JP5991498B2 - 筋電位計測装置及び筋電位計測方法 - Google Patents

Description

本発明は、筋電位を計測する装置に関し、特に、ユーザの腕に接触する複数の電極を有する環状の電極部を備える筋電位計測装置に関する。

特許文献１に筋電位を用いたユーザインタフェース装置が開示されている。特許文献１の装置は、筋電位センサから得られた情報を用いて動作を認識し、認識した動作に応じた機器を操作する。特許文献１に開示の装置は、複数の筋電位センサの情報に基づいて、空間分布として把握することで、手首に装着された装置の回転のずれを考慮し、筋電位の認識を行っている。

特開２００２−２８７８６９号公報

しかしながら、特許文献１に開示された従来技術では、複数の電極のすべてが、常にユーザの肌に密着した状態で利用されており、いずれかの電極がユーザの肌と離れている状態で利用されることは考慮されていない。

筋電位を含むユーザの生体信号を取得するためには、ユーザの肌に接触する電極を用いる必要がある。しかし、ユーザの日常生活において、常に電極がユーザの肌に密着することにより、ユーザの肌が圧迫されたり、ユーザが汗をかくことになる。よって、すべての電極が常に肌に密着した状態は好ましくない場合がある。例えば腕時計のように筋電位計測装置を手首に装着する場合は、筋電位計測装置と手首との間に所定の隙間が開いている方がより好ましい。

一方、筋電位計測装置と手首との間に所定の隙間がある場合、手首と一部の電極が接触しない、あるいは接触が不十分な状態が生じ、そのために、ノイズを発生し、そのままでは筋電の認識を精度よく行うことができない場合が生じる。

そこで、本発明は、ユーザの腕に接触する複数の電極を有する筋電位計測装置であって、複数の電極のすべてが腕に密着していなくても適切に筋電位を計測して腕の動作を認識することができる筋電位計測装置等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一形態に係る筋電位計測装置は、ユーザの腕に接触する複数の電極を有する環状の電極部と、前記複数の電極のそれぞれでの筋電位を計測する筋電位計測部と、前記筋電位計測部で計測された筋電位に基づいて、前記腕の動作を認識し、認識した結果を出力する動作認識部と、前記筋電位計測部による前記筋電位の計測の状態を検知する計測状態検知部とを備え、前記動作認識部は、前記計測状態検知部で検知される前記計測の状態に基づいて、前記複数の電極のうち、当該電極の鉛直下方に前記腕の一部が位置する電極である好適電極を特定し、特定した前記好適電極で計測される筋電位を、前記好適電極以外の電極である非好適電極で計測される筋電位よりも優先させたうえで、前記腕の動作を認識する。

なお、これらの全般的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本発明によると、ユーザの腕に接触する複数の電極を有する筋電位計測装置であって、複数の電極のすべてが腕に密着していなくても適切に筋電位を計測して腕の動作を認識することができる筋電位計測装置等が実現される。

本発明の実施の形態１における筋電位計測装置の構成を示すブロック図である。 同筋電位計測装置の外観図である。 同筋電位計測装置の認識モデル蓄積部が有する認識モデルを示す図である。 同筋電位計測装置の筋電位計測部で計測された筋電位を示す図である。 同筋電位計測装置の計測状態検知部による計測状態の検知例を説明する図である。 同筋電位計測装置の動作認識部によって付与される重みの具体例を示す図である。 同筋電位計測装置によって計測された筋電位の変化パターンに対して重みを乗算した後の変化パターンの一例を示す図である。 同筋電位計測装置によってノイズを抑制する修正が施された後の筋電位の変化パターンと認識モデルが示す筋電位の変化パターンとのマッチングを説明する図である。 同筋電位計測装置の提示部による提示例を示す図である。 本発明の実施の形態１における筋電位計測装置の動作を示すフローチャートである。 図１０のステップＳ１０２の詳細な手順を示すフローチャートである。 図１０のステップＳ１０４の詳細な手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２における筋電位計測装置の構成を示すブロック図である。 手の平側の腕の筋肉を用いた動作を説明する図である。 手の甲側の腕の筋肉を用いた動作を説明する図である。 同筋電位計測装置の認識モデル蓄積部に蓄積された第一認識モデルの一例を示す図である。 同筋電位計測装置の認識モデル蓄積部に蓄積された第二認識モデルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態２における筋電位計測装置の動作を示すフローチャートである。 同筋電位計測装置の動作認識部による動作認識の一例を示す図である。 腕における提示部の位置に依存して認識モデルを切り替える同筋電位計測装置の動作の一例を示す図である。 提示部が手の平側に位置するように同筋電位計測装置を装着した場合における計測状態の検知例を説明する図である。 提示部が手の甲側に位置するように同筋電位計測装置を装着した場合における計測状態の検知例を説明する図である。 同筋電位計測装置の装着位置を、ユーザの入力によって受け付けるケースを説明する図である。 同筋電位計測装置の装着状態に応じて動作認識を開始する例を示す図である。 本発明の実施の形態３における筋電位計測装置の構成を示すブロック図である。 同筋電位計測装置の装着状態の一例を示す図である。 同筋電位計測装置の装着状態の一例を示す図である。 同筋電位計測装置の装着状態の一例を示す図である。 同筋電位計測装置の装着状態の一例を示す図である。 本発明の実施の形態３における筋電位計測装置の動作を示すフローチャートである。 同筋電位計測装置の計測状態検知部で検知される重力加速度の変化を示す図である。 同筋電位計測装置の動作認識部の動作を説明する図である。 同筋電位計測装置による操作入力をキャンセルするときの腕の動作例を示す図である。 ユーザが周期動作を行った場合に同筋電位計測装置の計測状態検知部によって検知される重力加速度の変化を示す図である。

本発明の一形態に係る筋電位計測装置は、ユーザの腕に接触する複数の電極を有する環状の電極部と、前記複数の電極のそれぞれでの筋電位を計測する筋電位計測部と、前記筋電位計測部で計測された筋電位に基づいて、前記腕の動作を認識し、認識した結果を出力する動作認識部と、前記筋電位計測部による前記筋電位の計測の状態を検知する計測状態検知部とを備え、前記動作認識部は、前記計測状態検知部で検知される前記計測の状態に基づいて、前記複数の電極のうち、当該電極の鉛直下方に前記腕の一部が位置する電極である好適電極を特定し、特定した前記好適電極で計測される筋電位を、前記好適電極以外の電極である非好適電極で計測される筋電位よりも優先させたうえで、前記腕の動作を認識する。

これにより、腕に密着し易い電極で計測された筋電位が、腕に密着しにくい電極で計測された筋電位よりも優先されたうえで、腕の動作が認識される。よって、ユーザの腕に接触する複数の電極を有する筋電位計測装置であって、複数の電極のすべてが腕に密着していなくても適切に筋電位が計測されて腕の動作が認識される。

ここで、さらに、複数の種類の腕の動作のそれぞれについて、前記複数の電極で得られる筋電位の変化パターンを示す認識モデルを蓄積している認識モデル蓄積部を備え、前記動作認識部は、前記筋電位計測部で計測された筋電位の変化パターンと前記認識モデルが示す前記変化パターンとを照合することで、前記腕の動作を認識してもよい。

これにより、計測された筋電位の変化パターンと、基準となる筋電位の変化パターンとが照合されて腕の動作が認識されるので、瞬時の筋電位に基づく動作認識に比べ、精度の高い動作認識が行われる。

また、前記動作認識部は、前記非好適電極で計測される筋電位に対して、前記好適電極で計測される筋電位よりも抑制する修正を施したうえで、前記照合を行ってもよい。

これにより、腕に密着しにくい電極で計測された筋電位については抑制する修正が施されたうえで、計測された筋電位の変化パターンと基準の筋電位の変化パターンとの照合が行われるので、精度の高い動作認識が可能になる。

また、前記複数の種類の腕の動作には、前記腕につながる手の動きが含まれてもよい。

これにより、腕の動作だけでなく、手及び指の動作も認識される。

また、さらに、前記動作認識部で認識された結果を提示する提示部を備えてもよい。

これにより、認識結果が提示部によって提示されるので、ユーザは、目で認識結果を知ることができる。

また、前記計測状態検知部は、前記筋電位計測装置における重力の方向を特定することにより、前記計測の状態を検知してもよい。

これにより、筋電位計測装置に備えられる加速度センサ等のセンサによって、筋電位の計測状態が検知される。

また、前記計測状態検知部は、前記提示部における重力の方向を特定することにより、前記計測の状態を検知してもよい。

これにより、提示部に備えられる加速度センサ等のセンサによって、筋電位の計測状態が検知される。

また、前記認識モデル蓄積部は、前記認識モデルとして、異なる複数の認識モデルを蓄積し、前記動作認識部は、前記計測状態検知部で検知される前記計測の状態に基づいて、前記複数の認識モデルから一つを選択する認識モデル切替部を有し、前記認識モデル切替部で選択された前記認識モデルを用いて、前記腕の動作を認識してもよい。例えば、前記複数の認識モデルには、手の平側の筋電位が生じやすい腕の動作についての前記筋電位の変化パターンを示す第一認識モデルと、手の甲側の筋電位が生じやすい腕の動作についての前記筋電位の変化パターンを示す第二認識モデルとが含まれてもよい。

