2022 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of Access Time-Space Control Platform of Human Motion
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21H04566
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
桂 誠一郎 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00401779)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉澤 浩志 東京女子医科大学, 医学部, 講師 (70318070)
板口 典弘 慶應義塾大学, 文学部(三田), 助教 (50706637)
長津 裕己 信州大学, 総合情報センター, 特任准教授 (60804987)
村松 久圭 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (20874465)
梅野 和也 常葉大学, 健康科学部, 講師 (30783526)
山之内 亘 沼津工業高等専門学校, 電気電子工学科, 准教授 (30635305)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2024-03-31
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| Keywords | 抽象化理工学 / 人間支援 / データロボティクス / モーションコピーシステム / ヒューマンインタフェース / バイラテラルAI / 機能的電気刺激 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、機能的電気刺激を用いた多自由度モーションコピーによる「人間動作のアクセス時空間」実現のための制御基盤を確立することを目的としており、本年度において次のような研究実績を得ることができた。
1. 「機能的電気刺激インタフェース」構築のための多自由度駆動システムの開発
機能的電気刺激による多自由度駆動を実現するためのハードウェア／ソフトウェア基盤を構築した。ハードウェア基盤として、FPGAに基づく高速電流制御系を多チャンネル出力が可能な回路構成に拡張するとともに、指の各関節の出力を多チャンネルで計測するセンサシステムを構成した。ソフトウェア基盤としては、電極間の相互干渉を補償するための制御系の設計を行った。
2. 動作データベースに基づく支援制御の設計
モーションコピーによりタスクごとの動作の定量化およびロボットによる自動再現は可能になるが、環境適応性が課題となっていた。本年度の研究では、「バイラテラルＡＩ」により環境モデルを記述することで、動作保存時と動作再現時の環境の変化を補償するための制御系の開発を行った。この環境の変化を時空間結合器として記述し、保存データから参照値への変換マトリックスとして用いることで、時間的かつ空間的な補償を統一的に行う枠組みを構成した。
なお、本年度において11回の研究ミーティングを開催し、研究代表者、分担者、協力者間での成果の共有、逐次確認を行い、工学、神経心理学、神経内科学の密な連携の下で研究を推進した。この医工連携かつ文理融合の成果については、IEEEのジャーナルのみならず、Motor Control研究会などの会議にて発表を行った。さらに、国際シンポジウムAAID2023を主宰し、成果を広く公表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
ロバストな位置制御・力制御が可能な「機能的電気刺激インタフェース」の多自由度化に向けたハードウェア／ソフトウェア基盤を構築し、「ヒューマンコピー」に向けた新たな道を拓いた。また、人間とロボットの相互作用における不随意な安定化現象のモデル化に成功し、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems（インパクトファクター 11.471）に論文が掲載された。さらに、ロボット機構や制御まで広く要素技術のアップデートを行い、IEEE HSI2023 Best Paper Award、IEEJ SAMCON2023 Outstanding Paper Award、自動制御連合講演会優秀発表賞、電気学会メカトロニクス制御研究会優秀論文発表賞をはじめとする学会賞の受賞に至った。このように、上記基盤をリハビリテーション等の人間支援タスクに応用することにより、構築されるシステムそのものも高性能化が見込まれ、当初の計画以上の成果が得られることが期待されるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和５年度においては、これまでに開発したシステムの有用性確認ならびに評価を行い、本研究の意義を明らかにする。具体的には、研究分担者、研究協力者の所属している医療機関（東京女子大学病院，平塚共済病院など）において、診断やリハビリトレーニングに向けたデータ収集を行う。一例として、手首の掌屈・背屈運動を対象とし、運動中の粘弾性の物理量を計測する。さらに、リハビリトレーニング時の被験者の訓練動作と医療従事者の支援動作ならびに計測した物理量をバイラテラルＡＩを用いて統合解析し、連携モデルを構築する。本モデルに基づいて動作特徴量空間制御器を設計することにより、人間動作のデータベース化と「機能的電気刺激インタフェース」を連動させ、スパイラル構造に基づいた支援制御へとつなげるためのハードウェア・ソフトウェア基盤を構築する。
最終的には、電気機器システムを直接人間の状態把握に応用するという方法論を一般化し、電気工学と神経心理学をつなぐための応用抽象化と総合デザインに関する学理を明らかにすることを目指す。
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