両腕動作の相関関係を利用した新しい筋電義手: 相関関係制御と筋電制御の組み合わせ

摘要

現在市販されている筋電義手は、技術の進歩に伴い非常に扱いやすくなった。 しかし、筋肉の連動は複数の筋繊維が同時に動くことによる運動である。故に筋電信号は複数の筋肉の運動が入り混じったものである。そのため筋電信号から義手制御に必要な詳細な情報を得ることは難しく、人間の手先における細かい動作は実現できない。 そこで私は「両腕の協調動作」に着目した。人は作業を行う際、両腕を協調させて動作する。両方の腕の動きには相関関係があるので、残存している腕の動きを計測すれば義手の「求められる動き」が推定できる。要するに筋電信号に加え、相関関係の推定を義手の制御に加えればより高度な制御が可能となる。 但し、両腕の動きの関係は非線形性が強く複雑な関係なので数式化することは難しい。 故にニューラルネットを用いて、相関関係を学習させることによるこの間題の解決を考える。 ニューラルネットによる学習により両腕の相関関係を導き出すことができれば、残存している腕の動きと、切断面付近の筋電信号を検出することにより、義手自身がどのように動けばよいのか判断して動いてくれる新たな筋電義手の制御システムを構築できる。 今回は特に相関関係を導き出すことに重点を置いて研究を進めた。