深層学習に基づく空間認識能力の実現と感覚統合型筋電義手制御への応用
研究課題情報
- 体系的番号
- JP19K04296 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 19K04296
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
- 研究機関
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- 佐賀大学
- 研究期間 (年度)
- 2019-04-01 〜 2022-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 4,290,000 円 (直接経費: 3,300,000 円 間接経費: 990,000 円)
研究概要
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．