ロボットリハビリテーションの実現に向けたブレインマシンインターフェース技術の開発

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21F50733
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Maebashi Institute of Technology
• Principal Investigator: 朱 赤 前橋工科大学, 工学部, 教授 (20345482)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): GAO JUE 前橋工科大学, 工学部, 外国人特別研究員
• Project Period (FY): 2021-11-18 – 2024-03-31
• Keywords: 脳波 / リハビリテーション / ロボット

Outline of Annual Research Achievements

人間の脳波（EEG）信号から上肢の運動に関連する新たな特徴の抽出、人間の上肢の関節の運動と脳波の関係を表すモデルの構築、およびこのモデルを更新する学習アルゴリズムの開発を行うことにより、装着型多自由度外骨格ロボットを利用しようとする時の人間の脳活動から人の多次元の必要な力・トルク情報を推定し、外骨格ロボットを用いてリハビリテーションおよび脳卒中の障害者の運動機能回復、さらに健常者のパワーアシストが可能になる非侵襲型BMI(ブレインマシンインターフェース)を用いた装着型多自由度外骨格ロボットの制御技術を確立し、実機検証を行う。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

来日後、まず大学と研究室の研究環境に慣れると同時に、BMI(ブレインマシンインターフェース)の知識を更新し、関連研究の調査を徹底的に行った。そして、既存の研究に存在した問題点を発見し、研究室が開発した理論や手法と組み合わせ、新たな手法の提案、特に新たな脳波特徴の抽出手法に着目して研究に取り組み始めた。また、自分の研究と学生の研究を合わせて、ロボットリハビリテーションのためのBMI実験装置を構築した。

Strategy for Future Research Activity

令和4年度は、提案した人間の脳波（EEG）信号から上肢の運動に関連する新たな特徴の抽出手法に基づき、人間の上肢の関節の運動と脳波の関係を表すモデルを構築し、人間の脳活動から人の多次元の必要な力・トルク情報を推定して、ロボット実機で検証を行い、問題点を発見し、改善する。さらに、構築した上肢の関節の運動と脳波のモデルに学習アルゴリズムを導入し、モデルのパラメータを自動的に更新できるようにして、人の脳波からロボットを制御する人の多次元の必要な力・トルク情報の推定精度の向上が期待できる。また、研究成果として、国際会議やジャーナルに投稿する。
令和5年度は、開発した学習機能を有する人の脳波からロボットを制御する人の多次元の必要な力・トルク情報の推定手法を用い、健常者を対象に実機で検証を行ったうえで、障害者を対象に実験検証を行う。問題点を発見し、さまざまな障害者に適応できるアルゴリズムを改善する。これにより、外骨格ロボットを用いたリハビリテーションおよび脳卒中の障害者の運動機能回復、さらに健常者のパワーアシストが可能になる非侵襲型BMIを用いた装着型多自由度外骨格ロボットの制御技術が確立できる。また、研究成果として、前年度と同じく、国際会議やジャーナルに投稿する。