JP4687935B2 - 個人適応型生体信号被動機器制御システム - Google Patents
個人適応型生体信号被動機器制御システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP4687935B2 JP4687935B2 JP2001056107A JP2001056107A JP4687935B2 JP 4687935 B2 JP4687935 B2 JP 4687935B2 JP 2001056107 A JP2001056107 A JP 2001056107A JP 2001056107 A JP2001056107 A JP 2001056107A JP 4687935 B2 JP4687935 B2 JP 4687935B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signal
- feature vector
- unit
- supplied
- teacher data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は一般に、個人適応型生体信号被動機器制御システムおよび制御方法に関する。より詳細には、本発明は、生体信号被動機器使用者の訓練と学習を同時に行う個人適応型生体信号被動機器制御システムおよび制御方法に関する。なお、本発明における生体信号被動機器には、車椅子、義手、義足などが含まれる。また、生体信号には、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号が含まれる。
【０００２】
【従来の技術】
脳中枢からの運動指令を受けて筋肉が収縮する際に、筋膜表面から筋電位が発生する。複数の筋群から発生する筋電位を重ね合わせた表面筋電位を、皮膚表面で観測することができるが、このような表面筋電位を解析することによって、収縮している筋肉の推定、従って、動作の識別が可能になる。そこで、車椅子、義手、義足などのような機器の制御におけるマン−マシン・インタフェースとして、筋電信号の利用が期待されるが、筋電信号を利用して動作の制御を行う車椅子、義手、義足などのような機器（以下「筋電信号被動機器」という）を使用するには、筋電信号被動機器の使用者が、機器に適応すべく、一定期間の訓練を行うことが必要となる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
筋電信号被動機器の訓練を行おうとする場合、使用者の訓練と機器の学習を独立して行うオフライン型の学習方法と、使用者の訓練と機器の学習を同時に行うオンライン型の学習方法とが考えられる。しかし、オフライン型の学習方法では、使用者の変化に逐一対応することが困難である。すなわち、機器使用者の訓練と機器の学習を独立して行っていると、使用者の力の入れ方などが変化した場合に迅速に対応することが難しい。また、人間は外部からの感覚のフィードバックを受けない状態では同じ動作を安定して繰り返すことは困難であるといわれているが、オフライン型の学習方法では、訓練時には使用者にフィードバックがなく、使用時には使用者に視聴覚によるフィードバックが発生するため、訓練時と使用時の筋電信号に食い違いが生ずるという不都合がある。
【０００４】
なお、筋電信号以外の生体信号、例えば脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号の解析により、車椅子、義手、義足などの機器を制御することができるが、これらについても、上述の筋電信号被動機器と同様の課題がある（以下、筋電信号被動機器を含めた、このような機器を「生体信号被動機器」という）。
【０００５】
したがって、本発明の目的は、生体信号被動機器使用者の変化に応じた動的な内部状態の変更が容易な制御システムおよび制御方法を提供することである。また、本発明の別の目的は、機器使用者に訓練中から生体信号に対するフィードバックが行われる制御システムおよび制御方法を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本願請求項１に記載された、被動機器使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより生体信号被動機器制御信号を生成して生体信号被動機器駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動機器制御システムは、前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、被動機器使用者の意図したように被動機器が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、被動機器使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されていることを特徴とするものである。
【０００９】
本願請求項２に記載された個人適応型生体信号被動機器制御システムは、前記請求項１のシステムにおいて、前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００１０】
本願請求項３に記載された、車椅子使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより車椅子制御信号を生成して車椅子駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動車椅子制御システムは、前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、車椅子使用者の意図したように車椅子が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、車椅子使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されていることを特徴とするものである。
【００１３】
本願請求項４に記載された個人適応型生体信号被動車椅子制御システムは、前記請求項１のシステムにおいて、前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００１４】
本願請求項５に記載された、義手使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより義手制御信号を生成して義手駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動義手制御システムは、前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、義手使用者の意図したように義手が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、義手使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されていることを特徴とするものである。
【００１７】
本願請求項６に記載された個人適応型生体信号被動義手制御システムは、前記請求項５のシステムにおいて、前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００１８】
