(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器使用者の生体信号が供給され、該生体信号に基づいて時系列信号データへの時間周波数変換処理、及び補間によるスムージング処理を行うことにより特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、
機器使用者から教示信号が供給されるとともに前記アナリシスユニットによって生成された特徴ベクトルが供給され、該特徴ベクトルと教示信号とからなる対のデータを、使用者の運動イメージに対応する生体信号パターン空間を限定する学習データとして生成し、複数の学習データを学習データセットとして蓄積するトレーナユニットと、
前記アナリシスユニットから供給された特徴ベクトルから生体信号被動機器制御信号を生成して生体信号被動機器駆動機構に出力するとともに、前記学習データに応じて前記生体信号被動機器制御信号を更新するアダプテーションユニットと、
前記トレーナユニットに蓄積されている個々の学習データに、学習データの集合の中での貢献度を示す評価値を付与して、この学習データを評価学習データとし、且つその集合を評価学習データセットとし、この評価値に基づいて評価学習データセットから評価学習データを自動的に削除する自動削除処理、及び新たな学習データを前記トレーナユニットに自動的に追加する自動追加処理のうち、少なくとも一方の処理を行う自動管理手段とを備え、
前記自動管理手段が、アナリシスユニットによる識別可能状態が不連続の場合に、その際に生成された特徴ベクトルと同一又は近似する特徴ベクトルを含む評価学習データにつき、所定の評価関数を用いてデータとしての貢献度を向上又は低下させる処理を行うように構成されている、
ことを特徴とする個人適応型生体信号被動機器制御システム。
【請求項２】
前記自動管理手段は、アナリシスユニットによる識別可能状態が所定時間以上の場合に、その際に生成された特徴ベクトルと同一又は近似する特徴ベクトルを含む評価学習データにつき、所定の評価関数を用いてデータとしての貢献度を向上させる処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の個人適応型生体信号被動機器制御システム。
【請求項３】
前記自動管理手段は、アナリシスユニットによる識別可能状態が所定時間以下の場合に、その際に生成された特徴ベクトルと同一又は近似する特徴ベクトルを含む評価学習データにつき、所定の評価関数を用いてデータとしての貢献度を低下させる処理を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の個人適応型生体信号被動機器制御システム。
【請求項４】
前記自動管理手段は、アナリシスユニットによる識別可能状態が所定時間連続し、且つ識別不能な状態が所定時間以下の場合に、識別不能時に生成された特徴ベクトルを、前記識別可能状態に対応する学習データの一部とみなして自動追加処理することを特徴とする請求項１〜３のうち、いずれか１項に記載の個人適応型生体信号被動機器制御システム。
【請求項５】
前記自動管理手段は、アナリシスユニットによる識別可能状態が所定時間以内であり、且つその前後に識別可能状態が所定時間以上生じている場合に識別不能時に生成された特徴ベクトルを、前記識別可能状態に対応する学習データの一部とみなして自動追加処理することを特徴とする請求項１〜３のうち、いずれか１項に記載の個人適応型生体信号被動機器制御システム。
【請求項６】
前記生体信号は、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とする請求項１〜５のうち、いずれか１項に記載の個人適応型生体信号被動機器制御システム。
【請求項７】
機器使用者の生体信号が供給され、該生体信号に基づいて時系列信号データへの時間周波数変換処理、及び補間によるスムージング処理を行って特徴ベクトルを生成する第１ステップと、
機器使用者から教示信号がトレーナユニットに供給されるとともに、前記第１ステップにおいて生成された特徴ベクトルを供給して、該特徴ベクトルと教示信号とからなる対のデータを、使用者の運動イメージに対応する生体信号パターン空間を限定する学習データとして生成し、複数の学習データを学習データセットとして前記トレーナユニットに蓄積する第２ステップと、
供給された特徴ベクトルから生体信号被動機器制御信号を生成して生体信号被動機器駆動機構に出力するとともに、前記学習データに応じて前記生体信号被動機器制御信号を更新する第３ステップと、
前記トレーナユニットに蓄積されている個々の学習データに、学習データの集合の中での貢献度を示す評価値を付与して、この学習データを評価学習データとし、且つその集合を評価学習データセットとし、この評価値に基づいて評価学習データセットから評価学習データを自動的に削除する自動削除処理、及び新たなデータをトレーナユニットに自動的に追加する自動追加処理のうち、少なくとも一方の処理を行う第４ステップとを含み、  前記第４ステップにおいて、アナリシスユニットによる識別可能状態が不連続の場合に、その際に生成された特徴ベクトルと同一又は近似する特徴ベクトルを含む評価学習データにつき、所定の評価関数を用いてデータとしての貢献度を向上又は低下させる処理が行われる、