これにより、筋電位の計測状態に応じて、複数の認識モデルから一つが選択されるので、筋電位の計測状態に応じた腕の動作に対応する複数の認識モデルを蓄積しておくことで、さらに精度の高い動作認識が可能になる。

また、さらに、前記計測状態検知部で検知された前記計測の状態の時間変化を蓄積する計測状態蓄積部を備え、前記動作認識部は、前記計測状態蓄積部に蓄積された前記計測の状態の時間変化に基づいて、前記腕の手首が前記ユーザの体における所定の空間内にあるか否かを判断し、前記手首が前記所定の空間内にあると判断した場合に、前記腕の動作を認識してもよい。例えば、前記所定の空間は、前記腕の肘よりも高い位置に設定された空間であってもよいし、前記動作認識部は、前記手首が降ろされた後に前記所定の空間内に入った場合に、前記腕の動作を認識してもよい。

これにより、手首が所定の空間内に入ったときに、腕の動作認識が開始されるので、意図しないタイミングで動作認識が開始してしまうことが回避される。

また、前記計測状態検知部は、前記計測の状態として、重力加速度の向きを検知する加速度センサを含み、前記動作認識部は、前記計測状態蓄積部に蓄積された前記重力加速度の向きの時間変化に基づいて、前記手首が前記所定の空間内にあるか否かを判断してもよい。

これにより、広く普及した加速度センサで計測状態検知部が実現される。

なお、これらの全般的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。

以下、本発明の筋電位計測装置、筋電位計測方法、及びそのプログラムの実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

（実施の形態１）
まず、本発明の実施の形態１に係る筋電位計測装置について説明する。

図１は、本発明の実施の形態１における筋電位計測装置１１０ａの構成を示すブロック図である。筋電位計測装置１１０ａは、ユーザの腕の筋電位を計測し、その計測結果に基づいて腕の動作を認識する装置であり、電極部１０１と、筋電位計測部１０２と、認識モデル蓄積部１０３と、動作認識部１０４と、提示部１０５と、計測状態検知部１０６とを備える。なお、本実施の形態では、筋電位計測装置１１０ａは、端末（図示されず）の操作をするためのユーザインタフェース装置（腕および手のジェスチャによって端末を操作するためのジェスチャ入力装置）として機能するものとする。

（電極部１０１）
電極部１０１は、ユーザの腕に接触する複数の電極を有する環状の構造体である。環状の構造体は、腕輪を意味する。なお、腕とは、肩から手までの部分であり、前腕（下腕）だけでなく、上腕及び手首を含み、典型的には、手首を含む前腕（下腕）を意味する。電極部１０１は、腕に装着されるリング状のベルトの構造に形成され、表面および裏面を有する。なお、ユーザが電極部１０１を装着したときに腕に接する面を裏面と表記し、裏面と対向する面を表面と表記する。電極部１０１が有する複数の電極は、電極部１０１の裏面に配置される。

例えば、電極部１０１が有する複数の電極は、塩化銀などで形成される。なお、電極部１０１は、複数の電極のそれぞれに接続されるアンプ回路を有し、電極からの信号を伝達するリード線等で発生するノイズを抑制するアクティブ型電極を有してもよい。これによりペーストがなくても肌に接触することで筋電位の計測が可能となる。

図２は、本実施の形態における筋電位計測装置１１０ａの外観図の一例を示す図である。図２の（ａ）に示すように本実施の形態における筋電位計測装置１１０ａは、腕に装着できるよう環状の電極部１０１を有している。また図２（ａ）のように環状の電極部１０１の裏面（内側面）に複数の電極（本例の場合、８個の電極ｃｈ１〜ｃｈ８）が配置され、筋電位計測装置１１０ａ（より厳密には、電極部１０１）を腕に装着することで、手などのジェスチャに伴う筋電位を計測し、計測した筋電位から手を含む腕の動作を認識し、これによって、端末の操作（ジェスチャ入力）を行うことが可能となる。日常環境では、電極が常に肌に密着した状態は、肌への圧迫又は発汗などを生じ、すべての電極が常に肌に密着した状態は好ましくない場合もある。これに対し、本実施の形態に示す筋電位計測装置１１０ａは、腕時計又はブレスレットのように、装着時には電極部１０１と腕との間に所定の隙間が開いている。図２の（ｂ）は腕を下に下ろした状態での筋電位計測装置１１０ａの装着状態を示す図である。腕の周囲長に対し、電極部１０１の周囲長（内周の周囲長）はやや大きいため、腕と電極部１０１との間に隙間が開いており、電極が接触していない部分があることが分かる。図２の（ｃ）は、筋電位計測装置１１０ａをユーザインタフェース装置として用いることで端末に対する操作を行うため、ユーザが腕を上に持ち上げ、手の平（掌）をユーザの顔がある方向に向け、ユーザが提示部１０５を見て端末を操作（ジェスチャ入力を）している状態を示す図である。腕と電極部１０１との間には隙間が開いており、また重力の影響で腕を支点として電極部１０１が鉛直下方に下がり、下側にある電極ｃｈ６、電極ｃｈ７、及び、電極ｃｈ８が腕に接触しない、あるいは腕との接触が不十分な状況となっている。このように腕と電極部１０１との間に所定の隙間がある場合、腕と複数の電極のうちの一部の電極とが接触しない、あるいは接触が不十分な状態が生じるため、そのような電極で計測される筋電位にはノイズが発生し、腕の動作認識を精度よく行うことができない場合が生じる。そこで本実施の形態では、筋電位の計測の状態に依存して複数の電極で計測される筋電位を修正し、修正後の筋電位に基づいて腕の動作認識を行うことで、複数の電極のすべてが腕に密着していなくても適切に腕の動作認識を行う。

（認識モデル蓄積部１０３）
認識モデル蓄積部１０３は、複数の種類の腕の動作のそれぞれについて、電極部１０１が有する複数の電極について得られる筋電位の変化パターン(基準となる変化パターン)を示す認識モデルを蓄積している記憶部である。図３には、動作の一例として、「手を握った状態から親指を立てる」までの動作において電極ｃｈ１〜ｃｈ８で得られる筋電位の変化パターン（基準となる変化パターン）を示すデータが一つのモデル（認識モデル「０１」）として蓄積されている様子が示されている。また、この動作に対応する端末に対する操作（ユーザインタフェース装置としての操作）として「音量を上げる（音量ＵＰ）」指示が蓄積されている。変化パターンを表現する認識モデルは、例えば隠れマルコフモデルなどの時系列の統計モデルであり、より具体的には、腕の動作によって変化する筋電位のＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）と時間に伴う状態変化が状態出力値と状態遷移確率として蓄積されている。

（筋電位計測部１０２）
筋電位計測部１０２は、複数の電極のそれぞれでの筋電位を計測する計測部であり、本実施の形態では、複数の電極ｃｈ１〜ｃｈ８を用いて、腕の周囲方向における複数個所の筋電位を計測する。例えば、筋電位計測部１０２は、電極ｃｈ１〜ｃｈ８のそれぞれと基準電極（図示せず）との間の電位差を計測する。

図４は各電極ｃｈ１〜ｃｈ８で取得された筋電位（筋電位の時間変化）の一例を示す図である。例えば図２に示すように、ユーザは筋電位計測装置１１０ａを用いて端末の操作（ジェスチャ入力）を行おうと腕を上へ持ち上げ、手を内側に向け、提示部１０５を見ながら、手を握った状態から親指を立てる動作の繰り返しを行っているものとする。このような動作に伴い、各電極ｃｈ１〜ｃｈ８に筋電位が発生し、発生した筋電位が筋電位計測部１０２によって検出されていることが分かる。また、この状態の場合、図２に示すように、重力により筋電位計測装置１１０ａが下（鉛直下方）にさがり、電極ｃｈ６、電極ｃｈ７、及び電極ｃｈ８の腕への接触が不十分であり、したがって電極ｃｈ６、電極ｃｈ７、及び電極ｃｈ８にはノイズが発生している（振幅が異常に大きくなっている）ことが分かる。

（計測状態検知部１０６）
計測状態検知部１０６は、筋電位計測部１０２による筋電位の計測の状態（計測状態）を検知する処理部である。本実施の形態では、計測状態検知部１０６は、例えば加速度センサで構成され、加速度センサで計測される重力方向をもとに、腕に装着された筋電位計測装置１１０ａにおける重力方向の角度又は向きを検知することにより、筋電位の計測状態を検知する。つまり、本実施の形態では、計測状態検知部１０６は、筋電位計測装置１１０ａにおける重力の方向を特定することにより、計測の状態を検知する。なお、計測状態検知部１０６は、筋電位計測装置１１０ａにおける重力の方向に代えて、あるいは、加えて、提示部１０５における重力の方向を特定することにより、計測の状態を検知してもよい。