本願請求項７に記載された、義足使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより義足制御信号を生成して義足駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動義足制御システムは、前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、義足使用者の意図したように義足が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、義足使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されていることを特徴とするものである。
【００２１】
本願請求項８に記載された個人適応型生体信号被動義足制御システムは、前記請求項７のシステムにおいて、前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００３０】
【発明の実施の形態】
次に、筋電信号被動車椅子の制御に関連して、本発明の好ましい実施の形態について詳細に説明する。図１は、本発明の好ましい実施の形態に係る個人適応型筋電信号被動車椅子制御システムの基本構成を示したブロック図、図２は、図１の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
【００３１】
本発明の個人適応型筋電信号被動車椅子制御システムは大別して、３つのユニット、即ち、アナリシスユニットと、アダプテーションユニットと、トレーナユニットとを備えている。
【００３２】
以下、本発明の筋電信号被動車椅子制御システムについて、車椅子を実際に使用するのに先立って行われる初期学習モードと、車椅子を実際に使用する使用モードとに分けて説明する。
【００３３】
最初に、初期学習モードについて説明する。まず、車椅子使用者の筋電信号を検出するため、車椅子使用者の身体の所定箇所（例えば、腹筋の直上と背筋の直上）に筋電センサを装着する。筋電センサとしては、乾式の表面電極、湿式の表面電極などが用いられる。筋電センサを装着して、車椅子制御システムの電源をオンにした後、車椅子使用者が一定の動作（例えば、車椅子の「左折」をイメージした動作）を行うと、車椅子使用者の表面筋電位が、筋電センサの表面電極によって検出される。
【００３４】
ここで、車椅子の「左折」をイメージした動作とは、例えば、車椅子に座した使用者が上半身を左側に捩じる動作など、各使用者が「左折」について予め定めた動作を意味する。したがって、使用者毎に「左折」をイメージした動作が異なっていてもよい。同様に、車椅子の「前進」をイメージした動作とは、例えば、車椅子に座した使用者が上半身を前方に傾ける動作、車椅子の「後退」をイメージした動作とは、例えば、車椅子に座した使用者が上半身を後方に反らせる動作、車椅子の「右折」をイメージした動作とは、例えば、上半身を右側に捩じる動作が考えられるが、もちろん、各使用者毎に異なる動作をイメージしてもよい。
【００３５】
筋電センサによって計測される表面筋電位の振幅は、１ｍＶ程度と小さく、そのままでは、車椅子駆動機構の駆動を制御する制御信号を生成することができないため、増幅器を介して、筋電信号を増幅する。本実施の形態では、携帯型作動増幅器を使用して、筋電信号を１万倍に増幅したが、他の型式の増幅器を使用してもよい。
【００３６】
すなわち、筋電センサによって計測された信号ａ１、ａ２は、増幅器を介して増幅され、筋電信号ｂ１、ｂ２となる。図３（ａ）は、増幅器によって増幅された筋電信号ｂ１の一例を示した図、図３（ｂ）は、増幅器によって増幅された筋電信号ｂ２の一例を示した図である。図３（ａ）及び図３（ｂ）において、縦軸は電圧（単位Ｖ）を、横軸は時間（単位ｍｓ）を表している。
【００３７】
増幅器によって増幅された筋電信号ｂ１、ｂ２は、ＡＤ変換器に通されてデジタル信号ｃ１、ｃ２にそれぞれ変換され、アナリシスユニットに送られる。なお、ＡＤ変換器は、普通の型式のものを使用してよい。
【００３８】
アナリシスユニットにおいては、詳細には後述する制御信号を得るのに役立つ特徴ベクトルが生成される。特徴ベクトルを生成する理由は、筋電センサによって計測された筋電信号が時系列データにすぎず、そのままでは制御信号を得ることができないからである。
【００３９】
アナリシスユニットでは、まず、デジタル信号ｃ１、ｃ２に、時間周波数変換を行い、スペクトル信号ｄ１、ｄ２を得る。時間周波数変換としては、例えば、フーリエ変換、ガボール変換、ウェブレット変換があげられる。図４は、図２に示される筋電信号にフーリエ変換の処理速度を高速化したＦＦＴ処理を施した図である（図４（ａ）は、デジタル信号ｃ１より得られたスペクトル信号ｄ１、図４（ｂ）は、デジタル信号ｃ２より得られたスペクトル信号ｄ２を示している）。図４（ａ）及び図４（ｂ）において、縦軸は強度（単位Ｖ2 ｓ）を、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。
【００４０】
次に、スペクトル信号ｄ１、ｄ２の大まかな形状を特徴化するために、補間によるスムージング処理を行い、スペクトル信号ｅ１、ｅ２を得る。スムージング処理を行うことにより、隣接するスペクトル信号間の細かな差異が消失する。図５（ａ）及び図５（ｂ）は、図４（ａ）及び図４（ｂ）に示されるスペクトル信号にスムージング処理を行った図である。図５（ａ）及び図５（ｂ）において、図４（ａ）及び図４（ｂ）と同様に、縦軸は強度（単位Ｖ2 ｓ）を、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。
【００４１】
上述のようにして得られたスペクトル信号ｅ１、ｅ２の一部を取り出すことにより、特徴ベクトルを生成する。すなわち、スペクトル信号ｅ１において予め選定した周波数（本実施の形態では、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、３００Ｈｚ、４００Ｈｚ）における強度を計測し、同様に、スペクトル信号ｅ２において予め選定した周波数（ｅ１と同様に、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、３００Ｈｚ、４００Ｈｚ）における強度を計測することにより、特徴ベクトルとする。
【００４２】
特徴ベクトルｆ１は、図５（ａ）において棒グラフで示されるように、（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６）となり、特徴ベクトルｆ２は、図５（ｂ）において棒グラフで示されるように、（０．０２６，０．０１３，０．０３３，０．０１０）となる。ｆ１とｆ２を結合することにより、特徴ベクトルｆは、（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．０２６，０．０１３，０．０３３，０．０１０）となる（これが、車椅子の「左折」を表す特徴ベトクルとなる）。
【００４３】
このようにして生成された特徴ベクトルｆは、図１に示されるように、車椅子使用者が何らかの動作を行っている限り連続的に、アダプテーションユニットとトレーナユニットに供給される。
【００４４】
