学習による故障診断と電気刺激による力覚提示を用いたH2Hの遠隔リハビリの開発

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本研究は，電気刺激を用いたバイラテラル遠隔リハビリテーションにおいて，患者だけでなく理学療法士も電気刺激を用いて力覚提示を行うH2H (Human to Human)のシステム構築を目指す。今年度は下記の2つの課題について考える。はじめに，課題②の機械学習を用いたオンライン故障診断による安全性保証システムの構築について考える。学習データは理学療法士が患者に加える力に相当する電気刺激，患者の膝関節角度と角速度，膝関節の数式モデルから得られる疲労に相当する入力外乱である。これまでは，ガウス過程回帰を用いて入力外乱の平均と分散から故障診断を行っているが，今年度は教師あり学習として決定木とK近傍法を用いて，疲労の判別を行う。そして，決定木からは故障判別を行う際に入力外乱が最も重要な要素であることが確認できる。また，K近傍法ではK=3において疲労と非疲労の判別をすることができることを確認する。課題③の比較検証用の能動義足と外骨格の製作について考える。はじめに能動義足として膝関節用の外骨格装置を製作する。外骨格装置はモータ，膝関節角度を観測するエンコーダ，ウォームギア，バネから構成される。膝関節角度を目標値として，モータをPI制御することで膝関節の動作を補助することができる。実験において膝関節の動きに合わせてモータが動作することを確認する。次に，理学療法士に取り付ける肘関節用の外骨格装置を製作中である。コントローラの設計以外は製作を完了している。