多人数の筋活動を効果的に学習する指関節角度推定法と多指ハンド制御への応用

• 研究課題/領域番号: 25K17581
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
• 研究機関: 東京理科大学
• 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 筋電義手 / 機械学習 / 運動機能解析 / サイバネティクス

研究開始時の研究の概要

通常は教師データを統一することが難しいため，他人のデータを用いることができないが，本研究では典型特徴と呼ばれる理想的な筋活動を推定する手法を提案し，大規模なpre-trainingの実現を目指す．
識別器をマッピング部とエンコーダ部の2つに分けることによって，エンコーダ部では多人数の筋活動から抽出した典型特徴と指関節角度の対応付けを時間を掛けて学習し，マッピング部では本人の筋活動と典型特徴の筋活動を対応付けることによって，義手の使用者は時間を掛けずに義手の学習を終わらせ，複雑な識別器を用いることができるようになる．