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従来、外骨格型ロボット制御の多くでは、予め支援対象なる動作を想定しラベル付けしたデータを用いて設計された支援方策が利用される。そのため、装着者はその想定された動作を行うことが前提となっており、部分的な身体負荷軽減が着目されている。本研究では、ラベルの無いデータを利活用した機械学習手法を援用した制御アルゴリズムの提案と身体動作を筋活動から大局的に評価する方法を検討し、装着者が想定外の動作を行う状況下でも動作意図を精度よく推定し適切にロボットを駆動できるようになった。本成果により、外骨格型ロボットの活用範囲の拡張が期待できる。
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