| 研究課題/領域番号 |
18K18135
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
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研究代表者 |
古川 淳一朗 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究員 (50721619)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 筋電図 / 運動推定 / アシストロボット / 協調フィルタリング / キャリブレーション / 生体信号 / 運動推定アルゴリズムの検証 / クラウド型動作推定 / EMG |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、多くの他ユーザから集めたデータを再活用した新規ユーザに対するアシストロボット制御手法の構築を進めた。一般的に、ユーザから得られるセンサ情報をもとに制御する場合、予め取得したセンサデータとラベルデータとの規則性を事前に抽出し、その規則性に基づき推定した運動情報によりロボットを駆動する。一方、本研究では、装着者であるユーザから得た情報を他のユーザデータと照らし合わせることで、規則性を事前に抽出することなくアシストロボットを制御する手法を提案した。提案アルゴリズムの有効性は、モデルベースの一般的な回帰モデルと比較することで確認した。その結果、提案手法が有意に高精度であることを確認できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来、筋電図（以下、EMG）は個人に依存するため、EMGを利用した制御ではユーザ毎に制御器を調整する必要がある。この調整は一般的に手間のかかる作業であり、EMGに基づくロボット制御がなかなか普及しない原因の一つとも言われている。そこで本研究では、協調フィルタリングの枠組みを援用することで、他のユーザの情報を利用したEMGインタフェースの手法を提案した。これにより、手間のかかる調整作業を削減できるようになった。
さらに本研究を通じて、他のユーザの情報を利用する際に重要な特徴量も明らかにすることができた。本成果により、EMGに基づくロボット制御手法の進展が期待できる。
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