著者

島袋 雄一 具志 翔太朗 又吉 淳二 比嘉 広樹

出版者

一般社団法人 電気学会

雑誌

電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.140, no.9, pp.1040-1049, 2020

被引用文献数

2

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<p>In order to help people with disabilities of the upper extremities drink and eat, a simulator for self-feeding assistive robotic arm using solving method of inverse kinematics has been developed in this paper. Using inverse kinematics equations of 7 degrees of freedom (DOF) with an arm angle parameter, the robotic arm model was implemented in the simulator and its controller with mouse device was also designed. The arm angle parameter defined the angle between the arm plane and a reference plane was used to resolve the robotic arm redundancy. Three able-bodied persons participated in simulation experiments. They manipulated the robotic arm model in a virtual space using mouse device. It was found from the simulation results they successfully performed the drinking and eating tasks in our simulator.</p>

著者

又吉 淳二 比嘉 広樹

出版者

公益社団法人 日本生体医工学会

雑誌

生体医工学 (ISSN:1347443X)

巻号頁・発行日

vol.57, pp.S238_2, 2019

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<p>非侵襲型ブレイン・コンピュータ・インタフェースでは,精度の問題や即応時間などの問題がある.本研究では,上下左右の方向判別を行うことを目的に,事象関連電位(ERP)P300に着目し,その判別について検討を行っている.今回,健常被験者に視覚刺激を呈示した際のERPを取得し(図1),反応が大きい電極を選定した後,P300の有無を判別する学習器を作成,オフライン/オンライン判別の結果から各アルゴリズムにおけるERPの有用性を検討した.判別アルゴリズムには,線形判別分析(LDA),サポートベクタマシン(SVM)を用いた.学習の結果,各アルゴリズムでの学習率は94%程度となり,オフライン判別実験の結果はLDAでは83.3 %,SVMでは75.0 %となった.オンライン判別の結果はLDAでは60.4 %,SVMでは47.9 %であった.判別率の低下の理由としては,1方向に絞れていない結果がオフライン判別実験よりも多くなってしまったことや,過学習があげられる.今後は方向の絞り込みや信号処理部分の工夫を行い,システムの向上を行う.</p>