ことを特徴とする個人適応型生体信号被動機器の制御方法。
【請求項８】
前記生体信号は、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とする請求項７に記載の個人適応型生体信号被動機器の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は個人適応型生体信号被動機器制御システム及び制御方法に係わり、義手、義足並びに車椅子等のうち、特に学習機能を備えた生体信号被動機器の制御システム及びその制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
筋肉が運動を開始する際、ある種の微弱な電位差が筋膜表面に生じるが、特に複数の筋群から発生する表面筋電位（ＥＭＧ）を解析することにより、収縮している筋肉を推定することができ、結果的に被験者の動作を識別することが可能である。そこで、近年、義手や義足等（以下、このような機器を「生体信号被動機器」という。）の使用者の負担を減らし、使用者が容易に馴染むことができるようにするために、義手等の生体信号被動機器における制御システムのマンマシン-インタフェースとして、筋電信号の利用が試みられている。
【０００３】
このような生体信号被動機器では使用感を向上させるために使用者自身による一定の訓練が必要であるが、使用者からのフィードバックが行われないいわゆるオフライン型の機器では、使用者から検出される筋電信号がわずかに異なった場合は被動機器側において的確な対応、つまり使用者の意図する動作を行わせることが難かしいという課題があった。即ち、筋電信号は個人差が大きく且つ複雑なため、機器側が一律に対応するだけでは個人に適合する動きを的確に行うのは難しい。
【０００４】
そこで、本出願の発明者は、特願2001-56107号において学習機能を有するオンライン型の個人適応型制御システムを提案している。同システムによれば、生体信号被動機器使用者の筋電信号の変化に応じて使用者による教示信号をデータの学習にフィードバックしていくことが可能なため、義手や義足等、各種の被動機器の制御システムを個人差に合わせて改変していくことができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本出願の発明者は、生体信号被動機器の個人適応能力を向上させるため、鋭意研究を行った結果、前記特願2001-56107号記載の発明に更なる機能を付加させることに行き着いた。
即ち、本発明は、前述の特願2001-56107号において開示した発明を更に一歩進めたものであって、オンライン型の個人適応型生体信号被動機器制御システムにおいて、各種の生体信号被動機器を一層個々人に対応させることができ、使用者の意図する動作を円滑に行うことが可能な制御システム及び制御方法を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を対決するための手段】
本願請求項１に記載された個人適応型生体信号被動機器制御システムは、機器使用者の生体信号が供給され、該生体信号に基づいて時系列信号データへの時間周波数変換処理、及び補間によるスムージング処理を行うことにより特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、機器使用者から教示信号が供給されるとともに前記アナリシスユニットによって生成された特徴ベクトルが供給され、該特徴ベクトルと教示信号とからなる対のデータを、使用者の運動イメージに対応する生体信号パターン空間を限定する学習データとして生成し、複数の学習データを学習データセットとして蓄積するトレーナユニットと、前記アナリシスユニットから供給された特徴ベクトルから生体信号被動機器制御信号を生成して生体信号被動機器駆動機構に出力するとともに、前記学習データに応じて前記生体信号被動機器制御信号を更新するアダプテーションユニットと、前記トレーナユニットに蓄積されている個々の学習データに、学習データの集合の中での貢献度を示す評価値を付与して、この学習データを評価学習データとし、且つその集合を評価学習データセットとし、この評価値に基づいて評価学習データセットから評価学習データを自動的に削除する自動削除処理、及び新たな学習データを前記トレーナユニットに自動的に追加する自動追加処理のうち、少なくとも一方の処理を行う自動管理手段とを備え、前記自動管理手段が、アナリシスユニットによる識別可能状態が不連続の場合に、その際に生成された特徴ベクトルと同一又は近似する特徴ベクトルを含む評価学習データにつき、所定の評価関数を用いてデータとしての貢献度を向上又は低下させる処理を行うように構成されていることを特徴とするものである。
【０００８】