アダプテーションユニットにおいては、車椅子駆動機構の駆動を制御する制御信号が生成される。アダプテーションユニットは、例えば、フィードフォワード型のアーティフィシァル・ニューラル・ネットワーク（Artificial Neural Network 、以下「ＡＮＮ」と略称する）によって形成される。本実施の形態では、アダプテーションユニットとして、３層のＡＮＮを用い、ＡＮＮの学習には、逆誤差伝播法（Back Propagation(BP)法）（例えば、馬場則夫他著：「ニューラルネットの基礎と応用」，共立出版株式会社，１９９４年）を使用したが、４層以上のＡＮＮを用いてもよく、また、他の学習法、例えばフラッシュラーニング（Flash Learning）法などを使用してもよい。
【００４５】
ＡＮＮの学習は、以下のようにして行う。いま、車椅子の運動の種類を、図６に示されるように、「前進」、「後退」、「右折」、「左折」の４種類とし、「前進」を表す制御信号を（１，０，０，０）、「後退」を表す制御信号を（０，１，０，０）、「右折」を表す制御信号を（０，０，１，０）、「左折」を表す制御信号を（０，０，０，１）と仮定する。
【００４６】
そして、上述の「左折」を表す特徴ベクトルｆ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．０２６，０．０１３，０．０３３，０．０１０）をＡＮＮの第１層の細胞（即ち、入力）としたとき、ＡＮＮの第３層第４番目の細胞の出力が予め設定した域値（例えば、０．５）以上となり、かつ、第３層のその他の細胞の出力が前記域値以下となるように、逆誤差伝播法により、ＡＮＮの重みを決定する。
【００４７】
このような作業（即ち、車椅子使用者が「左折」をイメージした動作を行い、それによって得られる特徴ベクトルをＡＮＮの入力とし、ＡＮＮの第３層のうち第４番目の細胞の出力のみを前記域値以上とするように重みを決定する作業）、並びに、他の動作（「前進」、「後退」、「右折」）においても同様の作業を繰り返して、ＡＮＮの重みを安定させる。
【００４８】
その結果、前記「左折」を表す特徴ベクトルｆ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．０２６，０．０１３，０．０３３，０．０１０）をＡＮＮの第１層としたとき、ＡＮＮの第３層の細胞が、例えば（０．４４，０．２２，０．１０，０．７５）となったとする。ここで、前記域値以上の値を有する細胞を０（オフ）、前記域値以下の値を有する細胞を１（オン）とすると、上述の（０．４４，０．２２，０．１０，０．７５）より、「左折」を表す制御信号（０，０，０，１）が得られる。
【００４９】
上述の初期学習モードを経た後、使用モードに入る。なお、初期学習モードを終了した後、時間をおかずに直ちに使用モードに入ってもよい。初期学習モードは、或る使用者が或る制御システムを初めて使用する場合に実施すればよく、次回の使用時からは実施する必要はない。
【００５０】
使用モードでは、まず、初期学習モードと同様に、車椅子使用者の身体に筋電センサを装着した後、車椅子制御システムの電源をオンにする（或いは、初期学習モードを終了した後、直ちに使用モードに入る場合には、初期学習モードと同様の状態で使用モードに入ってよい）。しかる後、車椅子使用者は、車椅子を所望のように運動させるべく、当該運動をイメージした動作を行う。すなわち、車椅子使用者が、例えば車椅子を「前進」させようと意図したとすると、車椅子の「前進」をイメージした動作を行う。
【００５１】
すると、上述の初期学習モードと全く同様に、筋電センサによって計測された信号Ａ１、Ａ２は、増幅器を介して増幅され、筋電信号Ｂ１、Ｂ２となる。次いで、筋電信号Ｂ１、Ｂ２は、ＡＤ変換器に通されてデジタル信号Ｃ１、Ｃ２にそれぞれ変換され、アナリシスユニットに送られる。そして、アナリシスユニットにおいて、デジタル信号Ｃ１、Ｃ２にＦＦＴ処理を行ってスペクトル信号Ｄ１、Ｄ２を得、次いでスムージング処理を行ってスペクトル信号Ｅ１、Ｅ２を得て、特徴ベクトルＦを取り出す。
【００５２】
ここで、上述の処理によって得られた特徴ベクトルＦが、例えば、（０．０５９，０．０１５，０．１２０，０．０８１，０．０７９，０．０５１，０．０６９，０．０１０）であったとする。この特徴ベクトルＦは、アダプテーションユニットとトレーナユニットに供給される。なお、車椅子使用者が何らかの動作を行っている限り、使用者の筋電信号に対応した特徴ベクトルＦが、アダプテーションユニットとトレーナユニットに連続的に供給される。
【００５３】
アダプテーションユニットでは、アナリシスユニットから供給された特徴ベクトルＦによって制御信号Ｇを生成し、この制御信号Ｇが車椅子駆動機構に送られる。車椅子駆動機構では、アダプテーションユニットから送られた制御信号Ｇに従ってモータを駆動させ、使用者の意図したように車椅子が動かされる。しかしながら、車椅子使用者の個人差などに起因する理由により、車椅子が使用者の意図したように動かないことがある。
【００５４】
すなわち、いま、アダプテーションユニットにおいて、特徴ベクトルＦ（０．０５９，０．０１５，０．１２０，０．０８１，０．０７９，０．０５１，０．０６９，０．０１０）をＡＮＮの第１層の細胞としたとき、ＡＮＮの第３層の細胞が（０．１０，０．１０，０．９０，０．１０）であったとすると、制御信号Ｇは、（０，０，１，０）となる。この制御信号Ｇは、「右折」を表す制御信号であり、制御信号Ｇ（０，０，１，０）が車椅子駆動機構に送られることにより、車椅子は、使用者の意図した「前進」ではなく、「右折」することとなる。
【００５５】
本発明の車椅子制御システムでは、このように車椅子が使用者の意図した動きと異なる動きをした場合には、使用者は、トレーナユニットに、使用者の意図した動きを指示する（この例では「前進」を指示する）教示信号Ｈを供給する。
【００５６】
本実施の形態では、教示信号Ｈは、キーボードを用いて供給する。すなわち、例えば、キーボード「１」が「前進」、キーボード「２」が「後退」、キーボード「３」が「右折」、キーボード「４」が「左折」として設定されていたとすると、使用者は、キーボード「１」を押す。すると、前進を意味する教示信号Ｈ（１，０，０，０）が、トレーナユニットに供給される（同様に、キーボード「２」を押すと、教示信号Ｈ（０，１，０，０）が供給され、「３」を押すと、教示信号Ｈ（０，０，１，０）が供給され、「４」を押すと、教示信号Ｈ（０，０，０，１）が供給される）。なお、キーボード以外の装置、例えばジョイスティック等を用いて、教示信号Ｈを供給してもよい。
【００５７】
一方、トレーナユニットに教示信号Ｈ（１，０，０，０）が供給された時点では、トレーナユニットには、上述のように、アナリシスユニットから特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）が供給されており、教示信号Ｈが供給された時点の特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）と当該教示信号Ｈ（１，０，０，０）を対にして教師データＩとする。すなわち、教師データＩは、〔（１，０，０，０）（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）〕となる。
【００５８】
このようにして形成された教師データＩは、順次、トレーナユニットからアダプテーションユニットに供給されるとともに、トレーナユニットにおいて、教師データＩの集合、即ち教師データセットとして蓄積される。教師データセットは、目的とする動作に関連する筋電信号パターン空間を限定する役目を果たす。
