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Spatial recognition based on deep learning and its application to sensory integrated myoelectric hand
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- Fukuda Osamu
- Principal Investigator
- 佐賀大学
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- 卜 楠
- Co-Investigator
- 熊本高等専門学校
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- 村木 里志
- Co-Investigator
- 九州大学
About This Project
- Japan Grant Number
- JP19K04296 (JGN)
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding Organization
- Japan Society for the Promotion of Science
Kakenhi Information
- Project/Area Number
- 19K04296
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
- Research Institution
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- Saga University
- Project Period (FY)
- 2019-04-01 〜 2022-03-31
- Project Status
- Completed
- Budget Amount*help
- 4,290,000 Yen (Direct Cost: 3,300,000 Yen Indirect Cost: 990,000 Yen)
Research Abstract
筋電義手は，実空間において人間と機械とが複雑な操作を要求されるマスタースレーブの好例である．本研究では，スレーブ側に複数のセンサとAI（深層学習）を導入し，マスター操作を高度に支援する新たな制御方法を提案する．スレーブ側の義手は，深層学習を利用して，どこに，何が，どのように存在するかを空間認識するとともに，カメラ，加速度・ジャイロセンサなどからの感覚を統合し，自身の状態（姿勢や位置など）を把握する．マスター側では，深層学習を利用して操作者の運動意図を筋電位信号から推定し，これをスレーブ側の情報と統合して制御に利用する．構築したシステムで実践的な評価実験を実施する．
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040000782017448192
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN