2014 Fiscal Year Annual Research Report
脳波（ＥＥＧ）を用いたパワーアシストを行う人間・機械システムの構築
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24500240
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| Research Institution | Maebashi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
朱 赤 前橋工科大学, 工学部, 准教授 (20345482)
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2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 脳波 / パワーアシスト / 表面筋電 / 運動強度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、人間の脳活動の情報を用いて、障害者や健常者の日常生活をサポートするパワーアシストシステムを構築するため、引き続き主に以下の研究を行った。
（１）我々は筋電を用いた拡張アドミッタンス制御によるパワーアシストシステムを提案し、その有効性を実機検証により確認した。その技術を踏まえ、人間の脳活動の情報を用いてパワーアシストシステムを構築することを目的とし、昨年度は、主成分分析手法を用い、第一主成分により脳波（EEG）から肘関節の運動に関する上腕２頭筋の表面筋電(sEMG）を推定することに成功した。今年度は、脳波から肩関節の表面筋電を推定しようとする際に、寄与率から、第一主成分のみで肩関節の表面筋電の情報量は低すぎ、第三主成分まで９９%の肩の筋電情報が含まれていることを解明した。この研究結果から、主成分分析手法により、第一主成分から第三主成分までを用いれば脳波から筋電を安定的に推定することが可能であることが示唆された。現在はこの結果に基づき、逐次最小二乗法によりモデルの更新を行う手法を用い、リアルタイムで肩関節の筋電信号を推定する研究が進んでいる。
（２）上記の研究と同時に、脳波から筋電の推定を行わず、脳波より直接パワーアシストができるかを試した。運動をイメージしたときの脳波から運動強度に関する情報を直接抽出するために、Mirror Neuron Systemの概念に基づき、重りを持っている時と持っていない時の映像を見た後に、脳波のα波(8-12Hz)による、自分が重りを持っているかどうかの運動想起の判別の成功率は８０％以上になった。この結果により、運動想起時の脳波から負荷情報の差を識別可能であり、脳波から筋電の推定を行わず、脳波より直接パワーアシストができることが示唆された。
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