2012 Fiscal Year Annual Research Report
ニューラルネットワーク制御による多指機構を有する５指駆動型筋電義手の開発
| Project/Area Number |
22591634
|
|---|
| Research Institution | Kobe University |
|---|
Principal Investigator |
陳 隆明 神戸大学, 医学(系)研究科(研究院), 客員准教授 (20437495)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大塚 彰 県立広島大学, 保健福祉学部, 教授 (50280194)
黒坂 昌弘 神戸大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (70170115)
辻 敏夫 広島大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90179995)
秋末 敏宏 神戸大学, 医学(系)研究科(研究院), 講師 (90379363)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
|
| Keywords | 筋電位 / 筋電義手 / ニューラルネット / 偏KL情報量 / 電極選定 / 動作選定 / バーチャルリアリティ / トレーニング |
|---|
| Research Abstract |
本年度は，筋電義手操作のための電極・動作選定法およびトレーニングシステムについて検討を行った．まず，偏KL情報量に基づく筋電位計測のための適切な電極貼付位置選定法および被験者が随意的に再現可能な動作の選定法を提案した．偏KL情報量はあらかじめ貼付した電極のうち，ある電極を除去した際の情報量の偏りを表し，各電極が動作の識別に必要か否かを判別できる．偏KL情報量に従って識別に不要な電極を逐次削除することで，適切な電極を選定可能である．提案法では，筋電位の学習・識別に確率ニューラルネットを用いており，KL情報量最小化に基づく学習則を導入することで，ニューラルネットの学習と各電極が識別に与える影響度を同時に評価可能である．さらに，偏KL情報量を識別対象動作の選定に応用し，電極と動作の同時選定を可能とした．実験では，あらかじめ被験者に様々な動作を実施させ，多数の電極を用いて計測した筋電位信号の識別を行った．提案法を用いて電極と動作の同時選定を行い，適切な電極と動作を偏KL情報量という統一的な枠組みによって一挙に獲得できることを示した［IEEE Trans. on BME，計測自動制御学会論文集，CME2012］． 次に，仮想環境に義手を代替するモデル（Virtual Hand：VH）を開発し，VHを用いた操作訓練が可能なシステムを提案した［日本ロボット学会誌］．VHは各関節を制御することで様々な多自由度義手の動きを再現可能である．被験者は，計測した筋電位と位置・姿勢情報からVHを操作し，仮想環境下で物体の把持・解放などの訓練を行うことができる．実験では，義手操作能力の評価・訓練に広く用いられるBox and Block Testを仮想環境に構築し，5日間の訓練によって義手操作能力・運動能力が有意に向上することを示した． 以上のように，筋電義手制御のための訓練支援を実現した．
|
| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
|
