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Grov  2019

We develop a sensing technique for data gloves using conductive fiber. This technique enables us to estimate hand shapes (bend of a finger and contact between fingers) and differentiates a grabbing tag. To estimate how far each finger bends, the electrical resistance of the conductive fiber is measured; this resistance decreases as the finger bends because the surface of the glove short circuits. To detect contact between fingers, we apply alternating currents with different frequencies to each finger and measure the signal propagation between the fingers. This principle is also used to differentiate a grabbing tag (each tag has an alternating current with a unique frequency). We developed a prototype data glove based on this technique.

Grovは, 手袋に編み込まれた導電繊維を用いて手形状を計測する技術です. 導電繊維自体をセンサとして利用することにより,従来の曲げセンサ等を搭載するデータグローブに比べ, 軽量・安価・柔軟・可洗濯・高耐久性なデータグローブを作ることができます. また,指の曲げの計測に加え,指同士の接触およびその接触位置まで計測することができます.

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Ryosuke Takada

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Junichiro Kadomoto

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Publications and Awards







  • Best Poster/Demo Award,Asian CHI Symposium 2019, May2019. (url)
  • 2017年度未踏(スーパークリエータ認定)
  • インタラクティブ賞,CEDEC2018,一般社団法人コンピュータエンターテインメント協会,2018年9月.
  • IPA, 2017年度未踏(スーパークリエータ認定)
  • 情報処理学会, 2017年度山下記念研究賞
  • 情報処理学会, HCI研究会, 学生奨励賞