| 研究課題/領域番号 |
15H02733
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
矢野 博明 筑波大学, システム情報系, 教授 (80312825)
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| 研究分担者 |
田中 直樹 筑波大学, 医学医療系, 研究員 (40754601)
岩田 洋夫 筑波大学, システム情報系, 教授 (60184884)
足立 和隆 筑波大学, 体育系, 准教授 (70221041)
澁谷 長史 筑波大学, システム情報系, 助教 (90582776)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | バーチャルリアリティ / 歩行感覚提示 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
前年度までに開発した歩行時の足の軌跡を力センサのデータと最尤推定を用いて、ユーザの歩行意図に応じて変更するアルゴリズムの効果を検証する実験を行い有効性を検証した。具体的には、ユーザが歩行感覚提示装置上で歩行動作をする際にフットパッドに加えるせん断力及び垂直抗力を計測する装置を用いて、歩行軌跡変更意図有りと無しの場合の力センサデータの時系列変化の教師データをあらかじめ計測した上で、教師データ更新ありの最尤推定を用いた歩行軌跡変更意図推定を行い、意図有りの時には歩幅や足上げ高さを一定値変更した。被験者ごとに歩行軌跡等がどのように変化するかを定量的に計測したところ、力センサの教師データと一歩毎の力センサの時系列データのマハラノビス距離が徐々に近くなり協調歩行動作が行われていることが確認できた。また、同時に個々の被験者の個性モデル推定を行うアルゴリズムを開発し、歩行意図の推定精度の向上やそれまでの個性モデルにマッチしなければ、新たな個性モデルを生成するアルゴリズムを開発した。複数人の被験者に歩行実験データを用いて個性を状態空間にプロットして、歩行動作を重ねる毎にその位置が変化して、それぞれ一定の範囲に落ち着く傾向があることが確認できた。さらに、本アルゴリズムを用いて脳卒中の麻痺患者による歩行練習が行えるプログラムを開発し、実際に歩行練習実験を行い、本人の意図にしたがって歩行軌跡が変化すること、筋電位の活動パターンが練習が進むと余計な力が抜けて適切な範囲に落ち着いたことが確認できた。これらの実験を通して、本研究のような機械と人間の協調動作には、力センサの値を用いた逐次学習最尤推定による動作変更アルゴリズムが有効であることがわかった。
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| 現在までの達成度 (段落) |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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