立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第30号) 2021

［ 研究助成 (S) ］

使い心地を認識し人と一体化するロボット制御技術の開発
Development of robot control that integrates with humans
2188001

研究代表者

東京工業大学
科学技術創成研究院

教 授

小池康

共同研究者

東京工業大学
科学技術創成研究院准教授

吉村奈津江

東京工芸大学准教授

神原裕

行

髙木敦

士

工学部

NTT コミュニケーション科学
基礎研究所

晴

機能がすぐに復活することになる。そのために[研 究 の 目 的]は短時間で使い方を覚えられ，新しい身体を，本研究は，義手などにおいて，身体の機能を補綴するだけでなく，第 6 の指，第 3 の手など元の身体と同じように動かせることが重要になる。

人間の身体を拡張した場合でも，それらの機械また，失われた自由度が多ければ多いほど，が身体の一部のように操作できるようになるこ

それらの自由度を組み合わせた動きをすることとを目的とする。この技術が実現すると，人間が難しくなる。この問題を解決するために，脳と機械が一体となり，機械を意識することなくが行っている仕組みを使うことを試みた。脳は身体の一部として認識し，操作できるようにな身体を動かすために，800 個以上の筋肉に指令る。すなわち人間の能力を拡張することが可能を与えている。筋肉一つ一つに個別に指令を与となる。身体の一部を自身の一部として認識しえるのではなく，まとまった筋肉群に指令を送ているのは脳であり，また機械を操作するのもることで，運動制御の負荷を下げているのでは脳である。脳の運動制御機構を拡張することにないかと考えられている。このような制御は生より，機械を身体の一部として操作する技術をまれながら獲得しているのではなく，環境との実現し，考えただけで機械が動かせるようにな相互作用の中で，学習によって構築されている。
本研究では，このような脳の機能の実現を目ると考えている。
超高齢化社会を迎え体の衰えは避けられず，指して，多自由度の義手を思い通りに操作する

特に上肢の機能が失われた場合には日常生活にためのシステムを構築した。また，脳活動からおいて困難に感じる機会が増えてくる。不自由運動意図を推定することで，考えただけでロになった身体に慣れるまでには長い年月が必要

ボットを動かすことを可能にするデコーダの構になる。

築も行った。

これまでは機能を代替する装置としての選択肢が少なかったため，リハビリテーションなどにより機能回復を目指していた。しかし，新しい身体を手に入れることができれば，失われた― 1 ―立石科学技術振興財団

信号から独立性の高い信号が分離して取り出さ[研究の内容，成果］れることから，多数の電極で計測した筋活動に1．筋電図から動きの推定

ICA を適用した。これにより，得られた信号

1. 1から，ノイズ成分を取り除くことも可能となる。

深部の筋活動計測

図 3 に，96 チャンネルの電極を腕に等間隔

解剖学的に見ると，図 1 に示すように，手首を動かす筋肉は表面に多く存在し，表面に設置に装着した様子と計測された筋活動を示す。

した電極から信号が局所的に計測できる。一方，また，ICA を適用した結果と選択結果につ指を動かす筋肉は深部に多く存在し，表面に設いて図 4 に示す。

置した電極からは，局所的ではなく，距離が同1. 2筋シナジー抽出程度の場所では同じように計測できる。このたICA によって得られたコンポーネントは独め，図 2 に示すように，表面に添付した電極で立して活動する筋肉活動を捉えている。このたは，これらの信号が混合して計測されることにめ，電極の数だけ IC コンポーネントが抽出さなる。音声などで音源分離のために用いられるれるが，ノイズなどの成分を除くと，タスクに独立成分分析 (ICA) を用いると，計測された応じて活動する筋活動が抽出されていることになる。
一つ一つの筋活動から動きを識別しようとす
ると，手首を動かしているのか，指を動かしているのか区別することが困難であったが，この手法を用いると手首の動きと指の動きを分離して精度よく動きを推定することが可能となった(図 5)。さらに，筋シナジーを用いることで指図1

前腕の筋肉の配置が発生している力の推定も行うことが可能となった。

図2

電極で計測できる筋活動

図4

図3

脳波用 96 チャンネルの電極の配置と筋活動の様子抽出された独立成分とその選択結果― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

3．日常動作の再現
現在の電動筋電義手は 2 チャンネル程度の筋電信号を用いて指の開閉動作を行うものがほとんどである。これは，筋肉がどこに存在しているのかを特定することに解剖学的な知識を必要とすることや，切断者の場合は，残存する筋肉の場所を特定することが困難であることなどが主な原因である。また，実際のロボットの自由度が少ないため多チャンネルを必要としていな
図5

