ペイジアンフィルタを用いた表面筋電信号からの動作指識別手法

摘要

筋電信号から手指の関節角度や動きを推定する手法は， 筋電義手の性能向上に欠かせない要素のひとつである。こ のため，義手使用者の望む動きを皮膚表面で計測した表面 筋電信号から推定する研究が盛んに行われている（1）～（6）。こ れらの研究は，手指の形状と筋電信号の関係を学習させる パターン分類を用いた手法と，指関節角度を筋電信号から 直接推定する手法の2つに大別することができる。前者の パターン分類を用いた手法は，いくつかの手指形状パター ンと表面筋電との関係をニューラルネットワークを用いて 学習しておき，測定した表面筋電信号がどのパターンに属 するかを識別することで手指の動きを推定するものが主流 である（5）（6）。%This paper proposed an active finger recognition method using Bayesian filter in order to control a myo-electric hand. We have previously proposed a finger joint angle estimation method based on measured surface electromyography (EMG) signals and a linear model. However, when we estimate 2 or more finger angles by this estimation method, the estimation angle of the inactive finger is not accurate. This is caused by interference of surface EMG signal. To solve this interference problem, we proposed active finger recognition method from the amplitude spectrum of surface EMG signal using Bayesian filter. To confirm the effectiveness of this recognition method, we developed a myoelectric hand simulator that implements proposed recognition algorithm and carried out real-time recognition experiment.