図５は、計測状態検知部１０６による計測状態の検知例（ここでは、腕に装着された筋電位計測装置１１０ａの向きの検知例）を説明する図である。図５の（ａ）〜（ｅ）は、それぞれ、筋電位計測装置１１０ａの動き、計測状態検知部１０６によって検知される重力加速度の方向、図５の（ａ）のように腕を動かす前における筋電位計測装置１１０ａの向き、腕を動かした後における筋電位計測装置１１０ａの向きを示す。なお、「筋電位計測装置１１０ａの向き」とは、筋電位計測装置１１０ａの重力に対する向きを意味し、筋電位計測装置１１０ａにおける重力の方向（重力方向）をも意味する。また、筋電位計測装置１１０ａにおける座標軸として、図５の（ｃ）に示すように、電極ｃｈ７の位置から電極ｃｈ３の位置に向かう方向（提示部１０５が設置されている方向）をＸ軸、電極ｃｈ５の位置から電極ｃｈ１の位置へ向かう方向をＹ軸、手から筋電位計測装置１１０ａを見た図である図５の（ｃ）における紙面の奥（つまり、手の先）から紙面の手前（つまり、腕）に向かう方向をＺ軸とする。計測状態検知部１０６は、筋電位計測部１０２による計測の状態として、筋電位計測装置１１０ａにおける重力の方向、つまり、図５の（ｃ）に示されるＸ軸、Ｙ軸、及び、Ｚ軸の重力加速度を検知する。

いま、図５の（ａ）に示すように、ユーザは左手首に筋電位計測装置１１０ａを装着し、手を下ろしているとする。この状態では、筋電位計測装置１１０ａは図５の（ｄ）に示される向きとなり、計測状態検知部１０６が有する加速度センサの値は、図５の（ｂ）の時間軸における「腕を下に下ろした状態」に示すようにＺ軸のマイナス方向に重力がかかり、Ｚ軸に−１Ｇの加速度が発生している。次に、図５の（ａ）に示すように、ユーザは、筋電操作（筋電位計測装置をユーザインタフェース装置として用いて操作対象の端末を操作すること）を行うために腕を持ち上げ、筋電位計測装置１１０ａを、提示部１０５が上向きとなる状態にしたとする。この状態では、筋電位計測装置１１０ａは図５の（ｅ）に示される向きとなり、計測状態検知部１０６が有する加速度センサの値は、図５（ｂ）の時間軸における「腕を移動中」及び「腕を持ち上げた状態」に示すようにＺ軸のマイナス方向から、Ｘ軸のマイナス方向へと重力方向が変化し、Ｘ軸方向に−１Ｇの加速度が発生していることが分かる。計測状態検知部１０６は、これら各軸にかかる重力の加速度情報を元に筋電位計測装置１１０ａにおける重力の方向を、筋電位の計測状態として、検知する。本例の場合、提示部１０５が上を向き、Ｘ軸のマイナス方向に重力がかかっていることとなる。このように、本実施の形態では、計測状態検知部１０６は、筋電位の計測状態として、筋電位計測装置１１０ａにおける重力の方向を検知する。

なお、本実施の形態では加速度センサのみを用い、計測状態検知部１０６による計測状態の検知の説明を行った。これは、筋電位計測装置１１０ａの構成部品が少なくなり、センサの小型化、及び処理が容易となるため、省電力等にも繋がるためである。しかしながら、さらに加速度の値を積分等し、腕の位置又は向きなどを検知することとしてもよい。また、加速度センサとジャイロとで計測状態検知部１０６を構成し、角速度などの情報を用い、詳細な位置及び角度を算出することも可能である。さらに、計測状態検知部１０６として、高度計などを用いることとしてもよい。これにより、腕を持ち上げた際の高さを計測することが可能となる。

（動作認識部１０４）
動作認識部１０４は、筋電位計測部１０２で計測された筋電位に基づいて、腕の動作を認識し、認識した結果を出力する処理部である。本実施の形態では、動作認識部１０４は、筋電位計測部１０２で計測された筋電位の変化パターンと認識モデル蓄積部１０３に蓄積された認識モデルが示す筋電位の変化パターンとを照合することで、腕の動作を認識する。このとき、動作認識部１０４は、計測状態検知部１０６で検知される筋電位の計測状態に基づいて、複数の電極のうち、当該電極の鉛直下方に腕の一部が位置する電極である好適電極を特定し、特定した好適電極で計測される筋電位を、好適電極以外の電極である非好適電極で計測される筋電位よりも優先させたうえで、腕の動作を認識する。具体的には、動作認識部１０４は、後述する重みを用いて、非好適電極で計測される筋電位に対して、好適電極で計測される筋電位よりも抑制した筋電位を用いて、計測された筋電位の変化パターンと認識モデルとの照合を行う。つまり、動作認識部１０４は、筋電位計測部１０２で計測された筋電位と、認識モデル蓄積部１０３に蓄積された動作のモデルとのマッチングを行い、腕の動作認識を行う。さらに、動作認識部１０４は、計測状態検知部１０６で計測された腕の状態、すなわち本実施の場合、電極部１０１と腕との接触の状況を加味して腕の動作を認識する。図４、図５に示すように、腕の状態（つまり、筋電位計測装置１１０ａにおける重力方向）によってセンサの接触状態が変化し、接触が不十分であったり、離れていたりすると、ノイズが発生しやすくなり、認識精度が劣化する場合がある。そこで、本実施の形態では、筋電位の計測状態（ここでは、筋電位計測装置１１０ａにおける重力方向）によって、各電極で計測される筋電位に重みを付与し、重みを変化させることでノイズを抑制する。具体的には、特定した好適電極で計測された筋電位を、複数の電極のうち好適電極以外の電極で計測された筋電位に対して重み付けし、重み付けされた筋電位を求める。動作認識部１０４は、重み付けされた筋電位を用いて、腕の動作を認識する。重み付けされた筋電位の例は、（ａ）好適電極のみの筋電位、（ｂ）１以上の係数および好適電極で計測された筋電位の掛け算で求められる電位、好適電極以外の電極で計測された筋電位、（ｃ）好適電極で計測された筋電位、１以下の係数および好適電極以外の電極で計測された筋電位との掛け算で求められる電位を含む。以下、重みの一例を示す。

例えば、各電極ｃｈ_ｎ（ｎ＝１〜８）に対して、筋電位計測装置１１０ａの向きに依存した重みｗ_ｎを付与する。そして重みｗ_ｎは、重力方向の単位ベクトルをｇ、円環状の電極部１０１の中心（例えば、電極部１０１を円とみなした場合の中心点）から電極ｃｈ_ｎの位置を向く単位ベクトルをｃ_ｎしたとき、これらの内積をとり、以下の式１で示される値とする。

すなわち、重力方向の単位ベクトルと、電極部１０１の中心から各電極の位置を向く単位ベクトルとの内積をとることで、得られる重みｗ_ｎは、重力方向に位置する電極で計測される筋電位ほど、より抑制の方向に働く係数となる。また、本実施の形態ではさらに、内積が０以上、すなわち電極部１０１の中心を通る水平線より上方に位置する電極（つまり、好適電極）に対しては重みｗ_ｎを１とし、内積が０未満、すなわち電極部１０１の中心を通る水平線より下方に位置する電極（つまり、非好適電極）に対しては重みｗ_ｎを０と、２値で制御される。腕時計のように腕に装着した場合、筋電位計測装置１１０ａが円環状の形状を有し、重力で下に引っ張られるため、電極部１０１の中心を通る水平線より上に位置する電極は腕に接触し、電極部１０１の中心を通る水平線より下に位置する電極は接触が不十分になることがあるためである。動作認識部１０４は、このような重みを用いることで、複数の電極のうち、電極部１０１の中心を通る水平線より上方に位置する電極、言い換えると、当該電極の鉛直下方に腕の一部が位置する電極を好適電極として、一方、電極部１０１の中心を通る水平線より下方に位置する電極、言い換えると、好適電極以外の電極を非好適電極として特定し、好適電極で計測される筋電位を非好適電極で計測される筋電位よりも優先させたうえで、腕の動作を認識する。

なお、動作認識部１０４は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、そのプログラムを実行するプロセッサ等のＣＰＵ、一時的な記憶領域である不揮発性メモリ、及び、他の構成要素を制御するための入出力ポート等によって実現される。

図６は、動作認識部１０４によって付与される重みの具体例を示す図である。例えば図６の（ａ）のように、提示部１０５が上を向き、その結果、電極ｃｈ３が重力と反対方向、電極ｃｈ７が重力方向となった場合、上記式１より、電極ｃｈ１〜ｃｈ５に対して重みｗ＝１が付与され（好適電極として特定され）、電極ｃｈ６〜ｃｈ８に対して重みｗ＝０が付与される（非好適電極として特定される）。図６の（ｂ）のように提示部１０５が上を向き、かつ、やや傾く（例えば４５度傾く）場合には、電極ｃｈ２が重力と反対方向、電極ｃｈ６が重力方向となる角度に位置している。この場合には、上記式１より、電極ｃｈ１〜ｃｈ４と電極ｃｈ８に対して重みｗ＝１が付与され（好適電極として特定され）、電極ｃｈ５〜ｃｈ７に対して重みｗ＝０が付与される（非好適電極として特定される）。図６の（ｃ）のように提示部１０５がちょうど横を向いた状態の場合、電極ｃｈ１が重力と反対方向、電極ｃｈ５が重力方向となる角度に位置している。この場合には、上記式１より、電極ｃｈ７と電極ｃｈ８と電極ｃｈ１〜ｃｈ３とに対して重みｗ＝１が付与され（好適電極として特定され）、電極ｃｈ４〜ｃｈ６に対して重みｗ＝０が付与される（非好適電極として特定される）。このように、動作認識部１０４は、筋電位の計測状態、つまり、腕に装着された筋電位計測装置１１０ａにおける重力方向に応じて、変化する電極ｃｈ１〜８の接触具合を、重みで制御することとなる。

