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オンラインチューニング用DSPボードを1セット製作
「動きながら賢くなる」を実現する自己学習型認識エンジンの実現および基本動作性能の確認と応用性を確認(周波数を変化させた正弦波発生器にてテスト信号を生成し、ニューロシステムがオンラインでアナログデータを取りこみ、パターン認識学習が収束することを確認。また、この学習結果に基く認識も問題が無いことを確認。)→国際会議1件、講演論文3件
上記DSPボードを用いた手首動作認識別システムのプロトタイプの完成(1セット製作)
これにより自己学習機能を付加したオンラインチューニングによりEMGに対し、個人差を吸収できることの基礎実験を実施。オンラインチューニングを実施することで3人の被験者を対象にし、20%から60%程度の識別率の向上が得られることを確認。
ただし、EMGセンサの感度とセンシング状態のばらつき(センサ装着状況による皮膚との面圧の違いなど)で実用性能(95%以上)に至る安定した識別率は未達成。
これに関しては、EMGセンサの再設計を16年度に予定し、既にセンサ仕様の検討と手首へのセンサの装着手法の検討(血圧計と同様な空圧でセンサを皮膚に押し当てるセンサ用リストバンドなど)を開始している。→画際会議2件
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