機械学習を用いた表面筋電位信号からの 手指の

第 177 回
IBB セミナー
機械学習を用いた表面筋電位信号からの
手指の連続的状態推定とそのロボット応用
講師：柴田 智広
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 教授
日時：平成 28 年 5 月 6 日（金）11:00～12:00
会場：東京医科歯科大学 生体材料工学研究所
第 1 会議室 21 号館 3 階
柴田研究室では、ロボティクス、機械学習、生体信号処理、計算神経科学など複数領域
の知識に基づき、ヒトのシステム論的理解やその支援システムの開発を行っている。
本講演では、機械学習を用いた表面筋電位（sEMG）信号からの連続的状態推定とその
ロボット応用に関する研究トピックを 3 つ紹介する。具体的にはまず、sEMG 信号に筋活動
電位から筋収縮が生じる電気力学的モデルと、教師有学習アルゴリズムを適用することで、
五指の連続的姿勢情報の推定が精度良く可能であることを示す。続いて、同時計測された
五指の姿勢情報と sEMG 信号に潜在変数モデルを適用することで、低次元の潜在空間（シナ
ジー）を抽出可能であることを示す。更に、強化学習アルゴリズムを適用することで、
状態推定モデルをオンラインで更新可能であることを示す。
それぞれのトピックについて、ロボット制御への応用事例や、リハビリテーションへの
応用可能性を議論する。
お問い合わせ： 生体材料工学研究所
バイオメカニクス分野
川嶋
電話：03-5280-8163