脳波-筋電モデルによる関節トルク推定およびロボットアーム操作の実現

摘要

近年，脳波(EEG）から運動意図を抽出して動かす事の出来なくなった体を外骨格ロボットを用いて動かすBrain-Machine Interface（BMI）の技術の研究が進められており，医療福祉分野での応用が期待されている．本研究では，健常者がパワーアシスト装置を操作して肘の屈伸運動を行った際の脳波を計測し，その脳波に対しパワースペクトルの減衰·復調の時間変化の周期性に着目した時系列周波数解析を行い，運動に関連する脳波の特徴の抽出を行う．そして，得られた特徴から脳波-関節トルク間の線形モデルを生成し，本手法を用いた脳波からの関節トルク推定およびロボットアーム操作の実験を行い，その有効性を確認する．