【００５９】
アダプテーションユニットに教師データＩが供給されると、アダプテーションユニットでは、教師データＩに従って、制御信号Ｇが更新される。例えば、上述の例では、教師データＩが供給される前には、特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）と制御信号Ｇ（０，０，１，０）とが対応していたが、特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）と制御信号Ｇ（１，０，０，０）とが対応するように（換言すれば、特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）をＡＮＮの入力（即ち、ＡＮＮの第１層）としたとき、制御信号Ｇ（１，０，０，０）がＡＮＮの出力（即ち、ＡＮＮの第３層）となるように）、逆誤差伝播法により重みを更新する。
【００６０】
その結果、アナリシスユニットから特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）がアダプテーションユニットに供給されたときは、アダプテーションユニットにおいて、制御信号Ｇ（１，０，０，０）が生成され、車椅子駆動機構に送られる。これにより、それ以降は、車椅子は、使用者の意図したように、「前進」することとなる。
【００６１】
次に、筋電信号被動義手の制御に関連して、本発明の好ましい実施の形態について詳細に説明する。図７は、本発明の好ましい実施の形態に係る個人適応型筋電信号被動義手制御システムの基本構成を示したブロック図、図８は、図７の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
【００６２】
本発明の筋電信号被動義手制御システムは、上述の筋電信号被動車椅子と実質的に同一の構成を有しており、３つのユニット、即ち、アナリシスユニットと、アダプテーションユニットと、トレーナユニットとを備えている。
【００６３】
まず、初期学習モードについて説明する。まず、義手装着者の筋電信号を検出するため、義手装着者の身体の所定箇所（例えば、伸筋支帯の直上と方形回内筋の直上）に筋電センサを取付ける。筋電センサとしては、上述の筋電信号被動車椅子制御システムと同様のものを使用してよい。筋電センサを取付けて、義手制御システムの電源をオンにした後、義手装着者が一定の動作（例えば、手首の「回内」をイメージした動作）を行うと、義手装着者の表面筋電位が、筋電センサの表面電極によって検出される。
【００６４】
筋電センサによって計測された信号ｊ１、ｊ２は、増幅器を介して増幅され、筋電信号ｋ１、ｋ２となる。図９（ａ）は、増幅器によって増幅された筋電信号ｋ１の一例を示した図、図９（ｂ）は、増幅器によって増幅された筋電信号ｋ２の一例を示した図である。図９（ａ）及び図９（ｂ）において、縦軸は電圧（単位Ｖ）を、横軸は時間（単位ｍｓ）を表している。
【００６５】
増幅器によって増幅された筋電信号ｋ１、ｋ２は、ＡＤ変換器に通されてデジタル信号ｍ１、ｍ２にそれぞれ変換され、アナリシスユニットに送られる。アナリシスユニットでは、まず、デジタル信号ｍ１、ｍ２に、時間周波数変換を行い、スペクトル信号ｎ１、ｎ２を得る。図１０は、図９に示される筋電信号にフーリエ変換の処理速度を高速化したＦＦＴ処理を施した図である（図１０（ａ）は、デジタル信号ｍ１より得られたスペクトル信号ｎ１、図１０（ｂ）は、デジタル信号ｍ２より得られたスペクトル信号ｎ２を示している）。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）において、縦軸は強度（単位Ｖ2 ｓ）を、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。
【００６６】
次に、スペクトル信号ｎ１、ｎ２の大まかな形状を特徴化するために、補間によるスムージング処理を行い、スペクトル信号ｐ１、ｐ２を得る。スムージング処理を行うことにより、隣接するスペクトル信号間の細かな差異が消失する。図１１（ａ）及び図１１（ｂ）は、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示されるスペクトル信号にスムージング処理を行った図である。図１１（ａ）及び図１１（ｂ）において、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）と同様に、縦軸は強度（単位Ｖ2 ｓ）を、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。
【００６７】
上述のようにして得られたスペクトル信号ｐ１、ｐ２の一部を取り出すことにより、特徴ベクトルを生成する。すなわち、スペクトル信号ｐ１において予め選定した周波数（本実施の形態では、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、３００Ｈｚ、４００Ｈｚ）における強度を計測し、同様に、スペクトル信号ｐ２において予め選定した周波数（ｐ１と同様に、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、３００Ｈｚ、４００Ｈｚ）における強度を計測することにより、特徴ベクトルとする。
【００６８】
特徴ベクトルｑ１は、図１０（ａ）において棒グラフで示されるように、（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７）となり、特徴ベクトルｑ２は、図１０（ｂ）において棒グラフで示されるように、（０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）となる。ｑ１とｑ２を結合することにより、特徴ベクトルｑは、（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７，０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）となる（これが、義手の手首の「回内」を表す特徴ベトクルとなる）。
【００６９】
このようにして生成された特徴ベクトルｑは、図７に示されるように、義手装着者が何らかの動作を行っている限り連続的に、アダプテーションユニットとトレーナユニットに供給される。
【００７０】
アダプテーションユニットにおいては、義手駆動機構の駆動を制御する制御信号が生成される。アダプテーションユニットは、上述の車椅子制御システムと同様に、フィードフォワード型のアーティフィシァル・ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）によって形成される。本実施の形態では、アダプテーションユニットとして、３層のＡＮＮを用い、ＡＮＮの学習には、逆誤差伝播法（Back Propagation(BP)法）を使用した。
【００７１】
ＡＮＮの学習は、以下のようにして行う。いま、義手の運動の種類を、図１２に示されるように、手首の「回内」、「回外」、「屈曲」、「伸展」、５指全ての「握り」、「開き」の６種類とし、「回内」を表す制御信号を（１，０，０，０，０，０）、「回外」を表す制御信号を（０，１，０，０，０，０）、「屈曲」を表す制御信号を（０，０，１，０，０，０）、「伸展」を表す制御信号を（０，０，０，１，０，０）、「握り」を表す制御信号を（０，０，０，０，１，０）、「開き」を表す制御信号を（０，０，０，０，０，１）と仮定する。