図７、図８を用いて、動作認識部１０４による重みを用いた動作を説明する。図７は、図４に示す、計測された筋電位の変化パターンに対し、上述のように付与された重みを乗算した後の変化パターンを示す図である。図４では電極ｃｈ６、電極ｃｈ７及び電極ｃｈ８（非好適電極）の筋電位にノイズが発生していたのに対し、図７では、それらの筋電位に対して重みｗ＝０が乗算され、ノイズが抑制されていることが分かる。図８は、このようにノイズを抑制する修正が施された後の各電極ｃｈ１〜ｃｈ８での筋電位の変化パターン（上図）と認識モデル蓄積部１０３に蓄積された認識モデルが示す筋電位の変化パターン（下図）とのマッチングを説明する図である。動作認識部１０４は、重みを乗算した後の各電極ｃｈ１〜ｃｈ８での筋電位の変化パターンと、認識モデルが示す筋電位の変化パターンとのマッチングを行い、腕の動作認識を行う。このように、動作認識部１０４は、非好適電極で計測される筋電位に対して、好適電極で計測される筋電位よりも抑制する修正を施したうえで、計測された筋電位の変化パターンと認識モデルが示す変化パターンとを照合し、腕の動作を認識する。

なお、本例のように多変量の入力に対し、例えば隠れマルコフモデルなどの時系列の統計モデルとのマッチングについては、ＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）マッチングなど、様々な手法が知られており、本実施の形態でも、これらの手法を用いてマッチングを行うものとする。図８に示される例では、手を握った形から親指を立てるまでの動作が該当する動作として認識されている。

（提示部１０５）
提示部１０５は、動作認識部１０４で認識された結果を提示する処理部であり、例えば、ＬＣＤ等の表示画面を有し、その表示画面に、認識した動作を表示したり、あるいは、筋電位計測装置１１０ａに対してなんらかの入力を行ったりする等のユーザインタフェースの役割をする。提示部は表示部(diplay unit)とも表現する。

図９は、提示部１０５の一例を示す図である。ここでは、例えば、動作認識部１０４によって親指を立てる動作が認識され、この動作に対応する、端末に対する操作として、例えば「音量を上げる」という情報が提示されている。

なお、本実施の形態では、電極部１０１の中心を通る水平線より上に位置する電極に対して重みｗ＝１を付与し、電極部１０１の中心を通る水平線より下に位置する電極に対して重みｗ＝０を付与したうえで筋電位に補正を行ったがこれに限ったものではない。接触の度合いは、筋電位計測装置の形状又は環状の電極部１０１の材質に依存する場合もある。例えば円環状の電極部１０１と腕との隙間が比較的小さい場合、上記水平線以下であっても電極が腕に十分接触し、重力方向（鉛直直下）に位置する電極のみ（つまり真下方向やその近辺）が接触不十分という場合もある。この場合、内積が０未満ではなく、さらに小さい値（負の値）を閾値として制御する（より小さい値と内積とを比較したうえで、重みを決定する）ことで、調整可能である（つまり、このような接触状態を反映した重みを決定できる）。逆に、材質が硬かったり、電極部１０１の円環状のサイズが腕に対して大きかったりする場合、電極部１０１の中心を通る水平線より上方に位置する電極であっても水平線に近い電極については腕との接触が不十分となる場合もある。この場合、内積と比較する閾値を０．５以上（すなわち６０度以内）にする等、閾値を変更することで、対応することが可能である（つまり、このような接触状態を反映した重みを決定できる）。

また、上記式１のように内積と閾値との大小関係で重みを０と１の二値で分けるのではなく、筋電位計測装置１１０ａにおける重力方向に応じて連続的に変化する値を重みとして決定してもよい。例えば、内積の値自身を用い、下記式２に従って重みｗ_ｎを決定してもよい。

この式２に従って重みを決定することで、重力に対して反対側に位置する電極の重みが最も大きな値（１）となり、反対に、重力と同じ方向に位置する電極の重みは最も小さな値（０）となり、その間では、連続的に、重力方向に位置するほど、より小さな値（筋電位を抑制する方向に働く係数）となる。このように、好適電極で計測される筋電位を、非好適電極で計測される筋電位よりも優先させる度合は、接触の度合いを加味した連続的な度合いであってもよい。

次に、以上述べた、本実施の形態に係る筋電位計測装置１１０ａの動作（筋電位計測方法）のフローを図１０及び図１１を用いて説明する。

図１０は、本発明の実施の形態１における筋電位計測装置１１０ａの動作を示すフローチャートである。

まず、電極部１０１は、複数の電極ｃｈ１〜ｃｈ８により、動作に伴って発生する筋電位を計測する（Ｓ１０１）。このステップＳ１０１は、ユーザの腕に接触する複数の電極を有する環状の電極部を用いて複数の電極のそれぞれでの筋電位を計測する筋電位計測ステップに相当する。

次に（あるいは、上記ステップＳ１０１と並行して）、計測状態検知部１０６は、筋電位計測装置１１０ａにおける重力の方向を検知することにより、腕に装着された筋電位計測装置１１０ａの計測状態を検知する（Ｓ１０２）。このステップＳ１０２は、筋電位計測部１０２による筋電位の計測状態を検知する計測状態検知ステップに相当する。

図１１は、図１０のステップＳ１０２（計測状態の検知）の詳細な手順を示すフローチャートである。計測状態検知部１０６は、内蔵する加速度センサで得られた加速度情報を参照し（Ｓ２０１）、その加速度情報から、筋電位計測装置１１０ａにおける重力方向を算出することで、筋電位の計測状態を検知する（Ｓ２０２）。

再び図１０を参照して、次に、動作認識部１０４は、認識モデル蓄積部１０３に蓄積された認識モデルを参照する（Ｓ１０３）。そして動作認識部１０４は、腕の動作を認識する（Ｓ１０４）。このステップＳ１０４は、筋電位計測ステップで計測された筋電位に基づいて、腕の動作を認識し、認識した結果を出力する動作認識ステップに相当する。

図１２は、図１０のステップＳ１０４（動作認識）の詳細な手順を示すフローチャートである。まず、動作認識部１０４は、上記式１で示すように、ステップＳ１０２で検知された筋電位の計測状態（具体的には、筋電位計測装置１１０ａにおける重力の方向）に応じた各電極ｃｈ１〜ｃｈ８に対する重みを算出する（Ｓ２１０）。次に、動作認識部１０４は、筋電位計測部１０２で計測される筋電位に対し、上記演算された重みを乗じる演算を行う（Ｓ２１１）。そして、動作認識部１０４は、重みを乗じて得られた筋電位と前記参照した認識モデルとのマッチング演算を行う（Ｓ２１２）。それにより、動作認識部１０４は、認識モデルとして登録された複数の種類の腕の動作の中に、該当する動作が存在するか否か（Ｓ２１３）を判断する。例えば閾値などを設け、モデルとの差が所定の閾値以下の値の動作を該当動作とする。その結果、動作認識部１０４は、該当動作があると判断した場合（Ｓ２１３のＹｅｓ）、ユーザが該当する動作を行ったと判断（Ｓ２１４）、一方、該当動作がないと判断した場合（Ｓ２１３のＮｏ）、この処理（動作認識）を終了する。このように、動作認識ステップ（図１０のＳ１０４）では、計測状態検知ステップ（Ｓ１０２）で検知される筋電位の計測状態に基づいて、複数の電極のうち、当該電極の鉛直下方に腕の一部が位置する電極である好適電極を特定し、特定した好適電極で計測される筋電位を、好適電極以外の電極である非好適電極で計測される筋電位よりも優先させたうえで、腕の動作が認識される。

再び図１０を参照して、最後に、提示部１０５は、動作認識の結果、又は、認識された動作に対応する操作を画面へ提示したり、端末への操作信号を送信したりする（Ｓ１０５）。

以上のように、本実施の形態によれば、腕に密着し易い電極で計測された筋電位が、腕に密着しにくい電極で計測された筋電位よりも優先されたうえで、腕の動作が認識される。よって、複数の電極のすべてが腕に密着していなくても適切に筋電位が計測されて腕の動作が認識される。つまり、腕に装着する筋電位計測装置を用いたユーザインタフェース装置では、指又は手を動かして動作を入力する場合、身体の構造上、ある定まった動作を行うことが多い。例えば普段は腕を下ろした状態であり、なんらかの操作を行う際、腕を胸元近辺へ持ち上げ、提示部１０５を自分の見える側へ向け、腕は固定したまま手を動かすなどのシーンがある。この場合、本実施の形態に示すように、加速度センサなどでその動き又は角度などを検知することができる。この検知された操作状態を用いて、筋電位計測装置の電極の接触状態を推定し、より精度よく認識することで、日常環境下でも容易に筋電位による操作を行うことが可能となる。

