関する一検討
○林 吉経1, 尾崎 亮太1, 上堀 まい1, 岩本 涼2, 伊藤 雄一3
1青山学院大学 大学院理工学研究科
2DAIKEN株式会社
3青山学院大学 理工学部 情報テクノロジー学科


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研究背景(1/2)
スマートホームなど多様な対象に計算機能
コンピュータ周辺の物理情報・ユーザの動作を取得する必要
インタラクションの認識により，文脈に応じた応答が可能
インタラクションの取得手法[1]
•
明示的な手法
ボタン・タッチスクリーンなど
•
暗黙的な手法
日常動作そのものを入力として利用
無意識的に計算機能の恩恵を享受
[1]
Schmidt, A.: “Implicit human computer interaction through context, Personal technologies”, Vol. 4,No. 2, pp. 191 –199 (2000).
1


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研究背景(2/2)
多くのセンサは特定の目的に特化[2,3]
動作・部品によりデバイス設計やセンサの選定が必要
特化型センサは汎用性が低く，維持コスト大
全てのものに異なるセンサを取り付けることは不可能
汎用性の高いセンシングデバイスが必要[4]
音波や磁歪の間接的な利用は複数動作の識別に有用[4,5]
[2]
[3]
[4]
[5]
H.-S. Yeo, G. Flamich, P. Schrempf, D. Harris-Birtill and A. Quigley: “Radarcat: Radar categorization for input &
interaction”,Proceedings of the 29th Annual Symposium on User Interface Software and Technology, pp. 833 –841 (2016).
G. Laput, C. Yang, R. Xiao, A. Sample and C. Harrison: “Em-sense: Touch recognition of uninstrumented, electrical and
electromechanical objects”, Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on User Interface Software & Technology, UIST ’15
New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, p. 157–166 (2015).
G. Laput, Y. Zhang and C. Harrison: “Synthetic sensors: Towards general-purpose sensing”
Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 3986 –3999 (2017).
Amesaka, T., Watanabe, H., Sugimoto, M. And Shizuki, B.: „Gesture Recognition Method Using Acoustic Sensing on Usual
Garment.“, Proc.ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Tech-nol., Vol. 6, No. 2, pp. 41–1 (2022).
2


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3
関連研究(1/2)
汎用センシング
“Synthetic Sensors” [4]
・ 複数種のセンサを搭載したデバイス
・ あるセンサが取得した情報から
複数の動作を識別
(例)電磁ノイズにより
冷蔵庫・電子レンジの動作を識別
少ないセンサで間接的に多種の情報を取得
[4]
G. Laput, Y. Zhang and C. Harrison: “Synthetic sensors: Towards general-purpose sensing”
Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 3986 –3999 (2017).


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4
関連研究(2/2)
音波振動を使った運動の取得
“Lamello” [6]
・ 長さの異なる歯
・ 弾いた際の周波数で
絶対位置を取得
機構の工夫で速度や重さなど取得の可能性
[6]
V. Savage, A. Head, B. Hartmann, D. B. Goldman, G. Mysore and W. Li: “Lamello:Passive acoustic sensing for tangible input
components”, Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 1277–1280 (2015).


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本研究の目的
音波振動によるインタラクションの取得
• 振動の取得は低コスト(価格・計算負荷)
• ジョイスティック
➢方向
➢移動量
➢速さ
音波発生機構及び解析手法による
スケーラブル・安価な汎用センシングデバイスの実現
運動を音波振動に変換，振動解析による動作の取得
5


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音波発生機構
6


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7
音波発生機構
• 等間隔の突起列
• 突起列には位相差


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8
音波発生機構
• 等間隔の突起列
• 突起列には位相差
• 異なる長さの爪
⇒低音・高音


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9
音波発生機構
• 等間隔の突起列
• 突起列には位相差
• 異なる長さの爪
⇒低音・高音
近い突起⇒ペア


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10
音波発生機構
• 等間隔の突起列
• 突起列には位相差
• 異なる長さの爪
⇒低音・高音
近い突起⇒ペア
周波数の異なる音波振動の順番 ⇔ 移動方向


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プロトタイプ・パラメータ
突起列を円弧(r=50 mm)上に配置
突起列の位相差 Lp
⇒ペア内の時間差
突起間隔 Ls
⇒ペア同士の時間差
11


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12
インタラクションの取得
時刻𝑡𝑛 にn番目のペアを検知
移動方向
：周波数が異なる音波の発生順番
移動量 𝑑 (mm)
：𝑑 = σ𝑛1 𝑑𝑖𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 ∙ 𝑟𝐿𝑠
平均速度𝑣ҧ (mm/sec)
：𝑣ҧ =
瞬間速度𝑣𝑛 (mm/sec) ：𝑣 =
𝑛
σ𝑛
1 𝑑𝑖𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛∙𝑟𝐿𝑠
𝑡𝑛 −𝑡1
𝑑𝑖𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛∙𝑟𝐿𝑠
𝑡𝑛 −𝑡𝑛−1


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13
システム概要
振動を圧電素子により観測
オーディオインタフェースを
介してPCに送信


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14
音波解析手法(1/2)
ピーク検知
• 振幅の絶対値をとりローパスフィルタ処理⇒平滑化
• 極大点をピークとする
ペアリング
ピーク同士のタイムスタンプの差が小さいものからペアを決定
青
生波形
オレンジ 平滑化した波形
青・赤点 ピーク
緑線
ペア


