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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-17 13:55 通信遅延補償を目的とした生体情報とLSTMによる腕運動予測の高精度化に向けた検討 ○町田祐理香・亀山 渉（早大）  CQ2025-116 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，ロボットアームの遠隔操作時の通信遅延補償を目的として，生体信号とLSTMモデルを用いた0.5秒先の腕運動予測手法を検討する．従来研究では，筋電位（sEMG）を用いた1方向動作の1次元座標予測や，8の字動作の2次元座標予測において，筋電の使用電極数増加やMin-Max正規化手法導入の有効性が示唆されてきた一方，被験者間で予測精度差が生じる課題があった．本稿では，この課題の改善を目的とし，2次元座標予測においてMin–Max正規化を適用した上で学習シーケンス長の最適化を行い，複数の解析手法を比較検証した．さらに双方の動作に対して，sEMGに加え脳波（EEG）を用いた予測性能の評価を行った．その結果，2次元動作では学習シーケンス長75かつ速度を学習し予測に利用する手法が被験者間で安定した高精度を示し，1次元動作ではEEGのみを用いた場合に平均決定係数0.916を達成した．これらの結果から，本手法の多次元運動予測やリアルタイム遠隔操作への応用可能性が示唆された． |
| （英） | This paper examines a method for predicting arm motion 0.5-seconds ahead using bio-signals and a Long Short-Term Memory (LSTM) model, aiming to compensate for communication delays in teleoperated robotic arm systems. Previous studies have demonstrated the effectiveness of surface electromyography (sEMG) for one-dimensional (1D) and two-dimensional (2D) motion prediction, however, prediction accuracy often varies across subjects. In this paper, to improve robustness in 2D coordinate prediction, min-max normalization is applied, and the learning sequence length is optimized. Several analysis methods are compared under these conditions. In addition, electroencephalography (EEG) is evaluated alongside sEMG for both 1D and 2D motion prediction. The results show that, for 2D motion, a learning sequence length of 75 combined with a velocity-based prediction approach achieves stable and high accuracy across subjects. For 1D motion prediction, using EEG alone yields a mean coefficient of determination of 0.916. These findings suggest that the proposed method is effective for multi-dimensional motion prediction and has potential for real-time teleoperation with communication delay compensation. | |
| キーワード | （和） | 腕の動き予測 / 機械学習 / 通信遅延 / 筋電位 / 脳波 / / / |
| （英） | Arm Motion Prediction / Machine Learning / Communication Delays / Electromyography / Electroencephalography / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 409, CQ2025-116, pp. 85-90, 2026年3月. | |
| 資料番号 | CQ2025-116 | |
| 発行日 | 2026-03-09 (CQ) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CQ2025-116 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ MVE IMQ IE |
| 開催期間 | 2026-03-16 - 2026-03-18 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa-Sangyoushien-Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2026-03-CQ-MVE-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 通信遅延補償を目的とした生体情報とLSTMによる腕運動予測の高精度化に向けた検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Consideration on High-accuracy Arm Motion Prediction Using Bio-signals and LSTM for Communication Delay Compensation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 腕の動き予測 / Arm Motion Prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 通信遅延 / Communication Delays |
| キーワード(4)（和/英） | 筋電位 / Electromyography |
| キーワード(5)（和/英） | 脳波 / Electroencephalography |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 町田 祐理香 / Yurika Machida / マチダ ユリカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 亀山 渉 / Wataru Kameyama / カメヤマ ワタル |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-17 13:55:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2025-116 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.85-90 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-09 (CQ) |
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