【００７２】
そして、上述の「回内」を表す特徴ベクトルｑ（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７，０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）をＡＮＮの第１層の細胞（即ち、入力）としたとき、ＡＮＮの第３層第１番目の細胞の出力が予め設定した域値（例えば、０．５）以上となり、かつ、第３層のその他の細胞の出力が前記域値以下となるように、逆誤差伝播法により、ＡＮＮの重みを決定する。
【００７３】
このような作業（即ち、義手装着者が「回内」をイメージした動作を行い、それによって得られる特徴ベクトルをＡＮＮの入力とし、ＡＮＮの第３層のうち第１番目の細胞の出力のみを前記域値以上とするように重みを決定する作業）、並びに、他の動作（「回外」、「屈曲」、「伸展」、「握り」、「開き」）においても同様の作業を繰り返して、ＡＮＮの重みを安定させる。
【００７４】
その結果、前記「回内」を表す特徴ベクトルｑ（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７，０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）をＡＮＮの第１層としたとき、ＡＮＮの第３層の細胞が、例えば（０．８０，０．１５，０．３０，０．２５，０．１１，０．２５）となったとする。ここで、前記域値以上の値を有する細胞を０（オフ）、前記域値以下の値を有する細胞を１（オン）とすると、上述の（０．８０，０．１５，０．３０，０．２５，０．１１，０．２５）より、「回内」を表す制御信号（１，０，０，０，０，０）が得られる。
【００７５】
上述の初期学習モードを経た後、使用モードに入る。なお、初期学習モードを終了した後、時間をおかずに直ちに使用モードに入ってもよい。初期学習モードは、上述の車椅子制御システムと同様に、或る使用者が或る制御システムを初めて使用する場合に実施すればよく、次回の使用時からは実施する必要はない。
【００７６】
使用モードでは、まず、初期学習モードと同様に、義手装着者の身体に筋電センサを取付けた後、義手制御システムの電源をオンにする（或いは、初期学習モードを終了した後、直ちに使用モードに入る場合には、初期学習モードと同様の状態で使用モードに入ってよい）。しかる後、義手装着者は、義手を所望のように運動させるべく、当該運動をイメージした動作を行う。すなわち、義手装着者が、例えば義手を「回外」させようと意図したとすると、義手の「回外」をイメージした動作を行う。
【００７７】
すると、上述の事前学習モードと全く同様に、筋電センサによって計測された信号Ｊ１、Ｊ２は、増幅器を介して増幅され、筋電信号Ｋ１、Ｋ２となる。次いで、筋電信号Ｋ１、Ｋ２は、ＡＤ変換器に通されてデジタル信号Ｍ１、Ｍ２にそれぞれ変換され、アナリシスユニットに送られる。そして、アナリシスユニットにおいて、デジタル信号Ｍ１、Ｍ２にＦＦＴ処理を行ってスペクトル信号Ｎ１、Ｎ２を得、次いでスムージング処理を行ってスペクトル信号Ｐ１、Ｐ２を得て、特徴ベクトルＱを取り出す。
【００７８】
ここで、上述の処理によって得られた特徴ベクトルＱが、例えば、（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）であったとする。この特徴ベクトルＱは、アダプテーションユニットとトレーナユニットに供給される。なお、義手装着者が何らかの動作を行っている限り、装着者の筋電信号に対応した特徴ベクトルＱが、アダプテーションユニットとトレーナユニットに連続的に供給される。
【００７９】
アダプテーションユニットでは、アナリシスユニットから供給された特徴ベクトルＱによって制御信号Ｒを生成し、この制御信号Ｒが義手駆動機構に送られる。義手駆動機構では、アダプテーションユニットから送られた制御信号Ｒに従ってモータを駆動させ、装着者の意図したように義手が動かされる。しかしながら、義手装着者の個人差などに起因する理由により、義手が装着者の意図したように動かないことがある。
【００８０】
すなわち、いま、アダプテーションユニットにおいて、特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）をＡＮＮの第１層の細胞としたとき、ＡＮＮの第３層の細胞が（０．４０，０．４２，０．１３，０．７５，０．３１，０．２２）であったとすると、制御信号Ｒは、（０，０，０，１，０，０）となる。この制御信号は、「伸展」を表す制御信号であり、制御信号Ｒ（０，０，０，１，０，０）が義手駆動機構に送られることにより、義手は、装着者の意図した「回外」ではなく、「伸展」することとなる。
【００８１】
本発明の義手制御システムでは、このように義手が装着者の意図した動きと異なる動きをした場合には、装着者は、トレーナユニットに、装着者の意図した動きを指示する（この例では「回外」を指示する）教示信号Ｓを供給する。
【００８２】
本実施の形態では、教示信号Ｓは、キーボードを用いて供給する。すなわち、例えば、キーボード「１」が「回内」、キーボード「２」が「回外」、キーボード「３」が「屈曲」、キーボード「４」が「伸展」、キーボード「５」が「握り」、キーボード「６」が「開き」として設定されていたとすると、装着者は、キーボード「２」を押す。すると、回外を意味する教示信号Ｓ（０，１，０，０，０，０）が、トレーナユニットに供給される（同様に、キーボード「１」を押すと、教示信号Ｓ（１，０，０，０，０，０）が供給され、「３」を押すと、教示信号Ｓ（０，０，１，０，０，０）が供給され、「４」を押すと、教示信号Ｓ（０，０，０，１，０，０）が供給され、「５」を押すと、教示信号Ｓ（０，０，０，０，１，０）が供給され、「６」を押すと、教示信号Ｓ（０，０，０，０，０，１）が供給される）。
【００８３】
一方、トレーナユニットに教示信号Ｓ（０，１，０，０，０，０）が供給された時点では、トレーナユニットには、上述のように、アナリシスユニットから特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）が供給されており、教示信号Ｓが供給された時点の特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）と当該教示信号Ｓ（０，１，０，０，０，０）を対にして教師データＴとする。すなわち、教師データＴは、〔（０，１，０，０，０，０）（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）〕となる。
【００８４】
このようにして形成された教師データＴは、順次、アダプテーションユニットに供給されるとともに、トレーナユニットにおいて、教師データＴの集合、即ち教師データセットとして蓄積される。教師データセットは、目的とする動作に関連する筋電信号パターン空間を限定する役目を果たす。
【００８５】