本願請求項２に記載された個人適応型生体信号被動機器制御システムは、前記請求項１のシステムにおいて、前記自動管理手段は、アナリシスユニットによる識別可能状態が所定時間以上の場合に、その際に生成された特徴ベクトルと同一又は近似する特徴ベクトルを含む評価学習データにつき、所定の評価関数を用いてデータとしての貢献度を向上させる処理を行うことを特徴とするものである。
ム。
【０００９】
本願請求項３に記載された個人適応型生体信号被動機器制御システムは、前記請求項１又は２のシステムにおいて、前記自動管理手段は、アナリシスユニットによる識別可能状態が所定時間以下の場合に、その際に生成された特徴ベクトルと同一又は近似する特徴ベクトルを含む評価学習データにつき、所定の評価関数を用いてデータとしての貢献度を低下させる処理を行うことを特徴とするものである。
【００１０】
本願請求項４に記載された個人適応型生体信号被動機器制御システムは、前記請求項１〜３のいずれか１項のシステムにおいて、前記自動管理手段は、アナリシスユニットによる識別可能状態が所定時間連続し、且つ識別不能な状態が所定時間以下の場合に、識別不能時に生成された特徴ベクトルを、前記識別可能状態に対応する学習データの一部とみなして自動追加処理することを特徴とするものである。
【００１１】
本願請求項５に記載された個人適応型生体信号被動機器制御システムは、前記請求項１〜３のいずれか１項のシステムにおいて、前記自動管理手段は、アナリシスユニットによる識別可能状態が所定時間以内であり、且つその前後に識別可能状態が所定時間以上生じている場合に識別不能時に生成された特徴ベクトルを、前記識別可能状態に対応する学習データの一部とみなして自動追加処理することを特徴とするものである。
【００１２】
本願請求項６に記載された個人適応型生体信号被動機器制御システムは、前記請求項１〜５のいずれか１項のシステムにおいて、前記生体信号は、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００１３】
本願請求項７に記載された個人適応型生体信号被動機器の制御方法は、機器使用者の生体信号が供給され、該生体信号に基づいて時系列信号データへの時間周波数変換処理、及び補間によるスムージング処理を行って特徴ベクトルを生成する第１ステップと、機器使用者から教示信号がトレーナユニットに供給されるとともに、前記第１ステップにおいて生成された特徴ベクトルを供給して、該特徴ベクトルと教示信号とからなる対のデータを、使用者の運動イメージに対応する生体信号パターン空間を限定する学習データとして生成し、複数の学習データを学習データセットとして前記トレーナユニットに蓄積する第２ステップと、供給された特徴ベクトルから生体信号被動機器制御信号を生成して生体信号被動機器駆動機構に出力するとともに、前記学習データに応じて前記生体信号被動機器制御信号を更新する第３ステップと、前記トレーナユニットに蓄積されている個々の学習データに、学習データの集合の中での貢献度を示す評価値を付与して、この学習データを評価学習データとし、且つその集合を評価学習データセットとし、この評価値に基づいて評価学習データセットから評価学習データを自動的に削除する自動削除処理、及び新たなデータをトレーナユニットに自動的に追加する自動追加処理のうち、少なくとも一方の処理を行う第４ステップとを含み、前記第４ステップにおいて、アナリシスユニットによる識別可能状態が不連続の場合に、その際に生成された特徴ベクトルと同一又は近似する特徴ベクトルを含む評価学習データにつき、所定の評価関数を用いてデータとしての貢献度を向上又は低下させる処理が行われることを特徴とするものである。
【００１４】
本願請求項８に記載された個人適応型生体信号被動機器の制御方法は、前記請求項７の方法において、前記生体信号は、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る個人適応型生体振動被動機器制御システム及びその制御方法の好適な実施形態を添付図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は本発明の一実施形態の制御システムにおける基本回路構成を示すブロック図、図２は図１の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
図１では、生体信号被動機器として義手に本システムを適用した場合を示しており、本システムは、主にアナリシスユニット（Analysis  Unit）と、アダプテーションユニット（Adaptation  Unit）と、トレーナユニット（Trainer  Unit）とを備えて構成されている。まず、生体信号被動機器を使用するのに先だって行われる初期学習モードについて説明する。
【００１７】
アナリシスユニットには、義手装着者の筋電信号を検出する筋電センサからの筋電信号が入力されている。図２に示されるように、筋電センサは義手装着者の身体の所定箇所（例えば、伸筋支帯の直上と方形回内筋の直上）２カ所に取り付けられ、２チャンネルで筋電信号を検出することができるようになっている。筋電センサには乾式の表面電極、湿式の表面電極等が好適に用いられる。この筋電センサは、義手装着者が一定の前腕動作（例えば、手首を回内させる動作）を行うと、その動作に対応する筋電信号（ＥＭＧ）を検出する。本システムでは、図３に示されるように、２チャンネルの信号から１０種類の前腕動作を識別することができるようになっている。
