Motion Estimation of the Hand from IEMG using a Neural Network details in Japanese
ニューラルネットを用いた筋電からの手掌運動推定
目次
- ニューラルネットワーク
- 表面筋電位からの手掌運動の推定
本研究で用いるニューラルネットワークの基本構造は
階層型である。
特徴として挙げられるのは、まず中間層に Kohonen
ニューロンを連続関数で近似したものを用いたことである。
これにより、入力として時系列などの連続した情報を
与えた場合でも、通常の Kohonen ニューロンと比べて
出力の連続性に優れる。
また、この動作は入力情報に応じてダイナミクスを選択することで、
生体の運動制御機構を模倣している。
さらに、出力層ニューロンは正負独立したニューロンを持たせることで
異なった飽和値を設定できる
単一の筋繊維から起こる運動について推定するのは比較的容易
である。しかしながら、通常の運動は多くの筋繊維・筋肉の
協調動作の結果として起こるもので、それを筋肉モデルのみから
推定することは難しい。また、表面筋電位の持つ情報は曖昧で、
通常の方法では振幅以外の情報を利用することはほとんど不可能
である。
筋肉の収縮力は表面筋電位の平均振幅にほぼ正比例すると言われている。
そこで、能動電極を用いて前腕の浅指屈筋と深指屈筋の複合筋電位を計測、
それと同時に示指及び中指の屈伸動作（６自由度）を計測し、それぞれを
ニューラルネットワークの入力、理想出力とする。
これらにより、手掌の運動を学習し推定する。
８自由度指関節角計測器（伸展時）
８自由度指関節角計測器（屈曲時）
推定結果（t:5.0[sec]）
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田中 敏成 (tosina-t@is.aist-nara.ac.jp)