| 研究課題/領域番号 |
21H04894
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
中村 裕一 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (40227947)
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| 研究分担者 |
秋田 純一 金沢大学, 電子情報通信学系, 教授 (10303265)
森本 淳 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10505986)
戸田 真志 熊本大学, 総合情報統括センター, 教授 (40336417)
安 ち 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (70747873)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| キーワード | 動作支援 / 動作予測 / 体性感覚呈示 / QOLモニタリング / 筋電位計測 |
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| 研究実績の概要 |
令和3年度は，下記(a), (b)等，システムや実験の基盤を構築することに重点を置いて研究を行ったが，自信・QOLの計測のための(c)，(d)等の検討も進めた．
(a) 筋活動，姿勢等の計測による動作解析と動作予測: 身体の姿勢を60Hz程度，筋電位を1--5kHz程度で計測可能な環境を複数の研究室で構築し，立ち上がり動作や首振り動作などの計測・データ収集を行った．同一人物の(電極の着脱を含む)複数日に渡るデータを収集してその間の関係を分析した結果，適切な変換を用いれば比較的安定に筋シナジーを推定できることを明らかにした．これにより，筋シナジーパターンを基にしたアシストデバイスの制御が可能であることを確認した．
(b) パワーアシストによる支援の設計とその基礎的性能の確認: 理研ガーディアンロボシクスプロジェクトと協働し，膝周りのパワーアシストデバイスおよびイス型の立ち上がり支援デバイスを実装し，それぞれを用いた立ち上がり補助，および，両方を協調させた立ち上がり支援が可能であることを確認した．これにより，種々の制御手法や装着者とのインタラクションを設計・実装し，それらの効果を検証する基盤が整った．
(c) 自信・QOL指標の計測と推定: 本研究では計測手法の一つとして微細な表情変化の識別を用いるが，そのために「比較を基にした表情認識手法」を提案し，複数人，および，種々の状況における小さな表情変化を識別できること，および，表情の細かいランク付けが可能となることを確認した．これにより，蓄積されたデータに基づいて表情変化を多段階で評価でき，動作支援の効果や影響を逐次的に詳細に計測できる基盤が整ってきた．さらに，生理的状態の計測手段として，アクチグラフ(活動量計)，心拍計を導入し，それらの計測値を動作や動作支援と同期して記録することが可能であることを確認した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
上記(a), (b)の動作支援，および，その計測環境に関し，理研ガーディアンロボティクスプロジェクトと協働することによって，予定よりも早くパワーアシストデバイスの実装が進み，次年度以降に予定していた動作支援実験の一部を行うことが可能となった．姿勢や筋活動の計測環境についても，システマティックなデータ収集が可能な環境が整ってきている．表情認識についても，多くの状況で比較的安定にして表情変化の識別が可能であることがわかり，今後の活用に対する良い見込みが得られている．体性感覚呈示については，首周りの姿勢・筋計測，および，首周りの皮膚感覚呈示を試みており，動作意図の検出や情報呈示に活用できることが確認できつつある．生理的状態の計測については，表情と心拍特徴を統合的に分析することによる，内部状態のより粒度の細かい推定が可能なることを目指しており，その準備が整いつつある．以上のように，順調に研究が進んでおり，一部については予定したよりも早く基盤が整いつつある．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度は，令和3年度に引き続き，下記(a), (b)等，基礎的な研究項目に重点を置きながら，徐々に(c), (d)の検討を進める．
(a) パワーアシストによる支援の設計とその基礎的性能の確認: イス型の立ち上がり支援デバイスと人工筋による膝のパワーアシスト機器のデバイスが個々に動作する場合に加え，同時に作用する場合の制御方法を検討・実装し，複数のデバイスの協調による支援の可能性やその良さの分析を進めていく．
(b-1) 筋活動，姿勢等の計測による動作解析と動作予測: 種々の条件を変化させながら，デバイス装着時の筋電位・姿勢計測を進める．アシスト量の変化による筋張力，姿勢などの変化を計測し，条件が変化した場合の振る舞いの変化や安定性などを分析し，また，自己効力感・運動主体感との関係を調査する．
(b-2) 筋シナジーに基づいた制御の実装と分析: これまでの研究で，2週間程度の期間では，筋シナジーの状態が大きく変化しないことを明らかにした．これらの性質を用いて，装着時のキャリブレーションを簡易なものとしつつ安定した動作を可能にする手法を検討し，実装する．
(c) 注意状態によるアシスト量の制御: 注意状態による動作の変容が筋計測によって検出可能であることを利用し，パワーアシストを装着者の注意状態やその他の意図に応じて制御する手法を検討し，本人の意図に応じた安全な制御を実現する手法を検討し，実装していく．
(d) 自信・QOL指標の計測と推定: 自信および関連するQOL指標の計測のために，筋活動の分析と外部表出情報を活用する．表情変化に加え，音声からの感情推定手法を用いた外部表出の計測，さらに，生理的状態の計測手段として，アクチグラフ(活動量計)，心拍計などを用いた統合的な計測と分析を行う．
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