研究課題
本研究では，筋電信号と脳波信号を合わせた生体ハイブリッド信号を基に実時間でロボット装着者の動作意思通りのパワーアシスト（運動補助）を行う外骨格型パワーアシストロボットの実現を目指して研究を行った．これまでの研究では，筋電信号を基に実時間で装着者の動作意思を推定し，外骨格型パワーアシストロボットで装着者の動作意思通りにパワーアシストを行うことは可能であったが，脳波信号を基にパワーアシストを行うことはON-OFF制御以外は困難であった．そこで本研究では，まずロボット装着者の前腕回内外運動，肘屈伸運動，歩行運動に関する動作意思を筋電信号および脳波信号を用いて実時間で推定する手法を提案し，実験によりそれらの有効性を確認した．また，最終的には筋電信号および脳波信号を用いて実時間で装着者の上肢運動を推定する手法を提案し，その有効性を実験により確認した．具体的には，まず脳波信号から動作意思を推定するために独立した信号を抽出する手法を検討した．信号抽出後に有効な情報を調べた結果，比較的低周波の脳波信号が実時間動作意思推定に必要な情報を含んでいることが分かった．また，各有効チャンネルの脳波信号のある時間内の平均値，RMS（Root Mean Square），あるいは積分値を用いて動作推定を行うことが有効であることが分かった．これらの脳波信号を用いることにより，前腕回内外運動，肘屈伸運動，歩行運動に関する動作意思を推定できることを確認した．また，最終的には各有効チャンネルの脳波信号のある時間内の平均値を用いることにより手先の速度が推定できることも確認した．これらの動作推定手法では，人工ニューラルネットワーク，遺伝的アルゴリズム，遺伝的プログラミング等のソフトコンピューティング技術を用いた．
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