2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Haptic Sensing System for Control of Hand Proetheses
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20K11906
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| Research Institution | Maebashi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
王 鋒 前橋工科大学, 工学部, 教授 (80323046)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ヒューマンインタフェース / 能動義手 / 触覚センサ / 運動意思識別 / 人工知能 / 機械学習 / センシング / PVDF |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、前腕切断者の生活の質QoLを向上するために、前腕切断者に装着する能動性義手を制御するための新たなヒューマンーマシンインタフェースを開発するものである。具体的には、機能性材料PVDFを用いて触覚センサを開発して、そのセンサを前腕切断者の残存肢の表面に貼り付け、装着者の運意思に伴い変化した残存肢表面の柔軟度、テンション等の触覚性状を計測し、計測した触覚性状から装着者の運動意思を識別して義手を制御するといったセンシングシステムを開発する。研究期間中、特に最終年度中に、以下の研究を行った。
（１）今までの研究知見をもとに、ハードウェアの改良化を行った。具体的にセンサの感度、装着性を考慮し改良を行った。また大型市販計測装置の代わりに、小型のチャージアンプ・シグナルコンディショニング回路を構築した。さらにマイクロプロセッサを利用したデータ収集システムも完成した。
（２）運動意思識別アルゴリズムの研究をさらに進めた。機械学習の諸手法の識別正解率、訓練コストまた実用時の計算コストなどを総合的に定量化比較し、本研究に最適な機械学習方法を決定した。リアルタイム的な運動意思識別アルゴリズムを構築し、動作開始から200ms以内に、装着者が遅延を感じないレベルの迅速な識別を実現した。
（３）健常の実験協力者を動員して、本システムのリアルタイム検証実験を行った。初めて本システムを装着した２０代から６０代の男女実験協力者に対して、一人５分程度の訓練だけで、６動作のリアルタイム的な運動意思識別において最低でも７割、平均８割の識別正解率が得られ、熟練者に対しては１００％のリアルタイム識別正解率が確認できた。
（４）従来の単独の６つの主要動作以外に、連続動作、複合動作また動作の持続、動作の終了などの識別も研究している。さらに各指の運動意思の識別も模索し、新たな発展に繋ぐ。
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Research Products
(5 results)