【００１８】
筋電センサによって計測された信号ｊ１，ｊ２は、増幅器を介してアナログの筋電信号ｋ１，ｋ２としてＡＤ変換器に入力される。図４（ａ）,（ｂ）は、それぞれ増幅器によって増幅された筋電信号ｋ１，ｋ２の一例を示している。これらの図において、縦軸は電圧（単位Ｖ）、横軸は時間（単位ms）である。ＡＤ変換器に入力された筋電信号ｋ１，ｋ２は、デジタル信号ｍ１，ｍ２に変換された後、アナリシスユニットに送られる。アナリシスユニットではデジタル信号ｍ１，ｍ２に時間周波数変換を行うことにより、スペクトル信号ｎ１，ｎ２を得る。
【００１９】
図５は、図４の筋電信号にフーリエ変換の処理速度を高速化するＦＦＴ処理を施した図であり、このうち、図５（ａ）はデジタル信号ｍ１から得られたスペクトル信号ｎ１を、図５（ｂ）はデジタル信号ｍ２から得られたスペクトル信号ｎ２を示している。これらの図において、縦軸は強度（単位Ｖ２ｓ）、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。
【００２０】
そして、スペクトル信号ｎ１，ｎ２の大まかな形状を特徴化するために、補間によるスムージング処理を行い、スペクトル信号ｐ１，ｐ２を得る。スムージング処理を行うことにより、隣接するスペクトル信号間の情報を統合する。図６（ａ）及び図６（ｂ）は、図５（ａ）及び図５（ｂ）に示されるスペクトル信号に対してスムージング処理を行った図であり、縦軸は強度（単位Ｖ２ｓ）、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。このようにして得られたスペクトル信号ｐ１，ｐ２は、その一部を取り出すことにより、義手装着者の動作に対応する特徴ベクトルを生成する。具体的には、各スペクトル信号において予め選定した周波数（本実施形態では１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、３００Ｈｚ、４００Ｈｚ）における強度を計測して特徴ベクトルとする。
【００２１】
図６（ａ）に示されるように、特徴ベクトルｑ１は、（０．０５９，０．０８７，０．０３３．０．００７）となり、図６（ｂ）に示されるように、特徴ベクトルｑ２は、（０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）となる。ｑ１とｑ２とを結合すると、特徴ベクトルｑは、（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７，０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）となり、手首の回内の動作に対応する特徴ベクトルとなる。生成された特徴ベクトルｑは、図２に示されるように、義手装着者が何らかの動作を行っている限り、連続的にアダプテーションユニットと、トレーナユニットとに供給される。
【００２２】
アダプテーションユニットにおいては、義手の駆動機構の駆動を制御するための駆動信号が生成されるが、駆動信号の生成には、例えばフィードフォワード型のアーティフィシャル・ニューラル・ネットワーク（Artificial  Neural  Network、以下「ＡＮＮ」と略す。）が用いられる。本実施形態では、アダプテーションユニットとして、３層のＡＮＮを使用し、ＡＮＮの学習には逆誤差伝播法（Back  Propagation〜ＢＰ法）を用いている。なお、４層以上のＡＮＮ、又、他の学習方法、例えばフラッシュラーニング法（Flash  Learning）等を使用してもよい。
【００２３】
次いで、ＡＮＮの学習方法について説明する。例えば、義手の場合において、「回内」〜（ＩＤ０１）の動き（図３参照）を示す制御信号を（１，０，０，０，０，０）とする一方、前述した「回内」を示す特徴ベクトルｑ（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７，０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）をＡＮＮの第１層の入力とする。そして、ＡＮＮの第３層第１番目の出力が予め設定したしきい値（例えば、０．５）以上となり、且つ第３層の他の細胞の出力が、しきい値０．５未満となるように、逆誤差伝播法によりＡＮＮの重みを決定する。他の動作である「回外」〜（ＩＤ０２）、「屈曲」〜（ＩＤ０３）、「伸展」〜（ＩＤ０４）、「握り」〜（ＩＤ０５）、「開き」〜（ＩＤ０６）、「親指曲げ」〜（ＩＤ０７）、「親指開き」〜（ＩＤ０８）、「指曲げ」〜（ＩＤ０９）、「指開き」〜（ＩＤ１０）においても同様に学習を行って、ＡＮＮ各層を結ぶ結合の重み（結合強度）を安定させる。
【００２４】
