2018 Fiscal Year Research-status Report
EMGを用いたクラウド型動作推定によるアシストロボット制御の開発
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18K18135
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| Research Institution | Advanced Telecommunications Research Institute International |
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Principal Investigator |
古川 淳一朗 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究員 (50721619)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 生体信号 / クラウド型動作推定 / アシストロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、筋電図（EMG）から得られる筋活動情報をもとに動作特徴を評価し、アシストロボットを制御する方法を明らかにすることである。そのために、個人から得られるセンサ情報のみに頼るのではなく、多くのユーザから集めたデータを活用したクラウド型動作推定に基づくアシストロボット制御手法の構築を目指す。本年度は、多数の被験者から多種多様な運動におけるEMGおよびそれに伴う運動データを取得すべく、モーションキャプチャーと生体信号の同時計測環境を整え、検証のために予備的に数名の被験者からEMGおよび関節運動データを取得した。ここで、運動としては上肢の多様なリーチング運動をタスクとして設定して行った。関節運動データはモーションキャプチャーから得られたマーカー座標情報から頑健に関節運動を推定するアルゴリズムを適用することで取得した。これにより、モーションキャプチャーデータに含まれるノイズやデータ欠損の影響を抑えて情報が取得可能となった。また、本年度はオープンソースのドキュメント指向データベースの使用環境を整え、取得した筋電図情報および関節運動情報のデータベース化を可能とした。これにより、多くの被験者から集めたデータの活用が可能となった。さらに、データベース情報を利用して新規ユーザの運動が推定可能かをテスト検証した。その結果、個人から得られるセンサ情報のみに頼らず他のユーザ情報を利用しても運動が推定可能であることが確かめられた。
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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
本年度は多数の被験者から多種多様な運動における筋活動およびそれに伴う運動データを取得するための計測環境を構築し、予備的に数名の被験者からデータを取得した。また、取得したデータのデータベース化可能な環境を構築することで、運動情報の再利用を可能とした。また、それらデータベース情報を利用することで、個人から得られるセンサ情報のみに頼らず他のユーザ情報から新規ユーザの運動が可能であることを確認できた。以上の結果より、本年度の計画は順調に進展していると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
新規ユーザに対し、個人のセンサ情報のみに頼るのではなく、他のユーザから集めた情報を利用することで動作推定が可能な手法を構築するため、今後はデータベースにアクセスして有益な情報検索に必要な特徴量や要素を筋電図や運動情報から抽出を試みる。
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| Causes of Carryover |
当初、加速度センサおよび筋電図等によって構築した計測システムで多数被験者からのデータ計測を予定していたが、所属研究室にあったモーションキャプチャーシステムを活用することでヒトの関節運動のデータ計測は可能であることが分かり、データのテスト検証に必要な実験を内部被験者の協力のもと行った。そのため、センサおよび当初予定していた人数の外部被験者実験用の謝金分を次年度に繰り越すこととした。次年度では、実際にアシストロボットを装着した状態でも計測を行う予定である。その際、ロボットがノイズ源となり、頑健な関節運動推定アルゴリズムでもモーションキャプチャーによるマーカー情報が欠損する可能性が高い。そこで、計測環境の再設計を行い、加速度センサに充てていた購入費でこれらの改良に必要な部材などを購入する。また、外部被験者実験用謝金に充てる。
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