| 研究課題/領域番号 |
21K14125
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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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小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 東京理科大学 (2023)
電気通信大学 (2021-2022) |
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研究代表者 |
山野井 佑介 東京理科大学, 工学部電気工学科, 助教 (40870184)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 筋電義手 / 運動機能解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ヒト型ロボットハンドにおいて多自由度の制御入力が行えるインタフェース開発は大きな課題である．ウェアラブルロボットは他の運動を阻害しない意図抽出法が求められ，その点で人が筋を収縮させた際に発する筋電位は有用な制御入力であると考えられている．筋電位からは多くの動作意図が抽出できる一方で，不安定な生体信号であり，長期安定的に巧緻な意図抽出を行うことが現状難しい．
そこで筋シナジーと最新の機械学習手法に着目し，手指運動モデルを獲得し人の手のような自然で巧緻なロボットハンドの制御を目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究は筋電義手の新しい制御手法を提案するものである．筋電位とは筋が収縮する際に発せられる微弱な電位であり，上肢を切断された方でも筋電位から手をどのように動かそうとしているのか動作意図を抽出することが可能であり，本人の意思に基づいて義手を動かすことができる．
しかしながら筋電位は非常に不安定な生体信号であるため，動作意図抽出が難しく，現状，健常の手と比べるととてもシンプルな動作しか実現できていない．
それに対して本研究では最新の機械学習と画像認識型モーションキャプチャを用いて手指運動を詳細に解析することにより，各指をそれぞれ動かすことができる制御手法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では筋電センサと画像認識型モーションキャプチャを組み合わせて，複数の被験者からデータ収集を行いデータセットを構築した．手は身体の中で最も関節が密集している部位であり，全部の関節にセンサを取り付けて関節角度を測るということは不可能であったが，近年の画像認識技術の向上によって非接触に計測することができるようになった．今回構築したデータセットはヒトの筋活動と手指運動の関係性の解明，義手の制御手法にとって非常に有用である．現在，研究レベルでは手指の動作パターンを認識し制御する義手が主流であるが，本研究によって各指の詳細な関節角度を推測し制御する手法を構築することができた．
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