例えば、前述したように、筋電信号をアナリシスユニットが処理することにより、「回内」を表す特徴ベクトルｑ（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７，０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）が得られるが、この特徴ベクトルｑをＡＮＮの第１層としたときに、ＡＮＮの第３層の細胞が（０．８０，０．１５，０．３０，０．２５，０．１１，０．２５）になったとする。この第３層の細胞において、しきい値以上となっている細胞を１（オン信号）、しきい値未満の細胞を０（オフ信号）とすると、「回内」を表す制御信号（１，０，０，０，０，０）が得られることになる。
【００２５】
次に、生体信号被動機器の使用モードについて説明する。初期学習モードの終了後、使用モードに移行するが、初期学習モードと同様に使用者の身体には筋電センサを取り付けておく。そして、例えば義手使用者の場合には、義手に所望の動作をさせるべく、その動作をイメージした運動を行う。要するに、義手使用者が義手を「回外」させることを所望した際は、義手の「回外」をイメージした何らかの運動を自ら行う。
【００２６】
すると、図２に示されるように、筋電センサによって検出された信号Ｊ１，Ｊ２は、増幅器によって増幅された後、筋電信号Ｋ１，Ｋ２となり、ＡＤ変換器によりデジタル信号Ｍ１，Ｍ２となってアナリシスユニットに入力される。アナリシスユニットではデジタル信号Ｍ１，Ｍ２にＦＦＴ処理を行い、スペクトル信号Ｎ１，Ｎ２を得た後スムージング処理を経て、義手使用者の「回外」をイメージした動作の特徴ベクトルＱを取り出す。
【００２７】
特徴ベクトルは、義手使用者が動作を行っている限り、検出される筋電信号から生成されて、アダプテーションユニットと、トレーナユニットとに連続的に供給され続ける。アダプテーションユニットでは、アナリシスユニットから供給された特徴ベクトルＱに基づいて制御信号Ｒを生成し、この制御信号Ｒが義手駆動機構に出力される。義手駆動機構は、制御信号Ｒに従って義手のモータを駆動し、義手使用者所望の動きを義手が行う。しかし、使用者の個人差等に起因して義手が必ずしも使用者の意図したようには動作しない場合も生じ得る。
【００２８】
例えば、使用者が「回外」を意図して動作を行ったと仮定する。このとき、アダプテーションユニットに入力される特徴ベクトルＱのうち、ＡＮＮの第１層の細胞が、（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）であり、ＡＮＮの第３層の細胞が（０．４０，０．４２，０．１３，０．７５，０．３１，０．２２）であるとすると、制御信号Ｒは（０，０，０，１，０，０）となる。この制御信号は、「伸展」を表す制御信号なため、義手は使用者の意図する「回外」ではなく、「伸展」の動作を行ってしまい、使用者の意図と食い違いが生じることになる。
【００２９】
そこで、本実施形態の制御システムでは、義手が使用者の意図と反する動作をした場合に、使用者はトレーナユニットに対して、使用者の所望する動き（この場合は「回外」）を指示する教示信号Ｓ（０，１，０，０，０，０）を供給する。教示信号Ｓの供給は、キーボード、リモコン等の各種の入力装置を用いることができる。
【００３０】
トレーナユニットに教示信号Ｓが供給された時点では、アナリシスユニットから特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）が供給されており、特徴ベクトルＱと教示信号Ｓとを対にして学習データＴとして生成する。即ち、学習データＴは〔（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）、（０，１，０，０，０，０）〕となる。これら学習データＴの集合は、使用者の運動イメージに対応する生体信号パターン空間を限定する役目を果たすことになる。
【００３１】
このように、使用者が義手を使用しながら教示信号Ｓを供給する作業を随時
行うことにより、学習データＴはトレーナユニットに学習データの集合、即ち、学習データセットとして蓄積され、且つ順次アダプテーションユニットにも供給される。アダプテーションユニットに学習データが供給されると、その学習データＴに従って制御信号Ｒが更新される。つまり、アナリシスユニットから特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）が供給されると、アダプテーションユニットにおいて、制御信号Ｒ（０，１，０，０，０，０）が生成されて義手駆動機構に出力されるように、学習データＴが更新され、それ以降の使用において、アナリシスユニットによって同一の特徴ベクトルが生成された場合、義手は使用者の意図する「回外」の動作を行うようになる。
【００３２】