アダプテーションユニットに教師データＴが供給されると、アダプテーションユニットでは、教師データＴに従って、制御信号Ｒが更新される。例えば、上述の例では、教師データＴが供給される前には、特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）と制御信号Ｒ（０，０，０，１，０，０，０）とが対応していたが、特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）と制御信号Ｒ（０，１，０，０，０，０）とが対応するように（換言すれば、特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）をＡＮＮの入力（即ち、ＡＮＮの第１層）としたとき、制御信号Ｒ（０，１，０，０，０，０）がＡＮＮの出力（即ち、ＡＮＮの第３層）となるように）、逆誤差伝播法により重みを更新する。
【００８６】
その結果、アナリシスユソニットから特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）がアダプテーションユニットに供給されたときは、アダプテーションユニットにおいて、制御信号Ｒ（０，１，０，０，０，０）が生成され、義手駆動機構に送られる。これにより、それ以降は、義手は、装着者の意図したように、「回外」することとなる。
【００８７】
本発明は、以上の発明の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることはいうまでもない。
【００８８】
例えば、前記実施の形態では、筋電信号により動作制御を行う車椅子及び義手に関連して、制御システム及び制御方法を説明したが、車椅子や義手以外の筋電信号により動作制御を行う筋電信号被動義足、筋電信号被動ＦＥＳ制御などにおいても、同様の構成及び方法を用いて制御システム及び制御方法を構築することができる。
【００８９】
また、筋電信号以外の生体信号、例えば脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から採取した信号を使用しても、上述の制御システムおよび制御方法を構築することができる。
【００９０】
【発明の効果】
本発明により、生体信号被動機器使用者の変化に逐一対応することができる制御システムおよび制御方法が得られる。また、訓練中においても機器使用者に生体信号に対するフィードバックが発生する制御システムおよび制御方法が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好ましい実施の形態に係る個人適応型筋電信号被動車椅子制御システムの基本構成を示したブロック図である。
【図２】図１の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
【図３】図１の制御システムにおいて増幅された筋電信号の例を示した図である。
【図４】図３に示された筋電信号にＦＦＴ処理を行って得られたスペクトル信号を示した図である。
【図５】図４に示されたスペクトル信号にスムージング処理を行った得られたスペクトル信号を示した図である。
【図６】図１の制御システムが組み込まれた車椅子の運動の種類の一例を示した図である。
【図７】本発明の好ましい実施の形態に係る個人適応型筋電信号被動義手制御システムの基本構成を示したブロック図である。
【図８】図７の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
【図９】図７の制御システムにおいて増幅された筋電信号の例を示した図である。
【図１０】図９に示された筋電信号にＦＦＴ処理を行って得られたスペクトル信号を示した図である。
【図１１】図１０に示されたスペクトル信号にスムージング処理を行った得られたスペクトル信号を示した図である。
【図１２】図７の制御システムが組み込まれた義手の運動の種類の一例を示した図である。
【発明の属する技術分野】
本発明は一般に、個人適応型生体信号被動機器制御システムおよび制御方法に関する。より詳細には、本発明は、生体信号被動機器使用者の訓練と学習を同時に行う個人適応型生体信号被動機器制御システムおよび制御方法に関する。なお、本発明における生体信号被動機器には、車椅子、義手、義足などが含まれる。また、生体信号には、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号が含まれる。
【０００２】
【従来の技術】
脳中枢からの運動指令を受けて筋肉が収縮する際に、筋膜表面から筋電位が発生する。複数の筋群から発生する筋電位を重ね合わせた表面筋電位を、皮膚表面で観測することができるが、このような表面筋電位を解析することによって、収縮している筋肉の推定、従って、動作の識別が可能になる。そこで、車椅子、義手、義足などのような機器の制御におけるマン−マシン・インタフェースとして、筋電信号の利用が期待されるが、筋電信号を利用して動作の制御を行う車椅子、義手、義足などのような機器（以下「筋電信号被動機器」という）を使用するには、筋電信号被動機器の使用者が、機器に適応すべく、一定期間の訓練を行うことが必要となる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
筋電信号被動機器の訓練を行おうとする場合、使用者の訓練と機器の学習を独立して行うオフライン型の学習方法と、使用者の訓練と機器の学習を同時に行うオンライン型の学習方法とが考えられる。しかし、オフライン型の学習方法では、使用者の変化に逐一対応することが困難である。すなわち、機器使用者の訓練と機器の学習を独立して行っていると、使用者の力の入れ方などが変化した場合に迅速に対応することが難しい。また、人間は外部からの感覚のフィードバックを受けない状態では同じ動作を安定して繰り返すことは困難であるといわれているが、オフライン型の学習方法では、訓練時には使用者にフィードバックがなく、使用時には使用者に視聴覚によるフィードバックが発生するため、訓練時と使用時の筋電信号に食い違いが生ずるという不都合がある。
【０００４】
なお、筋電信号以外の生体信号、例えば脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号の解析により、車椅子、義手、義足などの機器を制御することができるが、これらについても、上述の筋電信号被動機器と同様の課題がある（以下、筋電信号被動機器を含めた、このような機器を「生体信号被動機器」という）。
【０００５】
したがって、本発明の目的は、生体信号被動機器使用者の変化に応じた動的な内部状態の変更が容易な制御システムおよび制御方法を提供することである。また、本発明の別の目的は、機器使用者に訓練中から生体信号に対するフィードバックが行われる制御システムおよび制御方法を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本願請求項１に記載された、被動機器使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより生体信号被動機器制御信号を生成して生体信号被動機器駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動機器制御システムは、前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、被動機器使用者の意図したように被動機器が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、被動機器使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されていることを特徴とするものである。
