研究課題
本研究内容について，1件の国際学術雑誌への掲載や，2件の国内学会発表（1件の受賞）の成果をあげている。なお，1年目の研究計画では「感性メータの開発」を掲げ，機械学習の一種であるランダムフォレストを用いて，脳活動における特定の周波数が感性に影響するということを示唆した。しかしながら，脳波のノイズ除去方法や脳波計自体の特性把握などといった課題があり，完全な感性メータの完成には至っていない。この点については，引き続き精力的に研究を進める。一方，シミュレーションにおいては，①あらゆる人の感性が異なる場合，②同一人物でも感性が時間変化する場合 について，提案法の有効性を検証している。その際，データベースに基づいた感性フィードバック制御系により，一般的に困難な人のモデリングが不要となり，かつ，非線形系や時変系に対しても迅速に制御パラメータを調整できることを確認した。実機実験においては，感性メータを除いた装置は完成しており，短下肢装具の踝角度の調整を，データ駆動型制御を用いることで，即応性が向上することを確認している。今後は，感性メータの精度向上のために，複数の感覚を考慮した評価システムの構築を目指す。具体的には，本研究では，短下肢装具を装着しているため，「体性感覚」のみ取り扱っていたが，より情報が多い「視覚」に関する感性メータを構築する。
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (2件)
Journal of Robotics, Networking and Artificial Life
巻: 4 ページ: 14～14
10.2991/jrnal.2017.4.1.4
