2019 Fiscal Year Annual Research Report
New Brain Machine Interface using prediction information in the brain
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18H04109
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉村 奈津江 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00581315)
GOWRISHANK AR.G 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 客員研究員 (10570244)
吉田 英一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究部門付 (30358329)
神原 裕行 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (50451993)
和田 安弘 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (70293248)
安藤 英由樹 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (70447035)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | GVS / 脳波 / 予測 / 外部刺激 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ブレイン・マシン・インタフェースは、考えただけでロボットを操作できる技術であり、脳活動だけから多自由度のロボットを制御することが可能となってきている。しかし、現状のシステムはロボットの位置を「右」や「左」などと考えながら操作しており、人が通常行っているような操作とは大きく異なっている。脳活動から運動指令を抽出するためには脳の制御方法を知る必要がある。我々はすでに運動学習制御モデルとして、筋骨格系モデルによる計算論的モデルを構築し、運動軌道だけでなく脳からの運動指令である筋活動も、計測された実際の軌道や筋活動と近いことを確認している。このモデルにおいては、運動による将来の状態予測と目標状態との誤差を修正するように運動指令を生成している。本研究では、この誤差情報を脳活動から取り出すことで、自分の体を操作するようにロボットを操作するブレインマシンインタフェースを作成することを目的としている。
昨年度までは、左右の運動方向の識別を行なっていたが、今年度は、前後の方向の識別も含め４方向での識別を行なった。GVSにより４方向の運動を感じるかどうかを調べ、その時に同時に計測した脳波から４方向を識別できるかを確認した。リアルタイムに４方向を識別することが最終目的のため、解析もリアルタイムに実行できる方法であることを考慮して開発を行った。
また、脳内の神経活動に相当する信号源を推定し、脳のどの部分で違いを識別しているのかについても解析を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
運動方向も左右だけでなく前後の動きについて識別が可能であることが分かった。これにより、来年度は実際に車椅子の制御に予定通り進むことが可能となった。
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| Strategy for Future Research Activity |
実際の車椅子の制御などを行い、GVSによる三半規管の反応ではなく、実際の運動による三半規管の反応として識別できるかを確認する。
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