2 1 研究内容 ヒト動作の改善を目指した生体信号計測・制御システムの開発 生体信号マン・マシンインターフェース ニューロコンサルティング 身体運動評価 9軸モーション センサ 福祉／健康増進 運動／作業補助用 インターフェース技術 ロボット アーム制御 生体信号解析 （脳波／眼電／筋電） 工学部 機械工学科 生活評価 佐々木 実 環境制御装置 自己位置制御技術 自律移動 ロボット制御 3 【研究背景】生体信号とは？ 4 研究背景＆目的 脳波信号（EEG） 【問題】 現在のブレインマシンインターフェースや筋電義手は， 生体信号のみを制御入力して，ヒト動作推定性能は60-90%止まり EEG Skin / 皮膚 Skull / 頭蓋骨 Dura Mater / 硬膜 ECoG Arachnoid Mater / くも膜 Spike /LPF 【目的】 「生体信号」「身体動作」「環境状態」のマルチモーダル計測・ 解析から信頼性のあるヒト動作推定器および補助装置を実現 Cortex / 皮質 眼電信号（EOG） 筋電信号（EMG） 眼球 角膜側 正電圧 網膜側 負電圧 皮質脳波／筋電 筋収縮時に 電気信号が発生 眼球運動により電気信号が発生 微弱な交流波（±数～数百μV）であり，動作に関する情報を有する 【問題】 脳波P300に基づく制御インターフェースにおいて 正解率をえるために10秒間ほどが必要となる システムの制御性能を高めるために 半自律性を有する移動ロボット制御 事象関連電位は，ヒトの認知・注意・理解を示す脳波といわれているため， スポーツ評価にも有用な脳波だと考える． 筋電信号[uV] 実空間における家電選択 6 眼電（EOG）：眼球動作推定＋ロボットアーム制御 眼電信号[uV] • 移動ロボット制御／ロボットアームの半自律制御の構築 • 機器制御インターフェース・デザイン • 機械学習を適用した動作識別性能の向上 5 眼電信号[uV] 脳波（EEG）：事象関連電位（ERP）にもとづくインターフェース 眼球動作：上 眼球動作：下 Gnd電極 Ref電極 Ch1:Ch2:- 眼球動作：右 Ch1:+ Ch2:- Ch1:+ Ch2:+ 電極 （1ch） 眼球動作：左 電極 （2ch） ロボットアーム Ch1:Ch2:+ 噛む動作：弱－中－強 把持 物体 ゴール 1 眼電制御 脳波による動作推定実験 8 眼電によるマニピュレータ制御 CDプレーヤー制御システム 9 【今後】 眼電にもとづく注視点推定 筋電による仮想ハンド制御実験 眼電信号から 眼球動作角度を推測 12 アプリケーション例：運転手の注視評価 既存の低価格帯アイトラッカーに打ち勝つ装置を目指している． 特に，運動時における目視方向計測の可能性は大きいと考える． 2
© Copyright 2024 ExpyDoc
