Understanding the mechanical skills of skilled caregivers and transferring them to non-skilled caregivers using a soft robot

• Project/Area Number: 21H04899
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: 柴田 智広 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (40359873)
• Project Period (FY): 2021-04-05 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥35,880,000 (Direct Cost: ¥27,600,000、Indirect Cost: ¥8,280,000); Fiscal Year 2024: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000); Fiscal Year 2023: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000); Fiscal Year 2022: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000); Fiscal Year 2021: ¥12,480,000 (Direct Cost: ¥9,600,000、Indirect Cost: ¥2,880,000)
• Keywords: 知能ロボティクス / 機械力学・制御 / 機械学習 / 計測工学 / 介護

Outline of Research at the Start

世界で最も高齢化率が高い我が国では、介護人材不足もこれから加速していく。従って介護の非熟練者は、熟練者の介護スキルをできるだけ早く習得することが必要である。本研究で（１）熟練者の介護スキルを理解することと、それに基づき（２）非熟練者の介護スキル学習を加速することが目的とする。（１）のために、熟練者、非熟練者それぞれについて、同じ相手を介護する際のモーション、表面筋電位信号、床反力および手指の圧力分布などを同時計測し、ベイズモデルや深層学習モデルを用いてスキル特徴を抽出する。（２）では、非熟練介護者のスキル特徴を熟練者のスキル特徴に近づける支援ロボットシステムを開発し、その有効性を実証する。

Outline of Annual Research Achievements

（１）熟練者の介護スキルの理解
介護スキルの理解のためには、モーションの分析をするだけでなく、腰部負担の推定値も必要である。今年度は、表面筋電位信号や剛体モデルを用いた腰部負担の推定研究を進めた（Kogami, et al., 2023; 藤田、他、2023）。また、介護現場で、介護業務への影響を抑えて多数の介護データを取得することは未だ困難であったため、ラボにて一連の介護業務を再現して研究を進めた。深層学習モデルだけでなく階層ベイズモデルによるスキル可視化の研究も進めた（大牟禮、柴田、2023）。

（２）非熟練者の介護スキル学習の加速
階層ベイズモデルによる部位別のスキル可視化とLLMを用いたスキルの説明に関する研究を進めた。また、空圧比例制御を行う人工筋スーツを用いた、学習者の身体に力場を与えるシステムについて実証実験を進めていたが、装着して運動しているうちにスーツが身体に対して大きくずれてくる問題が生じたため、大幅に改良を行った。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

介護現場で、介護業務への影響を抑えて多数の介護データを取得することは未だ困難であったため、ラボ実験に切り替える必要が生じた。また、スキル理解のための深層学習モデルの結果が思わしくなかったため、階層ベイズモデリングにも取り組んだ。さらに人工筋スーツの大幅な改良の必要が生じた。

Strategy for Future Research Activity

昨年度にラボ実験の準備は整い、人工筋スーツの改良も行うことができた。今年度は、多数の介護熟達者のモーションや筋電位信号などのデータをラボ内で取得し、モデル化およびスキル理解を行う。それらの結果を用いて、ディスプレイや人工筋スーツを用いた介護非熟達者の学習加速実験を行う。その後、介護施設でのデータ取得も検討し、可能であればラボ実験と同様の研究を進める。

Research Products

• [Presentation] Insights from an Environment Replication: Analysis of the Effects of Muscle Fatigue on Nursing Care Motions (2023)
  • Author(s): Kogami, T., Fujita, W., Higuchi, A., Shibata, T.
  • Organizer: 1th International Symposium on Applied Engineering and Sciences(SAES2023),
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 現場再現からの洞察：介護士の身体負担測定とアシスト装置の効果分析 (2023)
  • Author(s): 藤田、鴻上、樋口、柴田
  • Organizer: 第41回日本ロボット学会学術講演会
• [Presentation] モーションキャプチャーデータの階層的低次元化を応用した移乗介助動作の 訓練手法提案 (2023)
  • Author(s): 大牟禮悠、柴田智広
  • Organizer: LIFE2023
• [Presentation] 人工筋肉による力場での三次元動作教示システムの開発 (2022)
  • Author(s): 山口健太、柴田智広
  • Organizer: 第23回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会
• [Presentation] 人工筋肉による力場での動作教示システムの開発 (2021)
  • Author(s): 山口 健太
  • Organizer: 第22回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会
• [Book] 地域ケアリング (2022)
  • Author(s): 柴田 智広、山口 健太、山崎 駆、栗田 雄
  • Total Pages: 2
  • Publisher: 北隆館
• [Remarks] 柴田智広研究室の研究紹介ページ
  • URL: https://www.brain.kyutech.ac.jp/~tom/ja/research/