2012 Fiscal Year Annual Research Report
手首・足首筋肉電位を用いる次世代インタフェースの基盤的研究
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22500202
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
福見 稔 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 教授 (80199265)
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| Project Period (FY) |
2010-10-20 – 2014-03-31
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| Keywords | 筋肉電位 / 統計学習 / 手首足首 / オンライン学習 / カーネル関数 |
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| Research Abstract |
本研究では，まず，(i)非線形 Simple-FDAの定性的評価とアルゴリズム改善を行った．平成 23年度に，線形版の Simple-FLDA（フィッシャー判別分析の近似版）に対しカーネル関数に基づいて非線形拡張を行った Simple-FDAを開発した．平成 24年度に，このアルゴリズムの定量的･定性的評価を様々なデータセットに対して行い評価した．特に，カーネル関数と各パラメータの選択方法とアルゴリズムの効率的適用法を検討し，データセット毎のカーネル関数の妥当性評価を行い，高精度化の知見を得た．次に，(ii)手首 EMGによるジャンケン 3動作のオンライン高精度識別法に関する研究を行った．平成 23年度に，ジャンケン３動作（グー，チョキ，パー）での識別精度８０％以上を達成できた．しかし，これはオフラインでの学習識別であり，実用化のためにはオンライン識別で高精度を達成する必要がある．乾式センサを用いてオンラインで EMG計測を行い，効率的に学習するための方法を検討し，オンライン識別で同程度の識別を達成することができた．さらに，(iii)足首 EMGによる 高精度な足首の単純 3動作（底屈，ニュートラル，背屈）の識別を行った．比較的に高精度を達成できたが，福祉機器への応用（パワーアシスト機器など）を考慮すると，オンラインでの識別，また連続動作の識別が必要となるため，これらの研究を実施していく必要がある．その際，特に，椅子に座った状態から立ち上がり歩き出す動作における連続的な EMG識別を目指す必要があるが，これは次年度以降の研究で検討を行う．これらの研究により幾つもの成果が得られ，平成 24年度中に，国内やアメリカ合衆国で開催された国際会議発表および学術論文の投稿・掲載を行い，広く成果発表を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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