（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２に係る筋電位計測装置について説明する。

上記実施の形態１では、計測状態検知部１０６で検知された計測状態をもとに、筋電位計測装置の接触状態を推定し、計測された筋電位の修正を行ったが、それに加えて、認識モデルを切り替えることとしてもよい。以下、図を用いて説明を行う。

図１３は、本発明の実施の形態２における筋電位計測装置１１０ｂの構成を示すブロック図である。この筋電位計測装置１１０ｂは、ユーザの腕の筋電位を計測し、その計測結果に基づいて腕の動作を認識する装置であり、電極部１０１と、筋電位計測部１０２と、認識モデル蓄積部１０３ａと、動作認識部１０４ａと、提示部１０５と、計測状態検知部１０６とを備える。この筋電位計測装置１１０ｂでは、実施の形態１における筋電位計測装置１１０ａの動作認識部１０４が、認識モデル切替部１０７を有する動作認識部１０４ａに置き換わり、また、筋電位計測装置１１０ａの認識モデル蓄積部１０３が、第一認識モデル１０８と第二認識モデル１０９を含む複数の認識モデルを有する認識モデル蓄積部１０３ａに置き換わっている。つまり、本実施の形態の筋電位計測装置１１０ｂは、実施の形態１の筋電位計測装置１１０ａが備える機能に加えて、認識モデルの切り替えに関する機能をも備える。以下、実施の形態１と同じ構成要素については同じ符号を付して説明を省略し、異なる点を中心に説明する。

指又は手を動かす際、活動する筋肉は、身体の構造上、おおよそ決まっており、したがって電極の位置によって認識しやすい腕の動作とそうでない腕の動作とが存在する。図１４及び図１５は腕の動作と筋電位との関係を説明する図である。図１４の（ａ）に示される動作のように、指を伸ばした状態から曲げる際は、手の平側の腕の筋肉（図１４の（ａ）の右図におけるハッチング箇所）が収縮し、主な活動電位（筋電位）が生じる。一方、図１４の（ｂ）に示される動作のように、例えば指を曲げた状態から伸ばす際は、手の甲側の腕の筋肉（図１４の（ｂ）の右図におけるハッチング箇所）が収縮し、主な活動電位が生じる。したがって、例えば指を曲げた状態から伸ばす際の動作を認識対象の一つとする場合、手の甲側に位置する電極で計測される筋電位がより変化が大きく、検出されやすい。一方、指を伸ばした状態から曲げる際の動作を認識する一つの動作とする場合、逆に手の平側に位置する電極に、より大きな変化の筋電位が生じやすくなる。

同様に図１５の（ａ）に示される動作のように、指を内側（平側）へ曲げる際は、平側の腕の筋肉（図１５の（ａ）の右図におけるハッチング箇所）が収縮し活動電位（筋電位）を主に発生させる。一方、例えば指を手の甲側に動かす場合は、甲側の腕の筋肉（図１５の（ｂ）の右図におけるハッチング箇所）が収縮し、大きな活動電位（筋電位）を発生させる。したがって、それぞれの動作に応じた側面の電極の方が、より筋電位の変化を検出しやすい。さらに、筋電位の大きさだけではなく、人差し指だけを内側に傾けるなど、微小な動作に伴う筋電位も、それぞれの動作に応じた側に位置する電極の方が、より筋電位の変化を検出しやすい。本実施の形態では、筋電位が計測しやすい位置を考慮し、別々の認識モデルを用いて腕の動作を認識する。

図１６及び図１７は、それぞれ、認識モデル蓄積部１０３ａに蓄積された第一認識モデル１０８及び第二認識モデル１０９の一例を示す図である。例えば第一認識モデル１０８は、手の平側の筋電位が生じやすい腕の動作についての筋電位の変化パターンを示す。図１６は、認識モデル蓄積部１０３ａに蓄積された第一認識モデル１０８の一例を示す図である。ここには、例えば、動作として「手を広げた状態（パー）」から「握った状態（グー）」が一つの認識モデル（１１）として蓄積されており、例えば「アプリケーションを起動する」操作（端末に対する操作）として蓄積されている。

一方、例えば第二認識モデル１０９は、手の甲側の筋電位が生じやすい腕の動作についての筋電位の変化パターンを示す。図１７は、認識モデル蓄積部１０３ａに蓄積された第二認識モデル１０９の一例を示す図である。ここには、例えば、動作として「握った状態（グー）」から「手を広げた状態（パー）」が一つの認識モデル（２１）として蓄積されており、例えば「１曲進む」という操作（端末に対する操作）が付帯して蓄積されている。

動作認識部１０４ａは、実施の形態１における動作認識部１０４の機能に加えて、認識モデル切替部１０７を有する。認識モデル切替部１０７は、計測状態検知部１０６で検知された計測状態をもとに、用いる認識モデルを切り替える（複数の認識モデルから一つを選択する）処理部である。例えば、実施の形態１に示すように、計測状態検知部１０６によって腕を持ち上げた際の加速度情報から、重力の方向をもとに腕のどちら側が上を向いているかが検出できる。そこで、認識モデル切替部１０７は、この情報をもとに用いる認識モデルを切り替え、これによって、動作認識部１０４ａは、動作認識をより精度よく行う。つまり、動作認識部１０４ａは、認識モデル切替部１０７で選択された認識モデルを用いて、腕の動作を認識する。

次に、以上のように構成された本実施の形態における筋電位計測装置１１０ｂの動作（筋電位計測方法）について説明する。

図１８は、本実施の形態における筋電位計測装置１１０ｂの動作を示すフローチャートである。動作認識部１０４ａは、計測状態検知部１０６で検知される計測状態を取得する（Ｓ３０１）。そして、動作認識部１０４ａの認識モデル切替部１０７は、取得された計測状態に基づいて、認識モデル蓄積部１０３ａに蓄積された複数の認識モデルから一つを選択する（Ｓ３０２）。最後に、動作認識部１０４ａは、認識モデル切替部１０７で選択された認識モデルを用いて、実施の形態１と同様の手順（図１２のステップＳ２１０〜Ｓ２１４）で腕の動作を認識する（Ｓ３０３）。

図１９は、動作認識部１０４ａによる動作認識の一例を示す図である。いま、図１６及び図１７に示されるように、第一認識モデル１０８は、手の平側の筋電位が生じやすい腕の動作についての筋電位の変化パターンを示し、一方、第二認識モデル１０９は、手の甲側の筋電位が生じやすい腕の動作についての筋電位の変化パターンを示すとする。

認識モデル切替部１０７は、例えば図１９の（ａ）に示すように、ユーザが手の平側を上にした場合、手の平側の筋電が生じやすい動作の認識モデル（第一認識モデル１０８）を選択する。その結果、動作認識部１０４ａは、選択された第一認識モデル１０８を用いて腕の動作認識を行う。一方、図１９の（ｂ）に示すように、ユーザが甲側を上にした場合、認識モデル切替部１０７は、甲側の筋電が生じやすい動作の認識モデル（第二認識モデル１０９）を選択する。その結果、動作認識部１０４ａは、選択された第二認識モデル１０９を用いて腕の動作認識を行う。これにより、ノイズに対してロバストな腕の動作認識を実現することが可能となる。

なお、腕における提示部１０５の位置と筋電位計測装置１１０ｂの装着状態を考慮し、認識モデルの切り替えを行うこととしてもよい。これまで、実施の形態１及び２では、提示部１０５が手の平側に位置するように筋電位計測装置１１０ｂを装着する例を用いて説明を行ってきたが、提示部１０５が手の甲側に位置するなど、人によって好みの装着状況は様々である。また、例えば本実施の形態のような、腕に装着する筋電位計測装置１１０ｂであって、筋電位計測装置１１０ｂ自体の操作を行う場合、提示部１０５を見ながら行う必要がある操作と、必ずしも提示部１０５を見る必要がない操作などがある。例えば、操作対象の端末において再生する楽曲を複数の中から選択するような場合は提示部１０５を見る必要があるが、音量を上げるなどは必ずしも必要ではない。そこで、腕における提示部１０５の位置と装着状態を考慮し、認識モデルの切り替えを行ってもよい。例えば、筋電位計測装置１１０ｂの装着時に、提示部１０５が手の甲側に位置するように筋電位計測装置１１０ｂを装着しているか、平側に位置するように筋電位計測装置１１０ｂを装着しているかに依存して、ユーザの入力を受け付けることとする。この例では、計測状態検知部１０６は、提示部１０５における重力の方向を特定することにより、計測の状態を検知することになる。

図２０は、このような腕における提示部１０５の位置に依存して認識モデルを切り替える動作の一例を示す図である。ここでは、筋電位計測装置１１０ｂを装着した状態で提示部１０５が位置する側（甲側又は平側）に応じて認識モデルを切り替える。例えば手の甲側に提示部１０５が位置する場合、ユーザが腕を持ち上げて提示部１０５をユーザ見えるような動作をした場合、手の甲側が重力と反対方向となり、かつ筋電位計測装置１１０ｂの電極が腕に接触するため、手の甲側の筋電位を用いた動作認識に好適な認識モデルである第二認識モデル１０９を用いて動作認識部１０４ａが動作認識を行うこととする。一方、ユーザが手の平側に提示部１０５が位置するように装着した場合、腕を持ち上げて提示部１０５をユーザ見えるような動作をした場合、手の平側が重力と反対方向となり、かつ筋電位計測装置１１０ｂの電極が腕に接触するため、手の平側の筋電位を用いた動作認識に好適な認識モデルである第一認識モデル１０８を用いて動作認識部１０４ａが動作認識を行う。これにより、ユーザの装着に応じた筋電操作が可能となる。

