人間・機械共適応を目指した自律学習型運動意図推定システムの開発

开发面向人机协同的自主学习运动意图估计系统

• 批准号: 07J04682
• 负责人: 北 佳保里
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2009
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07J04682/
• 关键词: 筋電義手; 生体信号処理; パターン認識; 自律学習; 運動習熟

人間・機械共適応を目指した自律学習型運動意図推定システム((3)に詳述)を構築した.提案システムにおいては,まず,使用者がどの程度機器の操作に習熟しているかを判定し(1),その習熟度合いに応じて,機器側か安定して多くの動作を識別可能な訓練データを筋電位から生成する(2).この訓練データを機械学習により学習することで,機器側は人の意図動作を推定する.同時に,訓練データを使用者に提示し,訓練データに自身の筋パターンを一致させるようにトレーニングを行うことで,識別可能な動作数を増加可能である.以上のようなシステムを構築し,その有効性を検証した.以下に,(1)〜(3)の各々について詳述する.(1)自律学習型情報処理に基づく動作識別法ある動作を行ったときの筋活動パターンから,筋電位の変動があっても,他の動作と重複しないような代表的なパターンを抽出し,その対応関係を学習することで,安定的な動作識別を実現する自己組織的動作識別法を提案した.提案手法を用いて動作識別を行った結果,従来手法のように,人が動作を明示的に機器に学習させ動作識別を行うよりも,前腕8動作中6〜7動作で識別率が向上した.(2)表面筋電位を用いた運動習熟度評価法筋電義手をどの程度使いこなせるかどうかは,残存する機能や習熟の程度により異なる.そこで,表面筋電位から得られる運動パターンの再現度と精度から習熟を評価する方法論を提案した.筋電義手の操作中に習熟度と動作識別率を算出した結果,2者間に高い相関が見られることを示し,提案手法の有効性を確認した.(3)自律学習型運動意図推定システムの構築と有効性の検証(1),(2)を統合し,筋電制御機器の操作運動に対する習熟に応じた動作識別を行う自律学習型運動意図推定システムを構築した.提案システムを用いて動作識別トレーニングを行った結果,トレーニング前後で平均動作識別率が向上し,前腕9動作で平均識別率70%以上を確認した.

我们构建了一个旨在人机协同适应的自主学习运动意图估计系统（详见（3））。所提出的系统首先确定用户操作设备的熟练程度（1）取决于熟练程度。 ,可以稳定地识别许多运动的训练数据是从肌电势（2）中生成的，通过机器学习学习这些训练数据，设备可以估计人的预期运动，同时将训练数据呈现给人。用户自己的肌肉表现被添加到训练数据中。通过训练匹配回合，可以增加判别动作的数量。我们构建了上述系统并验证了其有效性。下面我们将详细解释（1）至（3）。信息处理基于理论的运动识别方法即使在执行某种运动时从肌肉活动模式中存在肌电势波动，也可以提取不与其他运动重叠的代表性模式，并学习它们的对应关系，从而实现稳定的运动识别。我们提出了一种运动识别方法。作为使用该方法进行运动识别的结果，我们发现 8 个前臂运动中有 6 到 7 个 识别率随着运动而提高。 (2) 使用表面肌电势的运动熟练程度。肌电假手的使用程度取决于剩余功能和熟练程度，因此，我们提出了一种基于从表面肌电电位获得的运动模式的再现性和精度来评估熟练程度的方法。假手、熟练程度和运动识别率的计算结果表明两者之间存在较高的相关性，证实了所提方法的有效性（3）自主学习运动意图估计系统的构建并验证其有效性（1），（2）。 ）综合起来，肌电控制装置操作动作的训练为我们构建了一个自主学习运动意图估计系统，根据运动程度来区分运动。使用该系统进行运动辨别训练的结果是，训练前后的平均运动识别率有所提高，平均识别率为 9确认前臂运动改善超过 70%。

项目成果

筋電位を用いた動作識別のための訓練データの自律生成法

肌电位运动识别训练数据自主生成方法

• 发表时间: 2008
• 作者: 北佳保里;加藤龍;横井浩史
• 通讯作者: 横井浩史

自己組織化クラスタリングを用いた表面筋電位からの動作識別

使用自组织聚类从表面肌电位进行运动识别

• 发表时间: 2007
• 作者: 北;加藤;横井;新井
• 通讯作者: 新井

筋電義手による移動物体把持

用肌电假手抓住移动的物体

• 发表时间: 2008
• 作者: 中村達弘;北佳保里;加藤龍;横井浩史
• 通讯作者: 横井浩史

Self-Organizing Approach to Generate Training Data for EMG Signal Classification

用于生成肌电信号分类训练数据的自组织方法

• 发表时间: 2009
• 作者: Kahori Kita;Ryu Kato;Hiroshi Yokoi
• 通讯作者: Hiroshi Yokoi

自律型筋電義手にむけてのアプローチ

自主肌电假手的研究方法

• 发表时间: 2008
• 期刊: 映像情報メディア学会誌 Vol.62,No.6
• 作者: 北;加藤;横井
• 通讯作者: 横井