尺度混合確率モデルに基づく筋疲労の潜在特徴評価法の提案と適応的筋電義手制御の実現

• Project/Area Number: 20K14698
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 古居 彬 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (30868237)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 確率モデル / 筋電位信号 / 筋電義手 / 筋疲労評価 / 動作識別

Outline of Research at the Start

上肢切断患者の機能を補う手段として，筋電位信号を利用して制御可能な筋電義手が注目されている．筋電義手は操作者の動作を機械学習的に識別することで多動作の実現が可能だが，長時間の使用に伴う筋疲労の影響で動作識別精度が低下する問題が存在した．
本研究では，筋電位信号の確率的生成モデルに基づき，筋疲労に伴う生理的プロセスの変化を潜在空間上の分布遷移としてモデル化し，筋疲労の非侵襲評価法を構築する．そして，この方法論を内包した適応的動作識別法を提案するとともに，提案法を筋電義手システムへと導入することで筋疲労に対してロバストな制御を実現する．