| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2005-03-29 11:15
筋活動電位信号を用いた前腕動作の推定
○大歳智子・牛場潤一・富田 豊（慶大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究では, 手関節の動作と前腕の筋活動電位(以下, 筋電)の関係に着目し, 筋電パターンからその時におこなっている動作を推定するシステムを構築することを目的とする. 筋電による動作推定はロボットハンドの制御など，様々な分野への応用が期待できる．筋電を多チャンネル電極で計測すると, その時間的・空間的分布はおこなう動作によって異なるので, 動作と筋電パターンを対応付けることにより, 未知の動作をおこなったとき, その筋電パターンから動作を推定する
ことができる. 本研究では, 多チャンネル表面電極により前腕の筋電を計測し, 筋電信号の実効値(以下，RMS)，RMSベクトル角度, 共分散, 相関係数の4つの方法を用いてテンプレートを作成した．これら各動作のテンプレートと未知の動作時の筋電パターンを比較することにより評価関数を作成し, 動作推定をおこなった. その結果, RMSベクトル角度と相関係数を用いた方法で動作推定率が高い傾向があった. |
| （英） |
This research focuses on studying the relationship between forearm movements and related electromyographic (EMG) signals. As it is known that every muscular movement exhibits an unique temporal and spatial distribution of muscle action potentials, it is therefore said to be possible to identify type of voluntary movements based on multi-channel
EMG signal analysis and pattern-matching techniques. Identification of movements using EMG signals can be applied to many areas such as artificial limb control. In this study, EMG signals were recorded using multi-channel surface electrodes and four types of cost function, based on root-mean-square (RMS), angles of n-dimensional RMS vectors, covariance, and correlation coefficient of EMG signals, were derived in order to compare templates and EMG of the movement to be identified. Results showed that cost functions based on angles of n-dimensional RMS vectors and correlation coefficient were effective in identifying forearm movements. |
| キーワード |
（和） |
筋活動電位 / 多チャンネル表面電極 / 動作推定 / パターン認識 / / / / |
| （英） |
EMG Signals / Multi-channel Surface Electrodes / Movement Identification / Muscle Activation Patterns / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 104, no. 756, MBE2004-115, pp. 13-16, 2005年3月. |
| 資料番号 |
MBE2004-115 |
| 発行日 |
2005-03-22 (MBE) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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