| 研究課題/領域番号 |
19H04192
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 明治大学 |
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研究代表者 |
小澤 隆太 明治大学, 理工学部, 専任教授 (40368006)
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| 研究分担者 |
岡田 志麻 立命館大学, 理工学部, 教授 (40551560)
福永 修一 東京都立産業技術高等専門学校, ものづくり工学科, 准教授 (70402518)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2021年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2020年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
2019年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
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| キーワード | 筋電モーメント / ロボットハンド / 筋電計測装置 / 運動識別 / 筋電センサ / 把持動作識別 / 筋電位 / 運動推定 / 義手制御 / 表面筋電位 / 義手 / 筋電計測 / 筋電義手 / 学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人間の筋肉が動く際、筋電位を発生する。この筋電位から人間の運動を識別するための様々な研究が行われてきた。本研究では、この筋電位を筋電センサの取り付け位置情報で重みづけした筋電モーメントという新しい量を用いた運動識別方法を提案する。特に、この筋電モーメントの基本的な特性の解析、計測するための計測装置の構築、計測された筋電モーメントから運動識別を行うための学習方法の3つの方法を軸に新しいシステムを開発し、その有効性の検証を行っていく。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、多点表面筋電極により手と手首の運動を推定するための新しい特徴量を提案し、その特徴量の解析とその応用に必要な技術の開発を行った。筋電モーメントと名付けたこの特徴量は、筋電極の取付位置情報を筋電位情報で重みづけたものであり、特徴量と運動の関係が直観的にとらえやすい特徴を持つ。複数の手の姿勢および手首の運動状態をこの特徴量を用いて解析し、分類可能性を示した。また、機械学習を用いることで、この特徴量から運動の判別が行えることを示した。また、多点での筋電計測を行いやすくするための装着型の多点筋電極の開発を行った。さらに、これらの技術を応用するための義手・ロボットハンドの開発も行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、前腕などに取り付けた複数の筋電極から運動を推定するための新しい特徴量を提案した。この手法は、筋電義手や新しい入力デバイスを構成する際に重要な基礎技術となる。ここでは、この新しい特徴量が運動の識別を行うために、直観的でわかりやすい特徴を示し、機械学習などで動作識別が行えることを示した。また、計測するための筋電計測システムと応用先の義手などの開発も合わせて行った。
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