筋シナジーの発現に向けた筋骨格モデルにおけるモジュラリティの運動学習

• Project Area: Hyper-adaptability for overcoming body-brain dysfunction: Integrated empirical and system theoretical approaches
• Project/Area Number: 22H04764
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 林部 充宏 東北大学, 工学研究科, 教授 (40338934)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2023: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2022: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
• Keywords: 運動学習 / 運動シナジー / 超適応 / 深層強化学習 / 筋シナジー / 筋骨格モデル / 深層学習 / モジュラリティ / シナジー / 動的平衡

Outline of Research at the Start

運動シナジーが人間の運動制御で用いられていることは既知であるが、計算論的に中枢神経がどのような法則に基づいて、どのようなメカニズムでそれが生成されているかは計算論的数理モデル構築には至っていないのが現状である。前回の公募研究では関節制御空間においてシナジー発現を実現し、シナジー度合いとエネルギー効率性との相関を深層強化学習により定量的に明らかにした。今回の提案ではさらに一歩進んで筋肉制御空間において運動シナジーの発現メカニズムを明らかにすることで人間の筋活動パターンにおける運動シナジーの役割を計算論的に解明する。

Outline of Annual Research Achievements

人間の制御と同様にエネルギー効率の良い運動を行うため、いわゆる数学的最適化に基づくアプローチが冗長性問題の解決のための最新アプローチとなっている。このような最適化アプローチは、身体と環境の事前のダイナミクス情報が明示的に与えられている場合、最適解を提供することが可能となる。しかし、ダイナミクス条件は常に未知で時変である。そのため、どのようにすれば人間のような運動協調構造を持った動きを実現できるか、さらにシナジーのモダリティを切り替えるために、どのように自己組織的にシナジー変化できるかについては、まだ未解決の問題である。
協調運動における自己組織化現象は、起立時や関連する姿勢制御活動時の股関節と足関節の同位相姿勢協調モードと逆位相姿勢協調モードの自動切り替えメカニズムを理解する上で不可欠である。本研究では、身体のダイナミクスや運動学に関する事前の身体モデルを仮定することなく、姿勢モードを適応的に調整できる自己組織化ニューラルネットワークの生成を試みた。姿勢協調モードは、深層強化学習アルゴリズムにより再現された。姿勢協調タイプ間の遷移、すなわち同位相協調モードと逆位相協調モードは、移動ターゲットの周波数を変化させることで自律的に再現可能である。
人間の姿勢制御モードの自動切替え機構を環境に応じて自己組織的に実行できるニューラルネットワークを構築した。従来必要であった事前の身体力学情報が不要で、運動経験と強化学習のみにより自己組織化現象が再現可能であることを実証した。運動周波数が高くなると、姿勢制御パターンが自律的に同相モードから逆相モードに変化する。異なるシナジーの遷移プロセスの再現とみることもできる。また歩行に関しても反射制御と呼ばれる人間の神経系に基づく制御に着目し、筋骨格モデルを用いたシミュレーションにおいて速度に応じた適応的な筋制御遷移フレームワークを実証した。