なお、上記例では、提示部１０５が手の甲側か平側のいずれに位置するかの特定は、ユーザの入力によって行う例で説明を行ったが、これに限ったものではない。例えば加速度の変化や角速度の変化から検知することも可能である。図２１及び図２２を用いて、提示部１０５が手の甲側か平側のいずれに位置するかを加速度の変化からの特定する方法について、説明を行う。まず、ユーザが腕を下ろした状態から持ち上げた際、重力の方向の変化に加え、手を内側へ回したか、手を外側へ回したかの変化を加速度又は角速度から検出することが可能である。例えば図２１のように提示部１０５が手の平側に位置するように筋電位計測装置１１０ｂを装着した場合、腕を下ろした状態から持ち上げた際、提示部１０５を見るためには、ユーザは手首を内側から外側へ回すこととなる。一方、図２２のように提示部１０５が手の甲側に位置するように筋電位計測装置１１０ｂを装着した場合、腕を下ろした状態から持ち上げた際、提示部１０５を見るためには、ユーザは手首を外側から内側へ回すこととなる。この変化を計測状態検知部１０６によって加速度又は角速度で検知し、筋電位計測装置１１０ｂの装着状態を検知することが可能である。

なお、上記例では、手首に筋電位計測装置１１０ｂを装着した際の提示部１０５の位置が甲側か平側によって制御の切り替えを行う例で説明を行ったが、さらに手首を含む腕の下部であるか、腕の上部であるかによって認識モデルを切り替えてもよい。例えば図２３に示すように、筋電位計測装置１１０ｂは、筋電位計測装置１１０ｂの装着位置を、ユーザの入力によって受け付ける。そして、この装着位置によって、筋電位計測装置１１０ｂは、認識モデルを切り替える。手首などの腕の下部の場合、筋電位計測装置１１０ｂと腕との隙間が大きくなり、筋電位計測装置１１０ｂの電極が接触しない場合が生じるのに対し、腕の上部（ここでは、前腕のうち、肘に近い位置）の場合、筋電位計測装置１１０ｂと腕との隙間が比較的小さくなり、筋電位計測装置１１０ｂの電極がすべて腕に接触していたり、接触しない電極の数が減ったりする場合がある。また、身体の特性上、手又は手首の動作に伴う筋電位は、腕の上部の方がより大きな変化や詳細な変化を示すため、腕の上部の方がより認識しやすい場合もある。そこで、例えば、筋電位計測装置１１０ｂの装着位置が手首などの腕の下部の場合は、登録される認識対象となる動作の数が少ない認識モデルを選択したり、比較的大きな動作、例えば「グーからパー」などの動作だけを登録した認識モデルを選択したりすることとし、一方、例えば腕の上部に筋電位計測装置１１０ｂが装着された場合は、比較的細かい動作、例えば「指の動作」又は「指の数（１本、２本）」などの動作を登録した認識モデルを選択することとし、これによって、用いる認識モデルを切り替えることとしてもよい。

また、筋電位計測装置１１０ｂの電極部１０１に接触インピーダンスを計測する回路を備え、各電極の腕との接触状態を検知することで筋電位計測装置１１０ｂの装着位置を検知することとしてもよい。例えば接触インピーダンスの計測により、非接触、又は、接触が不十分な電極が所定数あることが検知された場合は、筋電位計測装置１１０ｂが手首に装着された状態であると判断し、一方、すべての電極が接触している状態であれば筋電位計測装置１１０ｂが腕の上部に装着されていると判断することが可能である。また、このような装着状態の判断結果をトリガーに動作認識を開始することとしてもよい。例えば、普段は、図２４の（ａ）に示すように、筋電位計測装置１１０ｂを手首に腕時計のように装着しておき、筋電操作が必要となった場合、図２４の（ｂ）に示すように腕の上部に移動させ、筋電操作を終えたら、図２４の（ｃ）に示すように、筋電位計測装置１１０ｂを元の手首の位置に戻すことにより、筋電を認識させるなどの応用が可能となる。これにより、日常の利用シーンに応じた筋電操作が可能となる。

（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３に係る筋電位計測装置について説明する。

実施の形態１では、加速度センサ等で筋電位の計測状態を検知し、その計測状態に応じて筋電位の修正を行う例について説明した。本実施の形態においては、さらに、加速度センサ等で、ユーザの手首に装着された筋電位計測装置の位置を特定することで、ユーザの体に対して特定の空間の位置にあるときのみ、腕の動作認識を行う例について説明する。

筋電位計測装置を手首に装着して、ユーザが日常的に動作すると、ユーザの意図していないときに動作認識が実行され、誤動作を起こすことがある。そこで、手首に装着された筋電位計測装置が、ユーザの体に対して、ある特定の空間にあるときのみ、動作認識を実行させることで、日常的に利用していても、誤動作がない筋電位計測装置として利用ができる。そこで、本実施の形態では、筋電位計測装置が所定の空間内にあると判断された場合にだけ腕の動作を認識する。

図２５は、本発明の実施の形態３における筋電位計測装置１１０ｃの構成を示すブロック図である。この筋電位計測装置１１０ｃは、ユーザの腕の筋電位を計測し、その計測結果に基づいて腕の動作を認識する装置であり、電極部１０１と、筋電位計測部１０２と、認識モデル蓄積部１０３と、動作認識部１０４と、提示部１０５と、計測状態検知部１０６と、計測状態蓄積部１２０とを備える。図２５この筋電位計測装置１１０ｃは、実施の形態１の筋電位計測装置１１０ａが備える構成要素に加えて、計測状態蓄積部１２０を備える。つまり、本実施の形態の筋電位計測装置１１０ｃは、実施の形態１の筋電位計測装置１１０ａが備える機能に加えて、動作認識の実行タイミングに関する制御機能をも備える。以下、実施の形態１と同じ構成要素については同じ符号を付して説明を省略し、異なる点ついて説明する。

計測状態蓄積部１２０は、計測状態検知部１０６で検知された計測の状態の時間変化を蓄積する記憶装置である。本実施の形態では、計測状態検知部１０６は、繰り返し検知した計測の状態（計測状態の時間変化）を計測状態蓄積部１２０に蓄積する。そして、動作認識部１０４は、計測状態蓄積部１２０に蓄積された計測の状態の時間変化に基づいて、筋電位計測装置１１０ｃが装着された腕の手首がユーザの体における所定の空間内にあるか否かを判断し、手首が所定の空間内にあると判断した場合にだけ、実施の形態１における手順（図１２のステップＳ２１０〜Ｓ２１４）に従って腕の動作を認識する。所定の空間は、例えば、腕の肘よりも高い位置に設定された空間である。

一般に、筋電位計測装置が手首に装着された状態では、図２６に示すように、日常的には、手首が肘に比べて下にあることが多い。その結果、筋電位計測装置は重力によって、重力方向にずれる。また、一般にユーザの腕は、手首に近づくにつれて細くなるため、このような状態では、筋電位計測装置と腕との間に隙間が生じることが多い。その結果、この状態で指の動き等を筋電位計測装置によって計測しようとしても、計測不能となる場合が多い。

そこで、本実施の形態では、次のようなユーザの動作を利用して、動作認識を実行する。つまり、ユーザは、片手で筋電位計測装置１１０ｃと腕との間の隙間がなくなるように、環状の腕輪型（例えば腕時計のような形状）の筋電位計測装置１１０ｃを、図２７に示すように、腕輪型の筋電位計測装置１１０ｃが装着されている手首を肘よりも高くし、これによって、重力を使って筋電位計測装置１１０ｃを肘側にずらすように手首を動かす（例えば、手首を揺らす）。そして、次に、図２８に示すように、少し手首を下すことで、動作認識を行うモードに更新する（つまり、筋電位計測装置１１０ｃに動作認識を開始させる）。

このような動作を用いて、筋電位計測装置１１０ｃと腕との間の隙間をなくす。さらに、図２８に示すように、ユーザの胸の前の所定の空間に手首（すなわち筋電位計測装置１１０ｃ）があるときのみ、動作認識部１０４が動作認識を実行することで、日常的な動作を行っているときには、ユーザの手振りの認識を行わず、図２７に示される動作から図２８に示される動作を行ったときにのみ、筋電位計測装置１１０ｃが動作認識を行うことで、誤動作を回避することが可能になる。つまり、動作認識部１０４は、手首が降ろされた後に所定の空間内に入った場合にだけ、腕の動作を認識する。さらに、図２９に示すように、筋電位計測装置１１０ｃが動作認識を実施する空間外へ筋電位計測装置１１０ｃが移動したときには、ユーザのコマンド入力が終了したものとして、動作認識部１０４が動作認識を停止する。これ以降、再び、ユーザが、図２７に示した動作をしてから、図２８に示されるような、動作認識が行われる空間まで手首を動作させるまでは、動作認識部１０４は、動作認識を実施しない。

