アシストロボットのための主観視点画像と筋肉動態を融合した学習制御

• Project/Area Number: 25K01207
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: 古川 淳一朗 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, 研究員 (50721619)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 安 ち 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70747873)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2027: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000); Fiscal Year 2025: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
• Keywords: アシストロボット / 運動推定 / 生体信号

Outline of Research at the Start

本研究では，使用者の周囲の状況から得られる情報と筋活動情報を組み合わせることで，少数のセンサで高精度にアシストロボットを制御する技術を確立する．具体的には，使用者の運動情報を含む主観視点画像データに対して、筋電センサの不確実性を低減化させた筋活動情報を対応付け，このデータセットに対しAI技術を活用することで、画像情報から身体部位の筋肉活動を予測するモデルを構築し、アシストロボットを制御する。これにより、少数のセンサで多様な運動支援が可能なシステムの実現を目指す．