前述したように、トレーナユニットには、使用者の教示に基づいて、即ち手動で学習データＴが蓄積されていくが、使用者から検出される筋電信号（ＥＭＧ）の特性は、種々の原因により使用時間を経るに従って変化する。即ち、使用者の教示によって単に学習データを蓄積していくだけでは、特性の変化により不要となる学習データＴや、義手の動作に悪影響を与える学習データＴがトレーナユニット内に残存するようになり、義手のレスポンスの悪化、誤動作を招く虞がある。また、義手を動作させるに際し、逆に蓄積されている学習データＴだけでは足りず、新たに必要となる学習データＴもある。そこで、本発明では前述した機能に加えて、学習データセットから不要となった学習データＴを自動的に削除する処理（以下、自動削除処理とする）、及び学習データセットに新たな学習データＴを自動的に追加する処理（以下、自動追加処理とする）を行う自動管理手段をトレーナユニットに付加し、教示信号の有無に拘わらず、被動機器の使用中にシステム自体が学習を続けるように構成した。
【００３３】
まず、自動削除処理について説明する。図７はアナリシスユニットにより生成された特徴ベクトルの識別結果θの変化を示すチャート図である。図７において、横軸は時間ｔ、縦軸は識別結果θ（単位なし）を表している。ここで、識別結果θとはアナリシスユニットにより生成された特徴ベクトルに基づいて、トレーナユニット内に蓄積されている学習データを検索して得られる結果であり、例えば「回外」、「回内」等を行わせる前述の制御信号Ｒに対応するものを識別結果として示したものである。
【００３４】
図７では「指曲げ」〜（ＩＤ０９）と識別される時間が最も長くなっているが、これらの識別結果に混じって所々に「識別不能」〜（reject）、「握り」〜（ＩＤ０５）、「指開き」〜（ＩＤ０８）と言った識別結果が不連続的に現れている。
「識別不能」とは、ＡＮＮにおける出力層のうち、複数の出力細胞が発火した場合や、全ての出力細胞が発火しなかった場合を意味している。
【００３５】
また、Laming（D.R.J.Laming,Information  Theory  of  Choice-Reaction  Times,Academic  Press  London,1968）によれば、人の単純反応時間は220ｍｓであり、独立した運動は、これより短時間以下では切り換えられないという報告があり、この説によると、図７における（ＩＤ０５）、（ＩＤ０８）の識別結果は、時間が短く、識別に悪影響を与えているノイズである可能性がある。つまり、これらの識別結果をもたらす特徴ベクトルは、使用者の意思を必ずしも正確に反映したものとは言えないことになる。
【００３６】
要するに、アナリシスユニットから、「指曲げ」を示す特徴ベクトルＱだけが供給されれば、義手は「指曲げ」〜（ＩＤ０９）の動作を文句なく行う。しかし、これらに混じって「握り」〜（ＩＤ０５）、「指開き」〜（ＩＤ０８）と識別される特徴ベクトルが短時間でも混在するということは、「握り」又は「指開き」と生成される特徴ベクトルと、同一若しくは近似する特徴ベクトルを含む学習データは、義手の駆動制御に悪影響を与えているデータと考えることができ、つまり、その学習データは特性の変化等により最早不要なデータとなっている可能性が高い。
【００３７】
このため、前述のように所定の計測時間、例えば200ｍｓ以下の場合は、識別失敗とみなし、その際に生成された特徴ベクトルｐと同一若しくは近似する特徴ベクトルを含む学習データにつき、後述する評価関数を用いてトレーナユニット内の学習データセットの中で、当該学習データの貢献度を低下させる処理を行う。一方、計測時間が例えば800ｍｓ以上であれば、識別成功とみなし評価関数を用いてトレーナユニット内の学習データセットの中で、当該学習データの貢献度を向上させる処理を行う。
以下、まず、学習データの検索方法について説明する。
【００３８】
学習データの検索は以下のように行われる。アナリシスユニットから出力される特徴ベクトルｐ及び識別結果θを監視情報ψと定義する。学習データの検索には、ニアリスト・ネイバー（nearest  neighbour）等のアルゴリズムを使用する。ニアリスト・ネイバーとは、アナリシスユニットから出力される特徴ベクトルｐが、学習データの特徴ベクトルＱと一致しない場合に用いられる手法である。ニアリスト・ネイバーでは、特徴ベクトルｐと最も近似する特徴ベクトルを有する学習データが検索されたデータとなる。具体的には、次式のように差をとって、その差が最小となるデータが、該当する学習データとなる。
ｄ（ψ，ψ１）≡｜ｐψ  -ｐψ１｜                           （１）
つまり、学習データの特徴ベクトルをｐψとし、監視情報の特徴ベクトルをｐψ１とすると、両者の差が最小となる学習データを検索結果とする。
【００３９】
検索の結果、得られた学習データについて評価値を付与する処理を評価関数を用いて以下のように行う。
【００４０】
まず、識別結果θがすべて単一の動作と判定できる時間を計測し、前述したように、その計測時間が例えば800ｍｓ以上であれば識別成功とみなし、検索された当該データに対し評価関数によるｆ＝+１の報酬（reward）を付与する。
一方、計測時間が例えば200ｍｓ以下の場合は識別失敗とみなし、検索されたデータに対して評価関数によるｆ＝-1の罰（penalty）を付与する。
