2019 Fiscal Year Annual Research Report
Research on device control method using myoelectric potential to support forearm amputee
| Project/Area Number |
16K01567
|
|---|
| Research Institution | Tokai University |
|---|
Principal Investigator |
曲谷 一成 東海大学, 工学部, 教授 (00181610)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-10-21 – 2020-03-31
|
| Keywords | 筋電義手 / 手指の動作認識 / 把持力提示 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は前腕切断者が利用しやすい筋電義手を開発することを目的として行った。先ず96チャネルを有する多チャネル電極を前腕部に装着し、ここから得られる筋電位を解析し、利用者に最適な4チャネル程度の電極位置を見出す手法開発した。この手法により手指の基本18動作に対して識別率96%以上を達成した。次に義手を使用するときの力を制御するために、前腕部残存筋の筋電位の積分値が筋の発生する力に比例することを利用した筋力の推定手法を開発した。この手法では非常に弱い筋力に対しては精度が低下するもののほぼ正確な筋力を推定することが可能となった。
この成果を受けて義手が物体を把持する際に物体から義手が受ける反力を義手の利用者にフィードバックする手法の開発を進めてきた。この技術が可能になれば筋電義手の利用者は物体を把持するときの力を確認することができ、更にその情報により筋電位の発生をコントロールすることで最適な力で義手を制御できることになる。またこの手法を発展させ、義手の指先部分に装着可能な小型圧覚センサを開発し、このセンサから得た情報を振動の変化または光の変化に置き換えることで義手利用者が義手の指部でものに触れた時にそのものから受ける触覚を義手利用者にフィードバックする手法の開発を目指した。
これらを実現するため義手利用者の前腕部に形状を合わせたソケットに電極を取り付け正確な電極位置から筋電位を導出できる小型の筋電計と手指動作識別システムを構築した。またセンシングポイントを16チャネル持つ小型の可変容量型圧覚センサを開発し、把持力を正確に計測することを可能とした。把持力の利用者へのフィードバックは音の高低または上腕部に巻いたカフの振動を制御することで行うことで良好な結果を得た。更に指先に赤外線を用いた触覚センサを装着しその出力を光パネルの色および明るさの変化として触感を提示する手法を開発した。
|
