電動義手のための慣性データに基づく手部動作のリアルタイム推定：ピッチ方向の運動を伴う把持における検証

カテゴリ：部門大会

論文No：OS7-1

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Real-time Estimation of Hand Movements Based on Inertial Data for Myoelectric Prostheses:Validation in Grasping with Pitch-direction Movements

著者名：浅倉 悠登（富山大学）,保田 俊行（富山大学）,滝 聖子（香川大学）

著者名(英語)： Yuto Asakura (University of Toyama),Toshiyuki Yasuda (University of Toyama),Seiko Taki (Kagawa University)

キーワード：電動義手,慣性計測装置,リアルタイム推定リアルタイム推定,Myoelectric Prostheses,Inertial Measurement Unit,Real-time Estimation

要約(日本語)：本研究では、電動義手におけるリアルタイム動作推定手法の構築とその評価を行った。従来の筋電義手は、電極のズレや発汗など外乱の影響を受けやすく、使用者ごとの信号の個人差により高度な訓練が必要とされていた。そこで本研究では、義手に搭載した慣性計測装置から得られる手先の軌跡を用い、深層学習モデルにより手部動作をリアルタイムに推定する手法を提案した。特に、垂直方向の動作変化を含む状況に注目し、義手が物体に接近する間に推定を完了させる構成を採用した。10名の健常者による実験を通じて、平均推定精度68.9％を達成し、高さによる装着位置の違いが精度に影響を与えることが確認された。今後は個人差の影響を軽減するためのセンサ追加や学習データの分割手法の改良が課題である。

本誌掲載ページ：1045-1047p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：374Kバイト