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音波解析手法(2/2)
移動方向の推定
• 各ピークの近傍で高速フーリエ変換
⇒周波数成分の最大値を各ピークの周波数に決定
• 大小比較によりピークを低音・高音に分類
低音・高音の発生順番により方向を決定
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16
動作時の波形
10倍スロー再生
• 異なる周波数の
音波振動が発生


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17
移動検知に関する実験
実験目的
移動方向・量の取得を確認
実験内容
棒部を手で正負方向にそれぞれ９ペア分動かす×10試行
録音・解析 ⇒ ペアの検知率を調査
結果
移動方向
正方向
負方向
合計
検知回数
84
85
169
検知率
0.93
0.94
0.94
全体の検知率94 %
移動方向による
検知率の差は0.01


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18
位相差θLpの評価(1/2)
実験目的
パラメータθLpを変化させたときの
検知精度を評価
実験内容
棒部を手で正負方向にそれぞれ１ペア分動かす×10試行
録音・解析 ⇒ ペアの検知率を調査
結果
θLp・移動方向
正方向
負方向
合計
0.75
1.00
1.25
1.50
1.75
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.00
0.00
1.00
1.00
1.00
0.50
0.50
1.00
1.00
1.00


# Page. 20

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位相差θLpの評価(2/2)
結果・考察
1.25 °以上で検知率100 %
移動方向により検知精度に差
負方向の場合，長い爪が先に突起に触れる
19
θLp
検知率
0.75
0.50
1.00
0.50
1.25
1.00
1.50
1.00
1.75
1.00
長い爪は突起との接触開始から解放までの時間長い
⇒位相差を打ち消した
爪の材質・形状の検討により精度向上の可能性


# Page. 21

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θLp・θLsの組み合わせ実験(1/5)
実験目的
θLp・θLs・移動速度の
組み合わせと検知精度の関係を調査
実験内容
爪をサーボモータで負方向に9ペア分動かす×10試行
録音・解析 ⇒ ペアの検知率を調査
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# Page. 22

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21
θLp・θLsの組み合わせ実験(2/5)
実験条件
Lp・Lsの組み合わせ(3×3＝9通り)
θLp:
1.25 °, 1.50 °,1.75 °
θLs:
4倍, ５倍, ６倍
（θLpを基準）
移動速度(電圧により制御)
電圧 (V)
4.5
5.5
6.5
7.5
8.5
角速度
（rad/sec）
4.5
5.5
7.4
7.9
8.6


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74MYR1QJ1.jpg)

θLp・θLsの組み合わせ実験(3/5)
22
実験結果
遅い回転(4.5 rad/sec)
に対し検知率100 %で
5 °ごとに検知
速い回転(8.6 rad/sec)
に対し検知率97 %で
7 °ごとに検知


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ186QGLEG.jpg)

θLp・θLsの組み合わせ実験(4/5)
考察
特徴的な検知エラー①
1つの振動が減衰する前に
もう片方の振動が発生
⇒音波同士が重なり
1つのピークとして検知
Lpが小さく，移動が速いほど頻出
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# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWZWMKQJ2.jpg)

θLp・θLsの組み合わせ実験(5/5)
24
考察
特徴的な検知エラー②
ペアの発生タイミングが近い
⇒本来ペアをなさないピークが
ペアリング
Lsが小さく，移動が速いほど頻出


# Page. 26

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結論
異なる速さに対する最適パラメータ
速度
(rad/sec)
θLp(°)
θLs(°)
検知率
4.5
5.00
1.25
1.00
8.6
7.00
1.75
0.97
• 突起間隔を小さくする（検知間隔を小さくする）
• 移動速度が大きい
⇒検知精度が低下
提案機構は一軸インタラクションを取得可能


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展望・今後の課題(1/2)
• 移動方向の制限
図の様に機構を組み合わせることで多次元化は可能だが
単一機構による多次元方向の移動検知を目指す
• 検知精度の向上
オルゴールの部材使用の為，爪の形状を検討せず
⇒細かい間隔でのセンシング・超音波域でのセンシング
• 連続的な絶対位置の取得
レコードの凹凸は連続的かつ一意
⇒応用により移動を連続的に取得
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展望・今後の課題(2/2)
27
応用アプリケーション
機構は摩擦する任意の面に適用可能
個人識別への応用
• ドアノブの操作による個人識別[7]
• 歩容による個人の識別[8]
床材のたわみによる微細な摩擦を取得
[7]
[8]
Vegas, Jesús, A. Ravishankar Rao, and César Llamas. "Deep Learning System for User Identification Using Sensors on Doorknob s."
Sensors 24.15 (2024).
C. Xia, A. Munakata and Y. Sugiura, "Privacy-Aware Gait Identification With Ultralow-Dimensional Data Using a Distance Sensor," in
IEEE Sensors Journal, vol. 23, no. 9, pp. 10109-10117, (2023).


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まとめ
背景
汎用的なインタラクション取得手法
関連研究
汎用センシング
音波振動によるセンシング
目的
安価で汎用的な
センシングデバイスの実現
提案
音波発生機構および解析手法
結果
4.5 rad/secの回転を5 °ごとに
8.6 rad/secの回転を7 °ごとに検知
展望
移動方向・連続データの制限，検知精度の向上
応用アプリケーション