なお、識別不能のデータには、識別が成功とも失敗ともみなせないので、ｆ＝０のポイントを付与する。このように、評価関数ｆは、評価学習データセット（集合）の中で、学習データの貢献度を示す評価値ａに反映される数値、つまり、ａの計算に用いられる関数である。
【００４１】
教示によって蓄積された学習データＴが、特徴ベクトル及び制御信号の２つの要素から構成されていたのに対し、自動管理手段を備えた本システムにおける学習データ（以下、評価学習データψとする）は、特徴ベクトルｐ、識別結果θ（制御信号Ｒに対応）に加えて、前述した評価値ａの３つの要素から構成されている。とすると、本システムの評価学習データψは次式で定義される。
ψ＝〈ｐ，θ，ａ〉                                    （２）
また、評価値ａは次式で表される。
ａｔ＋１＝Ｒ・ａｔ＋ｆ                                    （３）
ここで、Ｒは減衰率（定数、例えば０．９）を表し、予備実験によって決定された値である。ｆは前述した評価関数によって定まる値である。また、現在の識別に対する貢献度を過去の貢献度よりも重視させるため、評価値ａは現在の評価値ａｔ＋１に対し、過去の評価値ａｔに基づいて（３）式のように設定されている。評価値ａの値が大きい評価学習データψほど、評価学習データセットの中での重要度が高いデータとみなす。逆にａの値が小さいほど、現在の識別には貢献していないデータであり、評価学習データセットの中での重要度が低いデータであるとみなす。また、ａ，Ｒ，ｆは以下の条件を満足する。
ａ＜０のときはａ＝０                                （４）
０＜Ｒ＜１                                          （５）
−１≦ｆ≦１                                        （６）
【００４２】
例えば、Φθ を「回外」の動作を行う評価学習データセットとすると、義手に「回外」の動作を行わせる評価学習データの１つとしては、前述した学習データに評価値ａが加わったもの、具体的には、〈（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）、（０，１，０，０，０，０），ａ〉が該当する。即ち、評価学習セットΦθは、前述した教示に基づいて生成される学習データに評価値ａが加わったデータの集合ということになる。
【００４３】
｜Φθ ｜を要素数とすると、評価学習セットΦθ  は次式のように表される。
Φθ＝｛ψ１，ψ２，・・，ψ｜Φθ｜｝                       （７）
＝｛〈ｐ，θ，ａ〉，・・，〈ｐ｜Φθ｜，θ，ａ｜Φθ｜〉｝
そして、削除を決定する基準値をＢ（例えば０．０２５）とすると、削除を行う場合は以下の式を満足したときに行う。
ａψ／ａｍａｘ＜Ｂ                                        （８）
０≦Ｂ＜１                                            （９）
ここで、ａψは貢献度の判定を行う評価値であり、ａｍａｘは評価学習データセットΦθ内における最大の評価値である。なお、当初、トレーナユニット内に蓄積されている評価学習データψの各ａψの値はａｍａｘと同一の値であり、義手の使用開始時における自動削除を防止している。ａｍａｘの当初の値としては例えば「１」等、適当な値が設定される。
Ｂ＝０の場合は自動削除処理は行われず、ａψとａｍａｘとの比がＢを下回った場合に、Φθの集合から該当するψが削除される。
【００４４】
評価関数ｆは、義手の使用に際して重要な評価学習データψほど値が大きくなり、重要でない評価学習データψであるほど値が小さくなるように設定されている。前述のように、評価学習データψの貢献度を判定する処理を繰り返していくと、義手の使用に好結果をもたらしている評価学習データψの評価値ａは向上して当該評価学習データψは維持されるが、評価値ａの低い評価学習データψについては、処理を繰り返すうちに、評価値ａは低下していき、最終的に評価学習データセットΦθから自動削除処理される。
【００４５】
次に自動追加処理について説明する。図８はアナリシスユニットによる特徴ベクトルの識別結果の変化を示すチャート図である。図８によれば、義手の「回外」〜（ＩＤ０２）を表す特徴ベクトルが時間的に最も長く観測されているが、これらの識別結果に混じって所々に「識別不能」な特徴ベクトルも同時に観測されている。この場合において、識別不能状態が所定時間以内であり、且つその前後に同一の識別結果となる区間が所定時間以上のときに自動追加処理を行う。
【００４６】
