Understanding the mechanical skills of skilled caregivers and transferring them to non-skilled caregivers using a soft robot

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（１）熟練者の介護スキルの理解慣性センサベースのウェアラブルモーションキャプチャ装置を用いて得られた介護熟達者の高次元運動からのスキル理解の研究について，昨年度は深層学習モデル（変分オートエンコーダ; VAE）を用いて２次元の低次元空間にスキルが表現されている可能性を示した．今年度は，データが時間相関を持つ時系列データであることを陽にモデル化するために，再起型ニューラルネットワークの一種であり少ないパラメータで時系列データをモデル化する際によく用いられるLSTMを導入して，LSTM-VAEモデルを用いた．その結果，熟達者の動作と非熟達者の不適切な動作をより判別できることが分かった．また今年度は，移乗介護を題材に研究を行った．並行して，ベイズモデルであり時系列データを扱うために提案された階層型GPDMを用いた，動作に関する事前知識を用いたスキル理解に関する研究も進めてた．（２）非熟練者の介護スキル学習の加速移乗介護動作の介護スキル学習加速を行うため，上体を矢状面，冠状面，体軸面に回転する力場を発生するために肩から腰にかけて４組の人工筋を配置し，また両膝にもそれぞれ人工筋を配置した．比例制御システムも開発した．移乗介護動作のスキル学習加速の基礎的な実験を行ったところ，少ない試行数で非熟達者のスキル学習を加速できることを示すことができた（山口，他，SI2022，2022）．