Evaluation of human motor performance based on arm dynamics

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K23279
• Research Institution: Tokyo National College of Technology
• Principal Investigator: 武田 美咲 東京工業高等専門学校, 電気工学科, 助教 (10879828)
• Project Period (FY): 2020-09-11 – 2022-03-31
• Keywords: 運動 / ダイナミクス / パフォーマンス / 速度と精度のトレード・オフ / 到達運動

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、ヒトの運動パフォーマンスを腕ダイナミクスモデルに基づき速度と精度の評価軸により定量化する手法を開発することである。腕ダイナミクスに基づく定式化により、より高い運動パフォーマンスを実現するためには軌道や身体ダイナミクスをどう変化させていけばよいかを提案することが可能である。上記の目的に基づいて、本年度はDeepLabCutというディープラーニングを用いたモーショントラッキングを実装するための高スペックなGPUワークステーションを購入し、実験が行える環境の整備を行った。次年度は、DeepLabCutを導入し、行動実験を実施して運動データの計測を行う。さらに、感度解析による速度－精度特性への腕ダイナミクスパラメータの影響度の検証を行う。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

購入したワークステーションのGUI環境構築に時間を要した。ワークステーションは NVIDIA社の最新GPU RTX 3090を搭載しており、導入したUbuntu OSにRTX3090を認識させるのに手間取った。最終的にはGUI環境を構築できため、次年度はDeepLabCutの導入を早急に行う。

Strategy for Future Research Activity

次年度は、感度解析による速度－精度特性への腕ダイナミクスパラメータの影響度の検証を行う。腕ダイナミクスに基づく運動時間と空間終端誤差の関係を表すモデルの感度解析により、関係するダイナミクスパラメータを変化させ、速度－精度特性に与える影響を調査する。検討するパラメータには、肩関節および肘関節の軌道、速度、加速度と、上腕および前腕の長さ、重心－関節間距離、質量、慣性モーメント、粘性係数、および運動指令に混入すると考えられる信号依存ノイズの大きさを決める係数がある。信号依存ノイズの大きさを決める係数に関しては、すでに導出したモデルの数式上から、係数を大きくすればするほど空間誤差が大きくなることは明らかである。しかし、その他の非線形な動力学的要因が速度と精度の関係にどのような影響を与え得るのかは明らかでない。したがって、感度解析により検証する。

Causes of Carryover

当初、長岡技術科学大学にて研究打ち合わせや実験を行うことを検討していたが、コロナ禍により訪問できず、今年度の支出を見送ったため。