EMG-Controlled Robot Arm Optimized by Active Adaptation

• Project/Area Number: 23K03780
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: Tokyo Denki University
• Principal Investigator: 川瀬 利弘 東京電機大学, 工学部, 准教授 (40633904)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 神作 憲司 獨協医科大学, 医学部, 教授 (60399318)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 筋電 / 姿勢推定 / ロボットアーム / 能動的推論 / 身体認知

Outline of Research at the Start

本研究では、筋電制御ロボットアームによる姿勢推定の精度向上を目指し、ロボットの能動的動作によって推定精度を向上させる逐次的（オンデマンド）・オンライン最適化手法を実現する。この手法では、能動的推論の観点から、筋電を運動の予測誤差と解釈し、ロボットと人間の相互調整により効率的にキャリブレーションを行う。本手法を実現した上で、心理物理実験により、筋電制御ロボットアームに対する身体認知にどのように寄与するかを検証する。