Low DOF representation of hand movements and precise control of a multi-fingered robot hand based on muscle synergies

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人の手は20関節24自由度あると言われており，汎用性高く巧緻な作業を行うのに適している．筋電義手や人工拡張肢など，近年，人の手を模したウェアラブルロボットが急速に進歩しているが，未だ健常の手とは比し難く機能が制限されている．このような試みにおいて複雑な機構の再現も然ることながら，生体信号からの多自由度の制御法の確立が大きな課題となっている．そこで本研究では多くの動作意図を抽出可能で他の運動を阻害しにくい筋電位を対象として，筋シナジー仮説に着目し，人の手の運動機能解析と多自由度ロボットハンドでの手指運動の連続制御を目指す．本研究を行うにあたり，以下の4つの小目標を定めた．a)筋活動と手指運動の同時計測による筋シナジーの解明，b)基底となる筋シナジーを用いた義手制御モデルの機械学習的獲得，c)健常者と切断者の筋活動の相関解析，d)実機・シミュレーションでのオンライン評価．1年目にあたる令和3年度では，大規模なネットワークであることからハイパーパラメータの設定に苦労し，筋活動と関節角度の対応関係の解析に遅れが生じていたが，2年目にあたる令和4年度では，GANにより筋電位を入力として関節角度を出力する推定器の学習に成功した．これにより，前年度の成果と組み合わせて筋電位を入力として5指駆動型筋電義手を制御することができている．構築した手指角度推定器の対象動作数の向上や被験者数の増加によってモデルの改良を続けつつ，並行して獲得したモデルを用いて筋活動と手指運動の筋シナジーの解析を進めている．