Research Progress Status

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Latent Representation-Based Learning Controller for Pneumatic and Hydraulic Dual Actuation of Pressure-Driven Soft Actuators (2024)
  • Author(s): Sugiyama Taku、Kutsuzawa Kyo、Owaki Dai、Hayashibe Mitsuhiro
  • Journal Title: Soft Robotics Volume: 11 Issue: 1 Pages: 105-117
  • DOI: 10.1089/soro.2022.0224
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Identifying essential factors for energy-efficient walking control across a wide range of velocities in reflex-based musculoskeletal systems (2024)
  • Author(s): Koseki Shunsuke、Hayashibe Mitsuhiro、Owaki Dai
  • Journal Title: PLOS Computational Biology Volume: 20 Issue: 1 Pages: e1011771-e1011771
  • DOI: 10.1371/journal.pcbi.1011771
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Soft-body dynamics induces energy efficiency in undulatory swimming: A deep learning study (2023)
  • Author(s): Li Guanda、Shintake Jun、Hayashibe Mitsuhiro
  • Journal Title: Frontiers in Robotics and AI Volume: 10
  • DOI: 10.3389/frobt.2023.1102854
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Synergy-Space Recurrent Neural Network for Transferable Forearm Motion Prediction from Residual Limb Motion (2023)
  • Author(s): Ahmed Muhammad Hannan、Chai Jiazheng、Shimoda Shingo、Hayashibe Mitsuhiro
  • Journal Title: Sensors Volume: 23 Issue: 9 Pages: 4188-4188
  • DOI: 10.3390/s23094188
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Sparse identification of Lagrangian for nonlinear dynamical systems via proximal gradient method (2023)
  • Author(s): Purnomo Adam、Hayashibe Mitsuhiro
  • Journal Title: Scientific Reports Volume: 13 Issue: 1
  • DOI: 10.1038/s41598-023-34931-0
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Self-organizing neural network for reproducing human postural mode alternation through deep reinforcement learning (2023)
  • Author(s): Shen Keli、Li Guanda、Chemori Ahmed、Hayashibe Mitsuhiro
  • Journal Title: Scientific Reports Volume: 13 Issue: 1
  • DOI: 10.1038/s41598-023-35886-y
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Effects of visual-electrotactile stimulation feedback on brain functional connectivity during motor imagery practice (2023)
  • Author(s): Phunruangsakao Chatrin、Achanccaray David、Bhattacharyya Saugat、Izumi Shin-Ichi、Hayashibe Mitsuhiro
  • Journal Title: Scientific Reports Volume: 13 Issue: 1
  • DOI: 10.1038/s41598-023-44621-6
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Locomotion Generation with Passive Dynamics via Deep Reinforcement Learning (2022)
  • Author(s): Shunsuke Koseki, Kyo Kutsuzawa, Dai Owaki, and Mitsuhiro Hayashibe,
  • Journal Title: Front. Neurorobo Volume: 16 Pages: 1054239-1054239
  • DOI: 10.3389/fnbot.2022.1054239
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Joint elasticity produces energy efficiency in underwater locomotion: Verification with deep reinforcement learning (2022)
  • Author(s): Zheng Chu、Li Guanda、Hayashibe Mitsuhiro
  • Journal Title: Frontiers in Robotics and AI Volume: 9 Pages: 957931-957931
  • DOI: 10.3389/frobt.2022.957931
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Motor synergy generalization framework for new targets in multi-planar and multi-directional reaching task (2022)
  • Author(s): Kutsuzawa Kyo、Hayashibe Mitsuhiro
  • Journal Title: Royal Society Open Science Volume: 9 Issue: 5 Pages: 211721-211721
  • DOI: 10.1098/rsos.211721
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Synergetic synchronized oscillation by distributed neural integrators to induce dynamic equilibrium in energy dissipation systems (2022)
  • Author(s): Hayashibe Mitsuhiro、Shimoda Shingo
  • Journal Title: Scientific Reports Volume: 12 Issue: 1 Pages: 17163-17163
  • DOI: 10.1038/s41598-022-21261-w
