モーションキャプチャと重心動揺計を用いた動作予測
高瀬 健太郎 (0151056)
近年、高齢化社会が問題になってくる中、高齢者のリハビリ
や介護者の補助を目的としたパワーアシストシステムに関する研究が注目を集
めるようになってきた。
しかし、従来研究では、ハードウェアの構築に関する議論が中心であり、制御方
法についてはあまり論じられてこなかった。このために、現存するパワーアシス
トシステムでは自然な動作を実現することができていない。また、システムに付
随する筋電装置や音声入力装置も単なるトリガーの役割しか果たしておらず、装
着者の意思をくみとるものにはなっていない。これらの問題点を解決するために
は、センサ情報から装着者の意思を予測し、それを制御にフィードバックすると
いうソフトウェアからのアプローチが重要であると考えられる。その一つの基礎
研究として、本研究では、モーションキャプチャシステムと重心動揺計による情
報から、被計測者の体の動きを予測するシステムについて調査・提案する。
動作の学習には多層パーセプトロンを用いた。また、速度・加速
度・履歴座標という時系列を取り入れることで予測精度の向上に成功した。