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人間が机の前に座り机上に手先を置く姿勢に対し、手先位置と肩・肘の関節角との関係の数学モデルをモーションキャプチャによる姿勢計測により得られたデータより統計的に構築した。数学モデルは線形モデルとし、そのモデルが手先位置に依存していることから、同一モデルで表現可能な手先位置を作業領域より抽出し、2種類のモデルとそれが支配する手先位置領域を明らかにし、手先位置に基づき両領域への帰属度をメンバーシップ関数として用いるファジイモデルを導入することにより上肢姿勢のモデルを構築した。このファジィモデルのメンバーシップ関数は、実験データよりニューラルネットワークにより推定することを提案し、アルゴリズムを開発した。この成果は計測自動制御学会制御部門大会において発表した。2種類のモデルの表す領域は、人間が手先を動かすのに楽と感じられる領域と苦しいと感じる領域であることを実験で検証し、上肢運動に対する手先位置と関節角の関係も両領域で異なることが予想されるため、今回は楽と感じられる領域内で手先を動かす反復運動に対する動的モデル構築を試みた。手先の机上での位置の時間的変化を成長曲線モデルにフィッティングさせ、それに基づいて手先の速度パターンを推定した。その結果、移動目的の有無や移動後に要求される動作、また把持する物体の大きさ、重さによる速度パターンの変化の様子が明らかになった。反復周期については、手先位置の時間変化の周波数解析を施すことにより推定可能となった。また、手先位置、肘関節角度の関係を多変量自己回帰モデルで同定することにより、各変数問の寄与の状況を明らかにすることができた。この成果は、AROB10th'05にて研究発表した。
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