次に、以上のように構成された本実施の形態における筋電位計測装置１１０ｃの動作（筋電位計測方法）について説明する。

図３０は、本実施の形態における筋電位計測装置１１０ｃの動作を示すフローチャートである。まず、計測状態検知部１０６は、検知した計測の状態の時間変化を計測状態蓄積部１２０に蓄積する（Ｓ４０１）。図２６から図２９に示されるように筋電位計測装置１１０ｃの位置が動いたときの、筋電位計測装置１１０ｃの計測状態検知部１０６で検知される重力加速度の状態を図３１に示す。図３１の（ａ）は、手首を下ろしている状態での重力加速度を示し、図３１の（ｂ）は、手首を上げて揺すって状態での重力加速度を示し、図３１の（ｃ）は、操作意図をもってジェスチャを行っている状態（認識区間）での重力加速度を示し、図３１の（ｄ）は、ジェスチャを終了して手首を下ろそうとしている状態での重力加速度を示し、図３１の（ｅ）は、手首を下ろしている状態での重力加速度を示す。本実施の形態では、図３１に示されるような重力加速度の時間変化が計測状態検知部１０６によって検知され計測状態蓄積部１２０に蓄積される。

次に、動作認識部１０４は、計測状態検知部１０６によって計測状態蓄積部１２０に計測状態が蓄積される度に、計測状態蓄積部１２０に蓄積された計測の状態の時間変化に基づいて、筋電位計測装置１１０ｃが装着された腕の手首がユーザの体における所定の空間内にあるか否かを判断し（Ｓ４０２）、手首が所定の空間内にあると判断した場合に（Ｓ４０２でＹｅｓ）、実施の形態１と同様の手順（図１２のステップＳ２１０〜Ｓ２１４）で腕の動作を認識し（Ｓ４０３）、手首が所定の空間内にあると判断しない場合には（Ｓ４０２でＮｏ）、腕の動作を認識しない（終了）。たとえば、図３１に示すように、手首を下している状態から、手首を上げて筋電位計測装置１１０ｃを揺らした後、計測状態検知部１０６で検知されるＺ軸方向の重力加速度成分が所定の範囲になったときに、動作認識部１０４は、ユーザの指の動き等の動作を認識する。なお、これらの状態の検知については、計測状態検知部１０６により、ユーザの体の身長方向と平行な面での重力加速度の向き（Ｚ軸方向）として計測され、その重力加速度が計測状態蓄積部１２０に蓄積されていくので、動作認識部１０４が、計測状態蓄積部１２０に蓄積された計測の状態の時間変化を参照することで、可能となる。なお、さらに、計測状態検知部１０６が、図２１に示していたＸ軸、Ｙ軸方向の加速度も計測することで、より精度を向上することは可能である。本実施の形態では、図３２に示すように、計測状態検知部１０６によって検知されるＺ軸方向の重力加速度が０．２Ｇから０．８Ｇの空間において動作認識部１０４は腕の動作認識を行う。これらの情報（重力加速度の時間変化）は、図２５の計測状態蓄積部１２０において蓄積されている。

なお、図３３に示すように、筋電位計測装置１１０ｃが動作認識を行うための所定の空間に位置するときに、直前の操作入力をキャンセルしたいときには、その空間において手首を震わせることでキャンセルさせるように、認識モデル蓄積部１０３に認識モデルを蓄積しておいてもよい。

また、認識モデル蓄積部１０３においては、筋電位計測装置１１０ｃを利用するユーザが事前に図２８に示される、筋電位計測装置１１０ｃが動作認識を実施するための所定の空間についての個人差を扱うための、事前にキャリブレーション等により、所定の空間を特定する重力加速度の大きさをキャリブレーションによって決定してもよい。

このように、腕輪型の筋電位計測装置１１０ｃを装着したときには、一旦手首を持ち上げて、筋電位計測装置１１０ｃを皮膚に接触させるような動作を実施した後で、筋電位計測装置１１０ｃによる動作認識を実施させることで、日常生活においても誤動作の少ないコマンド入力が可能になる。

なお、上記例では、手首に装着された筋電位計測装置１１０ｃの動作について、図２６に示すように、日常時には手首を下におろした状態をもとに説明を行ったが、これに限ったものではない。例えば、歩行時は、手首を下に下ろしつつ、前後に一定の時間間隔で振る動作となる。ただし、この場合も同様に手首は肘より下に位置することが多い。このような状態から、図２７から図２８に示す動作のように、ユーザは、一旦手首を持ち上げ、筋電位計測装置１１０ｃを肘側にずらし、何らかの動作認識を行う場合もある。この場合には、ユーザの周期動作を用いて動作認識を開始することとしてもよい。

図３４は、ユーザが周期動作を行った場合に、計測状態検知部１０６によって検知される重力加速度（つまり、計測状態蓄積部１２０に蓄積される計測状態の時間変化の一例）を示す図である。図３４の（ａ）は、手首を下ろして歩行している状態での重力加速度を示し、図３４の（ｂ）は、手首を上げて揺すって状態での重力加速度を示し、図３４の（ｃ）は、操作意図をもってジェスチャを行っている状態（認識区間）での重力加速度を示し、図３４の（ｄ）は、ジェスチャを終了して再び歩行している状態での重力加速度を示し、図３４の（ｅ）は、手首を下ろしている状態での重力加速度を示す。この例では、ユーザは、手首を下にして歩行するので、歩行による周期動作を示す重力加速度の時間変化が検出され、その後、手首を持ち上げ、筋電操作を行おうとしている動作（操作意図）を示す重力加速度の時間変化が検出されている。その後、再び手首を下ろし、歩行を開始している。このような重力加速度の時間変化が計測状態検知部１０６によって検知され計測状態蓄積部１２０に蓄積される。そして、動作認識部１０４は、計測状態蓄積部１２０に蓄積された計測の状態の時間変化に基づいて、筋電位計測装置１１０ｃが装着された腕の手首がユーザの体における所定の空間内にあるか否かを判断し、手首が所定の空間内にあると判断した場合に、腕の動作を認識する。この例では、動作認識部１０４は、ユーザが手首を持ち上げ、筋電操作を行おうとしている動作（操作意図）をしたタイミングで、腕の動作認識が開始される。

以上のように、本実施の形態によれば、手首が所定の空間内に入ったときに、腕の動作認識が開始されるので、意図しないタイミングで動作認識が開始してしまうことが回避される。つまり、ユーザが日常的に動作させると、ユーザの意図していないときに筋電位計測装置１１０ｃが動作認識を実行し、誤動作を起こすことがある。しかし、ユーザの体に対して、ある特定の空間にあるときのみ、あるいは周期動作からの変化などを利用し、腕を持ち上げて操作を行おうとしている意図を検出することで、日常的に利用していても、誤動作がない筋電位計測装置１１０ｃをユーザインタフェース装置として利用できる。

以上、本発明に係る筋電位計測装置及び筋電位計測方法について、実施の形態１〜３に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、又は、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される別の形態も、本発明の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

例えば、上記実施の形態１〜３における筋電位計測装置１１０ａ〜１１０ｃの全ての特徴（計測状態検知部１０６、動作認識部１０４ａ、認識モデル蓄積部１０３ａ、計測状態蓄積部１２０）を備える筋電位計測装置も本発明に含まれる。

また、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記各実施の形態の筋電位計測装置などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。

すなわち、このプログラムは、コンピュータに、ユーザの腕に接触する複数の電極を有する環状の電極部１０１を用いて、複数の電極のそれぞれでの筋電位を計測する筋電位計測ステップと、筋電位計測ステップで計測された筋電位に基づいて、腕の動作を認識し、認識した結果を出力する動作認識ステップと、筋電位計測部１０２による筋電位の計測の状態を検知する計測状態検知ステップとを含み、動作認識ステップでは、計測状態検知ステップで検知される計測の状態に基づいて、複数の電極のうち、当該電極の鉛直下方に一部が位置する電極である好適電極を特定し、特定した前記好適電極で計測される筋電位を、前記好適電極以外の電極である非好適電極で計測される筋電位よりも優先させたうえで、腕の動作を認識する。

また、上記実施の形態１〜３では、提示部１０５が備えられたが、提示部１０５は、必須の構成要素ではない。動作認識部１０４が動作認識した結果を無線等で外部機器に出力してもよい。

また、上記実施の形態３では、計測状態蓄積部１２０が備えられたが、計測状態蓄積部１２０がなくてもよい。動作認識部１０４が計測状態検知部１０６で検知された計測状態を一時的に保持するメモリを有すれば、計測状態蓄積部１２０がなくても、実施の形態３と同じ機能を実現できる。このとき、実施の形態３では、計測状態の時間変化に基づいて手首が所定の空間内にあるか否かが判断されたが、瞬時の計測状態に基づいて同様の判断がされてもよい。つまり、図３２に示されるような判断基準を示すテーブルを筋電位計測装置１１０ｃが備え、動作認識部１０４が、そのテーブルに従って、瞬時の重力加速度（Ｚ軸の重力加速度）に従って、手首が所定の空間内にあるか否かを判断してもよい。

また、本発明は、上記コンピュータプログラム又は上記デジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送するものとしてもよい。

