スペインのレイ・ファン・カルロス大学の研究チームが、ユーザーの皮膚上の触覚デバイスによって生成された刺激が仮想環境シミュレーションで計算された刺激と一致するように、仮想タッチをレンダリングする方法を提案、その成果を2020年度のSIGGRAPHに寄稿しています。
タッチ感覚は、ユーザーの指に取り付けられた小さな指ぬきのデバイスによって生成されます。これらの指ぬきは、指パッドを押す小さなディスクを持っており、向きと深さを変更することにより、人間の指の内部にさまざまな応力分布を生成できます。また、FEMシミュレーションを使用して人間の皮膚をシミュレートするので、シミュレーションされた応力分布をこのメソッドへの入力として使用できます。シミュレーションからのものと一致する人間の指の内部で可能な限り近い応力分布を生成するために、最適化方法が使用されています。
特定のターゲットストレス、対応するデバイス構成を見つける完全な最適化手法を実行するためには、デバイス構成からレンダリングされたストレスへのマッピングが必要で、このマッピングを学習するためにニューラルネットワークが使用されています。広範なデバイス構成の応力分布を収集することにより、デバイスの状態から応力へのマッピングを学習するニューラルネットワークをトレーニングでき、ターゲットストレスに可能な限り近いデバイス構成を見つけることができるとしています。
ユーザーの実験を通じて定性的に、および生体模倣指センサーで定量的にアルゴリズムを検証しています。
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