| Project/Area Number |
21K17836
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
Furukawa Jun-ichiro 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, 研究員 (50721619)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | 運動アシストロボット / 生体信号 / 機械学習 / アシストロボット / 運動推定 / 外骨格型ロボット / ヒト-ロボット協調 / EMG / 画像処理 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、日本を含む先進諸国では超少子高齢社会を迎えるにあたり、ヒトの運動をアシスト可能な外骨格型ロボットが医療や産業分野で注目されている。しかし、効果的に動作支援を行う制御方法は確立されていない。スポーツインストラクターや療法士などの専門家のように、状況に応じて適切な動作補助が行えるアシスト方策の確立が課題であるが、動作の適切性を判断する方法は不明であった。本研究では、俯瞰的なモニタリング情報から状況に応じた動作の適切性を評価できる基準を抽出し共有することで、身体および認知アシストが可能な外骨格型ロボット制御手法の開発を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study developed a control strategy for an exoskeleton robot that physically assists human motions, allowing it to perform appropriate movements according to the situation. Generally, exoskeleton robots are designed to reduce the physical burden in pre-determined situations, so the user’s motions are often limited. In this study, we proposed a control method based on human intention estimation that expands the allowable range of motion conditions. We also investigated a method to evaluate human motions widely based on muscle activity. It was confirmed that this resulted in a robot that accurately reflects the wearer’s intentions and guides them to appropriate movements.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来、外骨格型ロボット制御の多くでは、予め支援対象なる動作を想定しラベル付けしたデータを用いて設計された支援方策が利用される。そのため、装着者はその想定された動作を行うことが前提となっており、部分的な身体負荷軽減が着目されている。本研究では、ラベルの無いデータを利活用した機械学習手法を援用した制御アルゴリズムの提案と身体動作を筋活動から大局的に評価する方法を検討し、装着者が想定外の動作を行う状況下でも動作意図を精度よく推定し適切にロボットを駆動できるようになった。本成果により、外骨格型ロボットの活用範囲の拡張が期待できる。
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