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人間の力信号や筋電位信号を計測、認識したうえで、人間の行動意図を認識し、学習機能と適応機能を導入することにより、人間・機械システム(福祉ロボットや義肢、義足、福祉機器など)を相互的かつ適応的な役割分担制御の確立及び実機検証を本研究の目的とする。
平成21年度は、人間・機械システムが相互的に作用する性質を調べ、そのシステムをモデル化し、本研究室に開発している全方向移動支援ロボットと2関節の腕型のパワーアシスト装置を対象とし、それぞれの制御を構築し、実機検証を行った。具体的には、全方向移動支援ロボットに対しては、高齢者や障害者の歩行支援および介護者のパワーアシストの機能を両立できるため、新しい6軸力・トルクセンサを入れ替え、それに伴い、パラメータの調整や制御プログラムの修正などを行い、全方向移動を実現しただけではなく、アドミタンス制御を導入したことにより、人がロボットに載せているか、平地や、坂上り、坂下りかどうかと関わらず、ロボットの使用者に負担が掛からないように制御に成功した。また、2関節の腕型のパワーアシストは、高齢者や介護者など人間の肘と肩関節を支援するパワーアシスト装置、また障害者のリハビリテーション装置として用いられる。この研究は、従来の研究と異なり、人間の表面筋電(EMG)信号を直接的に用い、提案された簡単且つ有効なEMG信号処理手法により、実時間でロボットアームを制御し、パワーアシストまたリハビリテーション動作を行う。H21年度には、任意のパワーアシスト比が実現できた。
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