各指毎の推定精度い。
多チャンネルの電極を用いて筋電図を計測する場合，前章で示したように，均等に配置した

2．リアルタイムロボット制御
これまでの電動義手は曲げる・伸ばすといっ電極から得られた信号から ICA などの手法をた動作を識別し制御を行っており，正確に制御用いて筋活動を抽出することが可能となった。

するためにはトレーニングが必要であった。トしかしながら，多チャンネルの電極を設置するレーニングを必要とせず「思い通りに」動かすためには長い時間を要する。このような問題をためには，切断前と同様，筋活動から関節の角解決するために，32 チャンネルの電極を前腕度が時系列データとして推定される必要がある。に均等に配置し，着るだけで多チャンネル筋活

このため，筋シナジーから関節の角度を計算し動を計測し無線で転送する装置を開発した (図この角度に従って義手を制御するアルゴリズム

7，イノベーションジャパン 2020 において展を構築した。筋シナジーを計算するためにはあ示)。

る程度まとまったデータが必要となるが，遅れなく筋シナジーを推定することが困難である。
リアルタイムで動作するロボット制御のために，筋シナジーを直接計算せずに角度を推定するアルゴリズムを開発した (特許出願)。
図 6 に，中手指節関節 (MP 関節) の運動の推定結果を示す。点線が計測データで，実線が推定値である。5 秒程度継続して同じ姿勢を維持しているが，同じ姿勢であっても筋活動が減少するため，推定精度は時間とともに悪くなる傾向がある。

図7

図6

指の動きの推定― 3 ―開発した 32 チャンネル筋電計測計

立石科学技術振興財団

図9

図8

脳波からの運動情報の推定を動かしてもらった。このときランダムに手の日常動作

動きに様々な時間遅れが存在する状態で，カー

図 8 に示すとおり，この電極を用いて手首 3自由度，指の開閉 1 自由度を制御する実験を

ソルの位置が自分の手の位置から遅れているのかどうかを判断してもらった。

行った。日常の動作を実施したところ，肘の姿

この結果，遅れていない，あるいは遅れてい勢が不自然にならずに動作を行うことができるるかどうか分からないと答えた場合と遅れていことを確認した。

ると答えた場合を識別した結果が最も精度が高くなった。このことから，はっきりと遅れていると意識した場合に脳活動が最も変化している

4．脳波からの運動情報推定
人は，日々の生活の中でも絶えず身体の特徴可能性が示唆された。この識別器を用いることを学習して調整を行っている。筋力が衰えればで，脳がずれを認識した場合に，そのずれの感同じ重さのものであっても脳はより大きな運動覚が生じないように制御パラメータを自動的に指令を出す必要がある。ロボットの能力は変化修正することができれば，身体の変化を読みしないため，例えば片方の手の筋力が下がった

取って自分自身の体の変化に応じてロボットを場合，左右の感覚にずれが生じてしまう。この変化させることが可能となる。

ようなずれが生じているのか，また，実際どのような動作を意図しているのかなどが分かれば，[今後の研究の方向，課題］

このような問題を解決することが可能となる。
そこで，脳波から，動作を行う前にどのような本研究により，多自由度の義手をトレーニン情報が計画されているのかを解析した。その結グなしで制御することが可能となった。また，

果，運動の 1 秒前の脳活動から運動の方向と大脳活動から運動意図や意図とのずれが生じていきさを精度よく推定することができた。また，るのかを推定することが可能となった。今後は，絶対的な位置情報の推定精度は悪かった。

これらを組み合わせることにより，身体が成長

このことから，脳は，絶対的な位置を考えてするに順い制御パラメータの調整を自動で行え運動指令を生成していると言うよりも，相対的るようなシステムを構築していく必要がある。

な位置に応じて運動指令を生成していることを示唆する結果となった。

また，研究では主に制御の部分を開発したが，ロボットが環境との相互作用により感じるべき

さらに，思い通りに動かない場合を想定し，触覚や力覚の情報をどのように人にフィード運動指令と実際の動きに差が生じたことを脳波バックするのかを重要な課題となる。現在は視から検出できるかどうかを確認した。手の動き覚により握っているのかを判断する必要があるに合わせてカーソルが動くように設定を行い，が，将来的には視覚に頼らない手法の開発が必

自分の手が見えない状態で，画面上の手の位置要である。

― 4 ―Tateisi Science and Technology Foundation[謝regression model with independent component

辞]

公益財団法人 立石科学技術振興財団からの助成に感謝いたします。

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