| 研究課題/領域番号 |
25420449
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
関 弘和 千葉工業大学, 工学部, 教授 (90364900)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 筋電義手 / 前腕動作識別 / 運動制御 |
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| 研究概要 |
本研究は前腕部筋電位信号によるロバスト動作認識に基づく筋電義手制御システムの開発を目的としている。研究期間は3年であり平成25年度はその1年目となる。3年間の研究期間全体として，①最適測定位置推定法の開発，②前腕部動作のロバスト識別法の開発，③筋電操作の訓練支援法の開発，④筋電義手制御法の開発と実験，⑤被験者実地評価を具体的課題として挙げており，25年度は①と②について取り組んだ。①は前腕切断者の残存筋の状況により異なる最適電極位置を推定する手法の開発であり，コスト面の優位性やユーザごとのきめ細かい支援も期待できる。前年度までの研究成果であった統計的な電極選択手法の再検討，また電極位置の全ての組合せについて認識率を算出するなどの検証などを行い被験者ごとに異なる最適位置を発見した。いずれの被験者も3個程度の電極で90%程度の認識率が得られた。②についてはダミー変数を用いた特徴量生成法の開発と，肩・肘の姿勢角度変化対応型動作認識手法の開発を行った。前者については①で選択された3つの電極から得られた筋電位の実効値に対し，互いに誤認識しやすい何組かの動作対に注目し，それぞれに対し特徴量間の距離が広がるようなダミー変数を追加した特徴量を生成し，認識精度向上を実現した。後者については，肩と肘をそれぞれ0，30，60，90度と変化させた16通りの姿勢における筋電位を解析し，姿勢変動により筋電位が変化することを確認した。その上でこれらを線形補間することにより任意の姿勢角度における学習データを仮想的に作成する手法を案した。肩と肘にそれぞれセンサを装着し姿勢角度を読み取り仮想学習データを参照することで，90%程度の高い認識率を維持することが可能となった。このように3年計画の1年目は，少数電極の筋電位信号から計算量の少ない簡潔な識別法を用いて高精度な動作認識を実現するというほぼ当初計画どおりの成果を得た。
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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
本研究は3年間の実施期間を設けており，平成25年度はその1年目にあたる。平成25年度における研究計画について，当初の予定は，①少数電極使用を目的とした最適電極位置推定法の開発，②前腕部動作のロバスト認識手法の開発，の2つを設定していた。①については統計的推定手法による電極選択，あるいは各電極の全組み合わせの認識率検証などを行い，被験者それぞれで異なる最適電極位置の存在を確認できた。前腕動作の種類を増加したり，姿勢変動を加味したりした上での最適電極位置の設定は次年度への課題となるが，①に関しては90％程度，当初の計画を遂行できたと考えている。②については最初に，前年度から検討していたダミー変数型特徴量による高精度識別手法を引き続き検討し，多くの被験者において有効性を確認した。次に肩・肘の姿勢変動に対応した動作認識手法の開発を目指し，肩・肘角度が0，30，60，90度となる際の筋電データを線形補間し仮想学習データを作成する手法を提案し，高精度な認識を実現した。実際の切断者による検証はまだであるが，②に関しては90％程度，当初の計画を遂行できたと言える。またさらに，次年度以降の実施計画としている筋電義手制御装置の製作についても，少し前倒しする形で，装置の購入や下準備などを行い，次年度に向けての準備を整えることができた。これらを総合して研究達成度は90％程度であり，「おおむね順調に進展している」と判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は平成26年度からの2年間を研究期間として計画しており，25年度に取り組んだ①最適測定位置推定法の開発，②前腕部動作のロバスト識別法の開発に関して不十分であった点の再検討，さらに新たな取り組みとなる③筋電操作の訓練支援法の開発，④筋電義手制御法の開発と実験，⑤被験者実地評価，を実施していく。特に26年度には③と④を中心に研究を推進する。③について，筋電位信号自体が安定的かつ動作ごとに区別できるものかどうかが重要であり，義手使用者自身が訓練を行い習熟度を向上させることが識別精度に大きく寄与することが指摘されている。具体的にはディスプレイ上に筋電位波形やその目標値，識別結果などを提示し，被験者はそれを見ながら操作を繰り返すという一種の視覚フィードバックにより訓練を行うことが多い。しかしどのような情報を提示すれば習熟度がより向上するかという訓練効率について詳しく検証されてはいないため，本研究ではファジィメンバシップ関数による可視化や，主成分分析による低次元化情報などの提示手法を検討していく。④については，25年度までに購入した義手装置とコントローラ等を元に全体の制御システムを構築し，制御プログラムの開発，動作実験などを行う。また，人間らしい動作を伴う使いやすい義手制御の実現，操作者が違和感を感じないようなリアルタイム制御の実現と遅延時間等の検証も具体的課題として挙げられる。研究推進のための人員としては，研究代表者以外に，研究室大学院生2名，卒研生4名を予定している。
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