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近年のブレイン・マシン・インターフェース技術は，ヒト脳表面に留置した電極から皮質脳波を計測，それら脳波から機械学習による動作識別を行い，リアルタイムなロボットアーム制御を実現している．そのような状況であるから実用化が期待されているが，現状の識別性能は5種類動作で正解率60～90%と不安定であり，システム信頼性の向上が急務な課題となっている．そこで本研究は，対象となる外部機器の制御システムに自律制御機能を組込むことで，信頼性のある機器動作を実現するシステムの構築を目指した．結果，提案法の有効を示すため，脳波・眼電を対象としたロボット制御性能検証を行った．
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