また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作してもよい。

また、本発明は、上記プログラム又は上記デジタル信号を上記記録媒体に記録して移送することにより、又は上記プログラム又は上記デジタル信号を、上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施してもよい。

さらに、上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせてもよい。

本開示において、ユニット、デバイスの全部又は一部、又は図１、図１３、および図２５に示されるブロック図の機能ブロックの全部又は一部は、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ）、又はＬＳＩ（large scale integration）を含む一つ又は一つ以上の電子回路によって実行されてもよい。ＬＳＩ又はＩＣは、一つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、記憶素子以外の機能ブロックは、一つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＬＳＩやＩＣと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ(very large scale integration)、若しくはＵＬＳＩ(ultra large scale integration) と呼ばれるかもしれない。 ＬＳＩの製造後にプログラムされる、Field Programmable Gate Array (FPGA)、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができるreconfigurable logic deviceも同じ目的で使うことができる。

さらに、ユニット、装置、又は装置の一部の、全部又は一部の機能又は操作は、ソフトウエア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウエアは一つ又は一つ以上のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブ、などの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウエアが、処理装置（processor）によって実行された場合に、ソフトウエアは、ソフトウエア内の特定の機能を、処理装置（processor）と周辺のデバイスに実行させる。システム又は装置は、ソフトウエアが記録されている一つ又は一つ以上の非一時的記録媒体、処理装置（processor）、及び必要とされるハードウエアデバイス、例えばインターフェース、を備えていても良い。

今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

本発明は、筋電位計測装置として、特に、複数の電極のすべてが腕に密着していなくても適切に筋電位を計測して腕の動作を認識することができる筋電位計測装置、ジェスチャ入力装置、ユーザインタフェース装置等として、利用可能である。

１０１ 電極部
１０２ 筋電位計測部
１０３、１０３ａ 認識モデル蓄積部
１０４、１０４ａ 動作認識部
１０５ 提示部
１０６ 計測状態検知部
１０７ 認識モデル切替部
１０８ 第一認識モデル
１０９ 第二認識モデル
１１０ａ〜１１０ｃ 筋電位計測装置
１２０ 計測状態蓄積部

Claims (20)

1. ユーザの腕の動作を認識する筋電位計測方法であって、
   （ａ）前記ユーザの腕に接触する、複数の電極を有する腕輪を用いて、前記複数の電極のそれぞれでの筋電位を計測し、
   （ｂ）前記筋電位を計測しているときの計測状態を検知し、
   （ｃ）前記計測状態に基づいて、前記複数の電極のうち、鉛直下方に前記ユーザの腕の一部が位置する好適電極を特定し、前記特定した好適電極で計測された筋電位を、前記複数の電極のうち好適電極以外の電極で計測された筋電位に対して重み付けし、
   （ｄ）前記重み付けされた筋電位を用いて、前記ユーザの動作を認識し、認識した結果を出力し、
   前記（ａ）から（ｄ）の少なくとも１つは、プロセッサにより実行される
   筋電位計測方法。
2. 前記（ａ）において、前記複数の電極のそれぞれについて、筋電位を時系列で測定し、
   前記（ｄ）において、複数の種類の腕の動作と、前記各種類の動作に対応付けられた筋電位の時系列の変化とを含む認識モデルを参照して、前記計測した筋電位の時系列の変化と対応する腕の動作を認識する
   請求項１に記載の筋電位計測方法。
3. 前記複数の種類の腕の動作には、前記ユーザの手の動きが含まれる
   請求項１に記載の筋電位計測方法。
4. 前記（ｂ）において、前記腕輪における重力の方向を特定することにより、前記計測の状態を検知する
   請求項１に記載の筋電位計測方法。
5. 前記腕輪は、前記（ｃ）で認識された結果を提示する提示部を備え、
   前記（ｂ）において、前記提示部における重力の方向を特定することにより、前記計測の状態を検知する
   請求項４記載の筋電位計測方法。
6. 前記（ｄ）において、前記（ｂ）で検知される前記計測の状態に基づいて、異なる複数の認識モデルから一つを選択し、
   前記（ｄ）において、選択された前記認識モデルを用いて、前記腕の動作を認識する
   請求項２記載の筋電位計測方法。
7. 前記複数の認識モデルには、手の平側の筋電位が生じやすい腕の動作についての前記筋電位の変化パターンを示す第一認識モデルと、手の甲側の筋電位が生じやすい腕の動作についての前記筋電位の変化パターンを示す第二認識モデルとが含まれる
   請求項６記載の筋電位計測方法。
8. さらに、前記（ｂ）で検知された前記計測の状態の時間変化を蓄積し、
   前記（ｄ）において、前記蓄積された前記計測の状態の時間変化に基づいて、前記腕に含まれる手首の位置が前記ユーザの体における所定の空間内にあるか否かを判断し、前記手首の位置が前記所定の空間内にあると判断した場合に、前記（ｄ）により、前記ユーザの腕の動作を認識する
   請求項１に記載の筋電位計測方法。
9. 前記所定の空間は、前記腕の肘よりも高い位置に設定された空間である
   請求項８記載の筋電位計測方法。
10. 前記（ｄ）において、前記蓄積された前記計測の状態の時間変化に基づいて、前記腕に含まれる手首の位置が重力方向に移動し、かつ、前記所定の空間内に入った場合に、前記前記手首の位置が前記所定の空間内にあると判断する
    請求項８記載の筋電位計測方法。
11. ユーザの腕の動作を認識する筋電位計測装置であって、
    複数の電極を有する腕輪と、少なくとも１つのメモリと、プロセッサとを備え、前記プロセッサにより以下を実行する、
    （ａ）前記ユーザの腕に接触する、複数の電極を有する腕輪を用いて、前記複数の電極のそれぞれでの筋電位を計測し、
    （ｂ）前記筋電位を計測しているときの計測状態を検知し、
    （ｃ）前記計測状態に基づいて、前記複数の電極のうち、鉛直下方に前記ユーザの腕の一部が位置する好適電極を特定し、前記特定した好適電極で計測された筋電位を、前記複数の電極のうち好適電極以外の電極で計測された筋電位に対して重み付けし、
    （ｄ）前記重み付けされた筋電位を用いて、前記ユーザの動作を認識し、認識した結果を出力する
    筋電位計測装置。
12. 前記メモリは、複数の種類の腕の動作と、前記各種類の動作に対応付けられた筋電位の時系列の変化とを含む認識モデルを蓄積しており、
    前記プロセッサにより以下を実行する、
    前記（ａ）において、前記複数の電極のそれぞれについて、筋電位を時系列で測定し、
    前記（ｄ）において、複数の種類の腕の動作と、前記各種類の動作に対応付けられた筋電位の時系列の変化とを含む認識モデルを参照して、前記計測した筋電位の時系列の変化と対応する腕の動作を認識する
    請求項１１に記載の筋電位計測装置。
13. 前記複数の種類の腕の動作には、前記ユーザの手の動きが含まれる
    請求項１１に記載の筋電位計測装置。
14. さらに、前記筋電位計測装置は、重力加速度の向きを検知する加速度センサを備え、
    前記プロセッサにより以下を実行する、
    前記（ｂ）において、前記加速度センサにより検知された重力加速度を用いて、前記腕輪における重力の方向を特定することにより、前記計測の状態を検知する
    請求項１１に記載の筋電位計測装置。
15. さらに、前記腕輪は、前記（ｃ）で認識された結果を提示する提示部を備え、
    前記プロセッサにより以下を実行する、
    前記（ｂ）において、前記加速度センサにより検知された重力加速度を用いて、前記提示部における重力の方向を特定することにより、前記計測の状態を検知する
    請求項１４記載の筋電位計測装置。
16. 前記（ｄ）において、前記（ｂ）で検知される前記計測の状態に基づいて、異なる複数の認識モデルから一つを選択し、
    前記（ｄ）において、選択された前記認識モデルを用いて、前記腕の動作を認識する
    請求項１２記載の筋電位計測装置。
17. 前記複数の認識モデルには、手の平側の筋電位が生じやすい腕の動作についての前記筋電位の変化パターンを示す第一認識モデルと、手の甲側の筋電位が生じやすい腕の動作についての前記筋電位の変化パターンを示す第二認識モデルとが含まれる
    請求項１６記載の筋電位計測装置。
18. 前記メモリは、前記（ｂ）で検知された前記計測の状態の時間変化を蓄積し、
    前記プロセッサにより以下を実行する、
    前記（ｄ）において、前記蓄積された前記計測の状態の時間変化に基づいて、前記腕に含まれる手首の位置が前記ユーザの体における所定の空間内にあるか否かを判断し、前記手首の位置が前記所定の空間内にあると判断した場合に、前記（ｄ）により、前記ユーザの腕の動作を認識する
    請求項１１に記載の筋電位計測装置。
19. 前記所定の空間は、前記腕の肘よりも高い位置に設定された空間である
    請求項１８記載の筋電位計測装置。
20. 前記蓄積された前記計測の状態の時間変化に基づいて、前記腕に含まれる手首の位置が重力方向に移動し、かつ、前記所定の空間内に入った場合に、前記前記手首の位置が前記所定の空間内にあると判断する
    請求項１８記載の筋電位計測装置。

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