佐賀大学の卒研発表で使用したスライドです

1. 筋電制御を支援するIoTプラットフォームと
把持戦略の構築
佐賀大学 理工学部 知能情報システム学科 第4研究グループ
発表者：高橋 雄太 (12233901)
指導教員：福田 修 教授

2. 筋電義手
システム部
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• フィルター
• 増幅器
• 特徴量抽出
• 機械学習器
• 動作生成
筋電信号 (EMG | Electromyogram)
筋電センサ腕 義手
・・・・・・・・・
制御信号
筋電のみでの制御に限界が見えてきている

3. 筋電制御の改善アプローチ
• 筋電センサの改良
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• 筋電以外の情報の利用
布型の筋電センサ
N. Matsuhia et al. (2015)
筋電センサの埋め込み
P. Morel et al. (2016)
カメラと超音波センサの導入
S. Došen et al. (2010)
触感を神経にフィードバック
S. Raspopovic et al. (2014)

4. 提案手法
モノにセンサを埋め込んだ空間内での制御
IoT(Internet of things) 技術の活用
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5. IoT環境での制御
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モノの状態に適した制御
義手の動作の予測
センサでモノの
状態を推定
モノの使用履歴
を活用

6. モノと義手
義手筋電センサ
モノ(加速度 + 地磁気)
全て無線で通信を行う
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7. システム概要
Gateway
Internet
Data
Management
Visualization
Unit
データの処理
義手の制御
データの可視化
モノのデータ 筋電信号 制御信号
センサーデータ センサーデータ
制御信号 制御信号
データの仲介
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8. データのロギングと可視化
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ElasticSearch
Kibana
データ
Web APP
DB

9. モノの情報を加味した把持制御
モノに自身の情報を持たせることができる
【モノの情報】
1. モノの状態の定義 (姿勢・義手の近接方向)
2. 掴み方
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姿勢の定義は…
近接方向の定義は…
この場合の掴み方は…
モノを掴む制御を半自動化

10. モノの姿勢の推定
ベクトルで姿勢を定義 (姿勢ベクトル)
加速度ベクトルとの内積を演算
内積が最大の姿勢ベクトルを今の姿勢と推定
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姿勢 1
姿勢 2
加速度ベクトル
姿勢ベクトル

11. 義手の近接方向の推定
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 姿勢ベクトルと地磁気ベクトルの内積を演算
 内積が最大なベクトルを近接方向と推定
姿勢ベクトル
地磁気ベクトル
磁石

12. モノの情報と推定結果による制御
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姿勢
近接方向
把持動作選択

13. 動作実験
使用するモノの種類
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筋電信号の識別
ニューラルネット+混合正規分布
6動作を識別
【実験の流れ】
ある方向から掴む ⇒ 別の方向から掴む
モノの姿勢を変更
ある方向から掴む ⇒ 別の方向から掴む

14. 姿勢の推定結果
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加速度
モノの姿勢

15. 近接方向の推定結果
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地磁気
近接方向

16. 義手の変化
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モノの姿勢
近接方向
筋電識別
サーボ

17. 義手の変化
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手首・腕回り

18. 義手の変化
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手の幅

19. まとめ
モノにセンサを組み込んだ空間での筋電制御システム
を構築
モノの情報を利用した把持制御を提案
【今後の展開】
ログデータを活用した制御
モノの使用の制御
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