人と持続的に相互適応する情報システムを創る
工学部情報工学科 近藤研究室
柔軟な環境認知・運動制御を体現する生物の情報処理機構には未だ解明されていない部分が多く，近年，脳科学・神経生理学，認知心理学，人工知能・ロボット工学など様々な分野で横断的にその機能解明が図られています．我々の研究グループでは，自律分散かつ可塑的な特性を有する生物システムがいかにして合理的な知を実現しているのか？という問に対し，工学的立場からモデル化を行うことでその機能解明を試みるとともに，開発した学習モデルを適応型ヒューマン・インタフェースや暗黙的情報支援アプリケーションとして実応用することを目指しています．

一定の回転変換を施したコンピュータマウスを未知の道具と仮定し，これを用いて人間の運動学習の特性について調べています．たとえば二種類の相反する回転マウスを同時に訓練する
場合，交互よりもランダムな順に練習すると学習効果が高いことを明らかにしています．
また最近では，熟練者の運動の様子を観察することがその後の運動模倣に正の効果を及ぼすためには，観察時の学習者の注意の状態が大きく影響することを実験的に明らかにしています．

発表実績：
Toshiyuki Kondo, Yuya Kobayashi, Takayuki Nozawa, Eﬀect of Successive Experiences on
Simultaneous Learning of Conﬂicting Visuomotor Rotations, IEEE/RSJ International Conference on
Robotics and Autonomous Systems (IROS2008), Full Day Workshop on Mobiligence, Nice, France,
2008.
Toshiyuki Kondo, Kazuto Nakamura, Takayuki Nozawa, Motor Learning by Attentive Observation, The
4th International Symposium on Measurement, Analysis, and Modeling of Human Functions(ISHF2010), Prague, 14-16, June 2010.

近赤外分光法（NIRS）による脳機能イメージングにおいて，アーチファクト（本来観測したい脳活動以外の原因により観測信号に含まれてしまう雑信号）を低減する計測手法＆信号処理法の開発を試みています．
またNIRSを用いて個人の「嗜好」を識別する可能性についても基礎研究を行っています．たとえば，ある視覚刺激（コップに注がれた二種類のジュースなど）を見せていずれか一つを選択させる実験で，被験者を「嗜好」に基づいて意思決定を行う群と論理的な判断（どちらの方が少ないかなど）に基づいて意思決定を行う群に分けてNIRS脳計測データの比較を行うことで，「意思決定」と「嗜好」に独立に関与する脳活動の特徴量や脳部位の同定を試みています．
発表実績：
Takayuki Nozawa, Toshiyuki Kondo, A comparison of artifact reduction methods for real-time analysis
of fNIRS data, Lecture Notes in Computer Science 5618, pp.413-422, Springer, 2009.

スポーツに限らず何事も，熟練者の真似をすることは上達の近道と言えますが，身体の動きは目で見て分かっても，力の入り具合などはなかなか理解することができません．これに対して我々の研究グループでは，熟練者の運動の特徴をモーションキャプチャや表面筋電図から分析し，その特徴量をコンピュータを用いてリアルタイムに可視化して訓練者の筋活動と重ねて視覚フィードバックすることで，運動技能の獲得を効果的に支援するシステムを開発しています．
これまでに，バスケットボールのドリブル動作やダーツ投擲に関する熟練者の運動学的特徴（フォームなど）や動力学的特徴（筋の活動状態など）を明らかにしています．

馬や猫などの四脚歩行動物の解剖学的知見に基づいた筋骨格モデルや脊髄・脳幹に存在すると考えられているパターン生成器の神経回路モデルを組みわせることで，路面状況や目標歩行速度の変化などに対しても適応的に歩行を継続可能な歩行ロボットシミュレーションの研究を行っています．
また歩行速度や脚関節の粘弾性・駆動力の大きさをパラメータとして自由に変更可能な四脚歩行ロボット
シミュレータを用いて，多くの被験者に「ビクビク」や「ピョンピョン」といったオノマトペ（擬態語、擬音語）を表現する歩行パターンを設計させることで，ノンバーバルな「ふるまい」と「言語」の関係の一般性についても調査しています．

発表実績：
Seimei Abe, Takayuki Nozawa, Toshiyuki Kondo, A Proposal of EMG-based Training Support System for
Basketball Dribbling, Lecture Notes in Computer Science 5617, pp.459-465, Springer, 2009.

発表実績：
Shunsuke Iida, Toshiyuki Kondo, Koji Ito, An Environmental Adaptation Mechanism for a Biped
Walking Robot Control Based on Elicitation of Sensorimotor Constraints, From Animals to Animats 9,
Lecture Notes in Computer Science 4095, pp.174-184, Springer, 2006.

ALSや脳卒中による麻痺，事故で手足を切断した方など，身体の自由を制限された障害者にとって，電動モータで駆動可能な能動義手や車椅子を自らの意思で意のままに操作できることは社会参加の重要な手段となります．
我々の研究グループでは，表面筋電図からヒトの運動意図を正確に読み取るための頑健な特徴量の抽出方法やパターン識別器の学習法に関する基礎研究を行っています．

デジタルカメラの普及と記録媒体の急速な低価格化に伴い，誰もが手軽に大量の写真を撮ることができるようになりました．しかしながら，写真が増えるにつれて特定の写真を後から探し出して閲覧することの困難さが新たな問題として顕在化しています．これに対して我々の研究グループでは，様々な画像分類法に対する人間の認知特性を実験的に調べ，その結果に基づき，写真群を撮影時刻で階層的に分類する方法を採用した写真閲覧システ
ムを提案しています．
また特定の時刻に目的地に到達することを支援するためのシステムとして，平均歩行速度をリズム音でフィードバックする携帯情報端末向け歩行ナビゲーションシス
テムを開発し，そのユーザビリティ評価を行っています．

発表実績：Toshiyuki Kondo, Osamu Amagi, Takayuki Nozawa, Proposal of Anticipatory Pattern Recognition for
EMG Prosthetic Hand Control, Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Systems,Man, and Cybernetics (SMC 2008), 2008.

発表実績：
Yuki Orii, Takayuki Nozawa, Toshiyuki Kondo, Web-based Intelligent Photograph Management System
Enhancing Browsing Experience, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent
Informatics, Vol.14, No.4, pp.390-395, 2010.

詳細は研究室Webサイト（http://www.livingsys.lab.tuat.ac.jp/）をご覧ください