2020 Fiscal Year Annual Research Report
Multicopter flight control by BCI using compressed sensing sparse model
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18K11413
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
伊藤 利明 同志社大学, 生命医科学部, 教授 (60201927)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
蔡 東生 筑波大学, システム情報系, 准教授 (70202075)
浅井 信吉 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (80325969)
松島 正知 同志社大学, 生命医科学部, 助教 (30755640) [Withdrawn]
奥山 祐市 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (90404897)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | BCI / 飛行制御 / マルチコプター / ドローン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ドローン制御装置に関する色々なレベルでの（最新の信号解析理論と機械的インターフェイスの融合それに伴うソフトウエア等の開発を行い，現在導入可能な技術を実装した．例えば，ドローンの基本制御技術とし，ドローンからの画像を取得し，自動的に経路上にとどまるような自動操縦を実装することを前提として，CNNベースの自動運転，VSLAM(自己位置推定)の性能解析，Spiking Neural Networkの学習の実装を行うまで研究を発展させてきた．また，将来ドローンの脳波制御飛行にはFPVの機能が必須であり，その基礎的研究としBCIを用いてアバターを操作した時の脳波を測定し，学習させ，その脳波を用いてアバターを操作する研究を行った．基礎的な視点からは脳波制御のため，脳波発生メカニズムを理論的な背景から，従来の神経細胞の電気信号発生の数学モデル，脳内の神経細胞のネットワーク的視点からのコネクトームとの関係を述べた基礎研究（数学モデルとそのシミュレーション手法）を発展させた．以上から色々な機器の脳波制御による利用可能性について今後の研究に結びつく基礎知識と技術を得た．しかしドローンなどの機器の脳波制御に関する利用者の学習システムを含む，すべてのレベルに渡る統合的な利用環境の開発は今後の課題である.
平成30年，令和元年，令和2年にかけて3回のBCI(EEG)ドローン飛行競技大会開催を開催した．これはEmotiv社EpocのEEGやOpen BCI社の計測器機器等によるBCIの基礎実験およびドローン飛行基礎実験でもあり，その特性を調べ多くの知見を得た．GitHub, Epoc社SDKやOpen BCI社によるEEGのデータ採集・基礎処理プログラム開発・実装し応用を試みた．ドローン飛行制御プログラムの改良・拡張から，今後役立つBCI情報学習システム．同期・協調システムの基礎研究を行った．
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| Remarks |
(1)は脳波によるドローン飛行制御競技会のホームページ．今年絵第4回までの開催となる．第4回はリモート競技会とし，飛行記録画像を元に審査を行った．
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