2021 Fiscal Year Annual Research Report
Understanding the mechanical skills of skilled caregivers and transferring them to non-skilled caregivers using a soft robot
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21H04899
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
柴田 智広 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (40359873)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| Keywords | 知能ロボティクス / 機械力学・制御 / 機械学習 / 計測工学 / 介護 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)熟練者の介護スキルの理解
慣性センサベースのウェラブルモーションキャプチャ装置を用いて，ワイヤレス筋電位センサや床反力計測も可能であるが，まず運動学的情報だけで移乗介護動作の介護スキルの理解が可能か検証した．ベイズモデルも検討したが，昨今の深層学習分野の発展も踏まえ，深層学習モデル（変分オートエンコーダ）を適用したところ，介護熟達者の全身の高次元事例列運動を2次元の低次元空間に埋め込める（表現できる）ことが分かったため，今後は深層学習モデルを優先して用いる．なお，並行して指先接触力を計測するためのソフトセンサグローブの開発も進めたが，要求仕様に合うものは開発できなかったが，当面は運動学情報のみで着実に研究を進めることができる見込みである．
(2)非熟練者の介護スキル学習の加速
時々刻々の目標介護動作（熟達者の介護動作）と実現介護動作をモニター上に提示するシステムを開発した．また，空気圧駆動のマッキベン型人工筋を用いて，非熟達者の身体に力場を与える初期システムを開発し，実験を行ってその有効性を確認するができた（山口，他，SI2021，2021）．開発したシステムは，背面に人工筋を２組配置した人工筋スーツ，事前に熟達者の動作を学習したVAE，またリアルタイムで非熟達者と熟達者の動作を比較し，動作修正に必要な力場を発生させるための人工筋制御装置から構成された．この初期システムでは人工筋制御はバンバン制御とした．鉛直面での床面からスクワット運動による持ち上げ動作を題材として，少ない試行数で非熟達者の持ち上げスキル学習を促進できた．
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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
研究実施計画（２）の非熟練者の介護スキル学習の加速について，当初はシステム開発で終わる予定であったが，基礎実験まで完了し学会発表も行うことができたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
実際の移乗介助動作を対象にスキル学習加速の実験を行う．そのために，人工筋スーツの改良を進める．人工筋の本数を増やす必要があり，また人工筋を比例制御できるシステムの開発が必要である．
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