具体的には、識別不能とされる状態が例えば２００ｍｓ以下であり、且つ、その前後に「回外」と識別される特徴ベクトルが連続して１箇所でも４００ｍｓ以上の場合に、「識別不能」と判定されている特徴ベクトルと同一又は近似する特徴ベクトルを有する学習データを「回外」の学習データの一部と見なして自動追加処理する。なお、この基準値は適宜変更することが可能である。要するに、識別不能とされた特徴ベクトルを有する学習データを、識別可能状態に対応する学習データの一部であるとみなして自動追加処理する。図９は自動追加処理を行った後のチャート図であり、同図に示されるように、学習前は識別不能な部分を含んでいた識別結果の出力が学習後は平坦化されて、「回外」〜（ＩＤ０２）を示す識別結果が安定して得られるようになる。このように、使用者の教示によらずに学習データが自動的に追加されるため、使用者の負担を軽減することができるとともに、使用者の筋電信号の特性変化に対して機器側が迅速に対応することができる。
【００４７】
図１０はトレーナユニットに蓄積されている学習データの集合を２次元平面に投影した分布図であり、前述の自動削除処理及び自動追加処理後におけるトレーナユニットに蓄積されている学習データの集合を２次元平面に投影した分布図である。この分布図では、その横軸が筋電センサのチャンネル１から生成された特徴ベクトルの要素の和、縦軸が筋電センサのチャンネル２から生成された特徴ベクトルの和である。具体的には、特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）のときは、０．２５６が各要素の和となる。
【００４８】
図１１は図１０の１点鎖線に囲まれた部分を拡大した分布図であり、一部の識別結果（ＩＤ０４，ＩＤ０６，ＩＤ０７）を抜き出したものである。同図では、教示により生成された学習データ（by  manual  addition）と、自動追加された学習データ（by  automatic  addition）と、自動削除された学習データ（eliminated）とが表示されている。同図によれば、他の識別結果と接する領域の学習データは削除されやすい傾向がある。これは境界領域では識別ミスが発生しやすいため、自動削除されやすく、結果的に単一クラスの学習データだけが残されたと理解される。要するに、自動削除処理は周囲の集合との関係を調節し、その形状を単純化する処理を促していると考えられる。即ち、識別に悪影響を及ぼしやすい不要となった学習データを削除することにより、義手等の生体信号被動機器を使用した際のレスポンス悪化等の問題を改善することができる。また、識別に悪影響を及ぼす相互に干渉するデータ（つまり、同一若しくは近似する特徴ベクトルを有し、且つ異なる動作を行う制御信号を含むデータ）についても削除されるため、誤動作を防止することができる。一方、自動追加処理される学習データは、集合の周辺部に多く、集合を広げる役割を担っていると考えられる。
【００４９】
なお、本実施形態では生体信号として、筋電信号（ＥＭＧ）を利用しているが、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号を利用しても、各種の個人適応型の被動機器制御システムを構築することができる。また、本システムをいわゆるＦＥＳ（電気的機能刺激）や、車椅子等の制御に用いることも同様の手法により可能である。
【００５０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る制御システム及び方法によれば、トレーナユニットに蓄積されている学習データの自動削除処理、及び自動追加処理を行う自動管理手段を付加しているので、生体信号被動機器の使用中に教示信号の有無に拘わらず、システム自体が学習を続けることが可能となる。これにより、義手や車椅子等の各種の生体信号被動機器について、使用者個人の特性に合わせるための学習が継続的に行われるため、使用者は快適な使用感を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の制御システムにおける基本回路構成を示すブロック図である。
【図２】図１の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
【図３】図１の制御システムが組み込まれた義手の運動の種類の一例を示した図である。
【図４】図１の制御システムにおいて増幅器によって増幅された筋電信号の一例を示した図である。
【図５】図４に示された筋電信号にＦＦＴ処理を施して得られたスペクトル信号を示した図である。
【図６】図５に示されたスペクトル信号に対してスムージング処理を行うことにより得られたスペクトル信号を示した図である。
【図７】アナリシスユニットによる特徴ベクトルの識別結果の変化を示すチャート図である。
【図８】アナリシスユニットによる特徴ベクトルの識別結果の変化を示すチャート図である。
【図９】自動追加処理を行った後の特徴ベクトルの識別結果を示すチャート図である。
【図１０】自動削除処理及び自動追加処理後におけるトレーナユニットに蓄積されている学習データの集合を２次元平面に投影した分布図である。
【図１１】図１０の一部を拡大した分布図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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