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Multibranch convolutional neural network with contrastive representation learning for decoding same limb motor imagery tasks (2022)
  • Author(s): Phunruangsakao Chatrin、Achanccaray David、Izumi Shin-Ichi、Hayashibe Mitsuhiro
  • Journal Title: Frontiers in Human Neuroscience Volume: 16 Pages: 1032724-1032724
  • DOI: 10.3389/fnhum.2022.1032724
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] Energy-Efficient Speed Control in a Reflex-based Bipedal Walking Model (2023)
  • Author(s): S. Koseki, M. Hayashibe, D. Owaki
  • Organizer: Proc. of 11th Int. Symposium on Adaptive Motion of Animals and Mechanics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Deep Reinforcement Learning for Tailorable Natural Quadruped Gait Generation (2023)
  • Author(s): L. Sulpice, D. Owaki, M. Hayashibe
  • Organizer: Proc. of 11th Int. Symposium on Adaptive Motion of Animals and Mechanics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Time-varyingシナジーを用いた異なる速度の歩行運動の時空間的解析 (2023)
  • Author(s): 松村拓海, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: 第24回計測自動制御学会SI部門講演会
• [Presentation] Deep Reinforcement Learning Based Motion Synthesis for Prosthetic Elbow Motion Generation (2022)
  • Author(s): M.H. Ahmed, S. Shimoda, M. Hayashibe
  • Organizer: The SICE Annual Conference 2022
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Quantifying Motor and Cognitive Function of the Upper Limb Using Mixed Reality Smartglasses (2022)
  • Author(s): K. Tada, K. Kutsuzawa, D. Owaki, M. Hayashibe
  • Organizer: 44th Annual Int. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Classification of Human Balance Recovery Strategies through Kinematic Motor Synergy Analysis (2022)
  • Author(s): K. Shen, A. Chemori, M. Hayashibe
  • Organizer: 44th Annual Int. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 再帰型ニューラルネットワークによる手指運動の即時判別と後だしじゃんけんを用いた認知課題の定量化 (2022)
  • Author(s): 赤井田祐樹, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: ロボティクス・メカトロニクス講演会(ROBOMECH2022)
• [Presentation] 歩行運動の速度と負荷変化に対する時空間筋シナジー解析 (2022)
  • Author(s): 松村拓海, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: ロボティクス・メカトロニクス講演会(ROBOMECH2022)
• [Presentation] モデルベース強化学習を用いたヘビ型ロボットの環境適応性検証 (2022)
  • Author(s): 平井虎太朗, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: ロボティクス・メカトロニクス講演会(ROBOMECH2022)
• [Presentation] Mixed Realityデバイスを用いた上肢の運動機能と認知機能の定量化に関する研究 (2022)
  • Author(s): 多田憲矢, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: 計測自動制御学会 東北支部 第337回研究集会
• [Presentation] 筋骨格モデルにおけるモジュールを用いた異なる姿勢への適応能力の効果 (2022)
  • Author(s): 福西彬仁, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: 計測自動制御学会 東北支部 第337回研究集会
• [Presentation] 筋骨格モデルによる異なる姿勢での等尺性力制御タスクの学習におけるモジュラリティ効果の検証 (2022)
  • Author(s): 福西彬仁, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: 第16回Motor Control 研究会
• [Presentation] 深層強化学習を用いた二脚モデルにおける歩容遷移の実現 (2022)
  • Author(s): 古関駿介, 沓澤京, 大脇大, 林部 充宏
  • Organizer: 第40回日本ロボット学会学術講演会
• [Presentation] Time-varying Synergyを用いた動作の時空間的構造抽出による模倣学習 (2022)
  • Author(s): 沓澤京, 林部 充宏
  • Organizer: 第40回日本ロボット学会学術講演会
• [Presentation] 深層強化学習により獲得される二脚歩容遷移にみられるヒステリシス現象 (2022)
  • Author(s): 古関駿介, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: 計測自動制御学会 東北支部 第339回研究集会
• [Presentation] モデルベース強化学習を用いたヘビ型ロボットの環境適応性に関する実験的検証 (2022)
  • Author(s): 平井虎太朗, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: 第23回計測自動制御学会SI部門講演会
• [Presentation] Mixed Reality デバイスを用いた動的リーチングタスクによる認知機能と運動機能の定量化 (2022)
  • Author(s): 多田憲矢, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: 第23回計測自動制御学会SI部門講演会
• [Presentation] モデルベース強化学習により生成された速度の異なる歩行運動パターンに共通するシナジー発現特性の検証 (2022)
  • Author(s): 吉田高志, 沓澤京, 大脇大, 林部充宏
  • Organizer: 第23回計測自動制御学会SI部門講演会
• [Remarks] Neuro-Robotics Lab
  • URL: http://neuro.mech.tohoku.ac.jp/
• [Remarks] Neuro-Robotics Lab, Tohoku University
  • URL: http://neuro.mech.tohoku.ac.jp/