実験用筋電スペアナでジェスチャ検出に挑戦

第2部
第
13 章神経系ダイレクト・コントローラの可能性を探る
実験用筋電スペアナで
ジェスチャ検出に挑戦
長嶋洋一
チャネル2より大きく出ている
チャネル1
4
8
16
32
63
125
250Hz
32
63
125
250Hz
減った
チャネル1
4
8
16
32
63
125
250Hz
16
32
63
125
250Hz
チャネル2
増えた
（a）内側の筋に力を入れる
本章では，Nucleo F401RE にごく簡単な FFT アル
ゴリズムを実装します．腕に取り付けた 2 チャネル筋
電信号から，それぞれのチャネルの筋電情報の周波数
成分をリアルタイムに取得し，手のジェスチャを認識
できるかどうかを検討します．
（b）外側の筋に力を入れる
チャネル1
（b）と比べて少し増えた
実験したこと
本稿では手の筋電信号（2 チャネル）の周波数スペク
トラムからジェスチャの識別を行ってみます．写真 1
に実験のようすを示します．
写真 1（a）は手首を内側に曲げたところで，チャネ
ル 1 の 32，65Hz が強く出ています．手首を外側に曲
げた写真 1（b）では，チャネル 2 の 32，65Hz が強く出
ています．（c）は（b）から手を開いた状態で，チャネ
ル 1 の 32，65Hz の成分が増えました．
リサジュー解析と同様に，Nucleo F401RE は，筋
電情報から変換した結果を XBee に送信しているだけ
で，画面はそれを表示しているだけです．
・手首を内側に曲げる
・手首を外側に曲げる
という異なるジェスチャを識別できそうです．
2015 年 4 月号
チャネル2
チャネル2
（c）（b）の状態から手の形を変化させた
写真 1　実験したこと…手のジェスチャによって筋電信号のスペ
クトラムが変化することを確認した
グラフは七つあり，左から 4，8，16，32，63，125，250Hz を中心と
する筋電の強さを表す
FFT プログラムを作る
● mbed.org に提供されているFFT 処理を実装し
てみる
前章と同じように，腕に貼り付けた電極から取得し
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