【０００９】
本願請求項２に記載された個人適応型生体信号被動機器制御システムは、前記請求項１のシステムにおいて、前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００１０】
本願請求項３に記載された、車椅子使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより車椅子制御信号を生成して車椅子駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動車椅子制御システムは、前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、車椅子使用者の意図したように車椅子が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、車椅子使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されていることを特徴とするものである。
【００１３】
本願請求項４に記載された個人適応型生体信号被動車椅子制御システムは、前記請求項１のシステムにおいて、前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００１４】
本願請求項５に記載された、義手使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより義手制御信号を生成して義手駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動義手制御システムは、前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、義手使用者の意図したように義手が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、義手使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されていることを特徴とするものである。
【００１７】
本願請求項６に記載された個人適応型生体信号被動義手制御システムは、前記請求項５のシステムにおいて、前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００１８】
本願請求項７に記載された、義足使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより義足制御信号を生成して義足駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動義足制御システムは、前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、義足使用者の意図したように義足が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、義足使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されていることを特徴とするものである。
【００２１】
本願請求項８に記載された個人適応型生体信号被動義足制御システムは、前記請求項７のシステムにおいて、前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とするものである。
【００３０】
【発明の実施の形態】
次に、筋電信号被動車椅子の制御に関連して、本発明の好ましい実施の形態について詳細に説明する。図１は、本発明の好ましい実施の形態に係る個人適応型筋電信号被動車椅子制御システムの基本構成を示したブロック図、図２は、図１の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
【００３１】
本発明の個人適応型筋電信号被動車椅子制御システムは大別して、３つのユニット、即ち、アナリシスユニットと、アダプテーションユニットと、トレーナユニットとを備えている。
【００３２】
以下、本発明の筋電信号被動車椅子制御システムについて、車椅子を実際に使用するのに先立って行われる初期学習モードと、車椅子を実際に使用する使用モードとに分けて説明する。
【００３３】
最初に、初期学習モードについて説明する。まず、車椅子使用者の筋電信号を検出するため、車椅子使用者の身体の所定箇所（例えば、腹筋の直上と背筋の直上）に筋電センサを装着する。筋電センサとしては、乾式の表面電極、湿式の表面電極などが用いられる。筋電センサを装着して、車椅子制御システムの電源をオンにした後、車椅子使用者が一定の動作（例えば、車椅子の「左折」をイメージした動作）を行うと、車椅子使用者の表面筋電位が、筋電センサの表面電極によって検出される。
【００３４】
ここで、車椅子の「左折」をイメージした動作とは、例えば、車椅子に座した使用者が上半身を左側に捩じる動作など、各使用者が「左折」について予め定めた動作を意味する。したがって、使用者毎に「左折」をイメージした動作が異なっていてもよい。同様に、車椅子の「前進」をイメージした動作とは、例えば、車椅子に座した使用者が上半身を前方に傾ける動作、車椅子の「後退」をイメージした動作とは、例えば、車椅子に座した使用者が上半身を後方に反らせる動作、車椅子の「右折」をイメージした動作とは、例えば、上半身を右側に捩じる動作が考えられるが、もちろん、各使用者毎に異なる動作をイメージしてもよい。
【００３５】
筋電センサによって計測される表面筋電位の振幅は、１ｍＶ程度と小さく、そのままでは、車椅子駆動機構の駆動を制御する制御信号を生成することができないため、増幅器を介して、筋電信号を増幅する。本実施の形態では、携帯型作動増幅器を使用して、筋電信号を１万倍に増幅したが、他の型式の増幅器を使用してもよい。
【００３６】
すなわち、筋電センサによって計測された信号ａ１、ａ２は、増幅器を介して増幅され、筋電信号ｂ１、ｂ２となる。図３（ａ）は、増幅器によって増幅された筋電信号ｂ１の一例を示した図、図３（ｂ）は、増幅器によって増幅された筋電信号ｂ２の一例を示した図である。図３（ａ）及び図３（ｂ）において、縦軸は電圧（単位Ｖ）を、横軸は時間（単位ｍｓ）を表している。
【００３７】
増幅器によって増幅された筋電信号ｂ１、ｂ２は、ＡＤ変換器に通されてデジタル信号ｃ１、ｃ２にそれぞれ変換され、アナリシスユニットに送られる。なお、ＡＤ変換器は、普通の型式のものを使用してよい。
【００３８】
アナリシスユニットにおいては、詳細には後述する制御信号を得るのに役立つ特徴ベクトルが生成される。特徴ベクトルを生成する理由は、筋電センサによって計測された筋電信号が時系列データにすぎず、そのままでは制御信号を得ることができないからである。
【００３９】
アナリシスユニットでは、まず、デジタル信号ｃ１、ｃ２に、時間周波数変換を行い、スペクトル信号ｄ１、ｄ２を得る。時間周波数変換としては、例えば、フーリエ変換、ガボール変換、ウェブレット変換があげられる。図４は、図２に示される筋電信号にフーリエ変換の処理速度を高速化したＦＦＴ処理を施した図である（図４（ａ）は、デジタル信号ｃ１より得られたスペクトル信号ｄ１、図４（ｂ）は、デジタル信号ｃ２より得られたスペクトル信号ｄ２を示している）。図４（ａ）及び図４（ｂ）において、縦軸は強度（単位Ｖ2 ｓ）を、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。
