手首筋電を用いた疲労の検知と動作識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS13-8

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Fatigue detection and motion identification using wrist myoelectricity

著者名: 大久保 尚宏（徳島大学）

著者名(英語): Naohiro Okubo (Tokushima University)

キーワード: 筋電|myoelectricity

要約(日本語): 本研究の背景はスポーツ選手の疲労を検知することで未然に怪我を防ぐことである。
現在の疲労を評価する方法は専門機関で行う必要があり、手間がかかる。そこで手軽に計測ができる筋電に着目した。
データ取得部では、まずヒアリングを行い腕に疲れがないか、前日に激しい運度をしていなか確かめる。
問題ない場合、筋電を取得し、これを疲労前のデータとする。
そして本研究ではハンドグリップを限界数握ることにより擬似的な疲労状態を作る。
この動作後のデータを疲労後とする。
計測部で乾式センサとP-EMG plusを使用。
前処理部でデータ長の統一、ノイズ処理を行う。
学習に使うモデルはK近傍法、SVM、LSTMを使用する。
疲労前と疲労後の筋電の識別、疲労前と疲労後の動作識別を行えるかを調べる。
詳しい結果・考察は当日説明する。