| 研究課題/領域番号 |
17K12723
|
|---|
| 研究機関 | 茨城大学 |
|---|
研究代表者 |
芝軒 太郎 茨城大学, 工学部, 講師 (70711290)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | 筋電義手 / 偏Kullback-Leibler情報量 / 動作選定・指示モデル / トレーニングシステム / Virtual Hand / 双腕動作 / 確率ニューラルネット |
|---|
| 研究実績の概要 |
本年度は，双腕協調動作モデルを内包した5指駆動型筋電義手の開発において筋電位信号の制御訓練システムについて検討を行った．まず，使用者の筋電位信号制御能力をデータ分布の推定精度を表すKullback-Leibler（KL）情報量に基づく偏KL情報量により評価し，能力に応じて訓練対象の識別動作を選定・指示して訓練が可能なシステムを開発した．提案システムではさらに筋電位信号から抽出した特徴量（筋電パターン）の分布モデルを内包しており，識別可能な動作を選定した後，使用者が制御できる可能性のあるパターンを提示することができる [The first IEEE Life Sciences Conference (LSC2017)]．さらに，Virtual Hand（VH）を用いた筋の収縮・弛緩指示のための動作指示モデルを構築し，Virtual Reality（VR）環境下で動作イメージの整合性を実現可能な訓練システムを提案した [第27回ライフサポート学会フロンティア講演会]．提案システムを用いた訓練実験の結果，動作の選定・指示により高い識別精度を保持した状態で識別可能動作を増加できることを明らかにした．
また，これら筋電義手訓練システムの開発で得られた知見を元に，時系列に特徴を有する生体信号インタフェース開発に重要となる訓練システムを新たに開発した [The 2018 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB2018)]．そして，双腕動作時の従属性を考慮可能な識別モデルを提案し，ロボットマニピュレータ制御に応用した [Handbook of Research on Biomimetics and Biomedical Robotics, Chapter15]．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
1. 動作の選定・指示モデルを内包した新たな筋電義手訓練システムを構築するとともにさまざまな生体信号インターフェスのための訓練法に応用できた点．
2. 双腕動作時の従属性を考慮可能な確率ニューラルネットを構築してロボットマニピュレータ制御を実現した点．
|
| 今後の研究の推進方策 |
双腕を協調させて行う動作（作業）の発生過程をモデル化するとともに，双腕協調タスクモデルを内包した5指駆動型筋電義手を開発する．そして，上肢切断者を対象に実験を行い，その効果を検証する予定である．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）
双腕協調動作モデルを内包した5指駆動型筋電義手の制御に重要となる使用者の生体信号制御能力を向上するためのトレーニングシステムにおいて進展があり，本年度は十分な研究成果を得るためにシステム構築およびその検証実験を行ったため．
（使用計画）
筋電義手開発に必要な機器の購入および切断者を対象とした実験を行うための環境の整備に使用する．
|
