2023 Fiscal Year Annual Research Report

Understanding the mechanical skills of skilled caregivers and transferring them to non-skilled caregivers using a soft robot

Research Project

Project/Area Number	21H04899
Research Institution	Kyushu Institute of Technology
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)
Project Period (FY)	2021-04-05 – 2025-03-31
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
Outline of Annual Research Achievements	（１）熟練者の介護スキルの理解介護スキルの理解のためには、モーションの分析をするだけでなく、腰部負担の推定値も必要である。今年度は、表面筋電位信号や剛体モデルを用いた腰部負担の推定研究を進めた（Kogami, et al., 2023; 藤田、他、2023）。また、介護現場で、介護業務への影響を抑えて多数の介護データを取得することは未だ困難であったため、ラボにて一連の介護業務を再現して研究を進めた。深層学習モデルだけでなく階層ベイズモデルによるスキル可視化の研究も進めた（大牟禮、柴田、2023）。（２）非熟練者の介護スキル学習の加速階層ベイズモデルによる部位別のスキル可視化とLLMを用いたスキルの説明に関する研究を進めた。また、空圧比例制御を行う人工筋スーツを用いた、学習者の身体に力場を与えるシステムについて実証実験を進めていたが、装着して運動しているうちにスーツが身体に対して大きくずれてくる問題が生じたため、大幅に改良を行った。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 介護現場で、介護業務への影響を抑えて多数の介護データを取得することは未だ困難であったため、ラボ実験に切り替える必要が生じた。また、スキル理解のための深層学習モデルの結果が思わしくなかったため、階層ベイズモデリングにも取り組んだ。さらに人工筋スーツの大幅な改良の必要が生じた。
Strategy for Future Research Activity	昨年度にラボ実験の準備は整い、人工筋スーツの改良も行うことができた。今年度は、多数の介護熟達者のモーションや筋電位信号などのデータをラボ内で取得し、モデル化およびスキル理解を行う。それらの結果を用いて、ディスプレイや人工筋スーツを用いた介護非熟達者の学習加速実験を行う。その後、介護施設でのデータ取得も検討し、可能であればラボ実験と同様の研究を進める。