【００４０】
次に、スペクトル信号ｄ１、ｄ２の大まかな形状を特徴化するために、補間によるスムージング処理を行い、スペクトル信号ｅ１、ｅ２を得る。スムージング処理を行うことにより、隣接するスペクトル信号間の細かな差異が消失する。図５（ａ）及び図５（ｂ）は、図４（ａ）及び図４（ｂ）に示されるスペクトル信号にスムージング処理を行った図である。図５（ａ）及び図５（ｂ）において、図４（ａ）及び図４（ｂ）と同様に、縦軸は強度（単位Ｖ2 ｓ）を、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。
【００４１】
上述のようにして得られたスペクトル信号ｅ１、ｅ２の一部を取り出すことにより、特徴ベクトルを生成する。すなわち、スペクトル信号ｅ１において予め選定した周波数（本実施の形態では、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、３００Ｈｚ、４００Ｈｚ）における強度を計測し、同様に、スペクトル信号ｅ２において予め選定した周波数（ｅ１と同様に、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、３００Ｈｚ、４００Ｈｚ）における強度を計測することにより、特徴ベクトルとする。
【００４２】
特徴ベクトルｆ１は、図５（ａ）において棒グラフで示されるように、（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６）となり、特徴ベクトルｆ２は、図５（ｂ）において棒グラフで示されるように、（０．０２６，０．０１３，０．０３３，０．０１０）となる。ｆ１とｆ２を結合することにより、特徴ベクトルｆは、（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．０２６，０．０１３，０．０３３，０．０１０）となる（これが、車椅子の「左折」を表す特徴ベトクルとなる）。
【００４３】
このようにして生成された特徴ベクトルｆは、図１に示されるように、車椅子使用者が何らかの動作を行っている限り連続的に、アダプテーションユニットとトレーナユニットに供給される。
【００４４】
アダプテーションユニットにおいては、車椅子駆動機構の駆動を制御する制御信号が生成される。アダプテーションユニットは、例えば、フィードフォワード型のアーティフィシァル・ニューラル・ネットワーク（Artificial Neural Network 、以下「ＡＮＮ」と略称する）によって形成される。本実施の形態では、アダプテーションユニットとして、３層のＡＮＮを用い、ＡＮＮの学習には、逆誤差伝播法（Back Propagation(BP)法）（例えば、馬場則夫他著：「ニューラルネットの基礎と応用」，共立出版株式会社，１９９４年）を使用したが、４層以上のＡＮＮを用いてもよく、また、他の学習法、例えばフラッシュラーニング（Flash Learning）法などを使用してもよい。
【００４５】
ＡＮＮの学習は、以下のようにして行う。いま、車椅子の運動の種類を、図６に示されるように、「前進」、「後退」、「右折」、「左折」の４種類とし、「前進」を表す制御信号を（１，０，０，０）、「後退」を表す制御信号を（０，１，０，０）、「右折」を表す制御信号を（０，０，１，０）、「左折」を表す制御信号を（０，０，０，１）と仮定する。
【００４６】
そして、上述の「左折」を表す特徴ベクトルｆ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．０２６，０．０１３，０．０３３，０．０１０）をＡＮＮの第１層の細胞（即ち、入力）としたとき、ＡＮＮの第３層第４番目の細胞の出力が予め設定した域値（例えば、０．５）以上となり、かつ、第３層のその他の細胞の出力が前記域値以下となるように、逆誤差伝播法により、ＡＮＮの重みを決定する。
【００４７】
このような作業（即ち、車椅子使用者が「左折」をイメージした動作を行い、それによって得られる特徴ベクトルをＡＮＮの入力とし、ＡＮＮの第３層のうち第４番目の細胞の出力のみを前記域値以上とするように重みを決定する作業）、並びに、他の動作（「前進」、「後退」、「右折」）においても同様の作業を繰り返して、ＡＮＮの重みを安定させる。
【００４８】
その結果、前記「左折」を表す特徴ベクトルｆ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．０２６，０．０１３，０．０３３，０．０１０）をＡＮＮの第１層としたとき、ＡＮＮの第３層の細胞が、例えば（０．４４，０．２２，０．１０，０．７５）となったとする。ここで、前記域値以上の値を有する細胞を０（オフ）、前記域値以下の値を有する細胞を１（オン）とすると、上述の（０．４４，０．２２，０．１０，０．７５）より、「左折」を表す制御信号（０，０，０，１）が得られる。
【００４９】
上述の初期学習モードを経た後、使用モードに入る。なお、初期学習モードを終了した後、時間をおかずに直ちに使用モードに入ってもよい。初期学習モードは、或る使用者が或る制御システムを初めて使用する場合に実施すればよく、次回の使用時からは実施する必要はない。
【００５０】
使用モードでは、まず、初期学習モードと同様に、車椅子使用者の身体に筋電センサを装着した後、車椅子制御システムの電源をオンにする（或いは、初期学習モードを終了した後、直ちに使用モードに入る場合には、初期学習モードと同様の状態で使用モードに入ってよい）。しかる後、車椅子使用者は、車椅子を所望のように運動させるべく、当該運動をイメージした動作を行う。すなわち、車椅子使用者が、例えば車椅子を「前進」させようと意図したとすると、車椅子の「前進」をイメージした動作を行う。
【００５１】
すると、上述の初期学習モードと全く同様に、筋電センサによって計測された信号Ａ１、Ａ２は、増幅器を介して増幅され、筋電信号Ｂ１、Ｂ２となる。次いで、筋電信号Ｂ１、Ｂ２は、ＡＤ変換器に通されてデジタル信号Ｃ１、Ｃ２にそれぞれ変換され、アナリシスユニットに送られる。そして、アナリシスユニットにおいて、デジタル信号Ｃ１、Ｃ２にＦＦＴ処理を行ってスペクトル信号Ｄ１、Ｄ２を得、次いでスムージング処理を行ってスペクトル信号Ｅ１、Ｅ２を得て、特徴ベクトルＦを取り出す。
【００５２】
ここで、上述の処理によって得られた特徴ベクトルＦが、例えば、（０．０５９，０．０１５，０．１２０，０．０８１，０．０７９，０．０５１，０．０６９，０．０１０）であったとする。この特徴ベクトルＦは、アダプテーションユニットとトレーナユニットに供給される。なお、車椅子使用者が何らかの動作を行っている限り、使用者の筋電信号に対応した特徴ベクトルＦが、アダプテーションユニットとトレーナユニットに連続的に供給される。
【００５３】
アダプテーションユニットでは、アナリシスユニットから供給された特徴ベクトルＦによって制御信号Ｇを生成し、この制御信号Ｇが車椅子駆動機構に送られる。車椅子駆動機構では、アダプテーションユニットから送られた制御信号Ｇに従ってモータを駆動させ、使用者の意図したように車椅子が動かされる。しかしながら、車椅子使用者の個人差などに起因する理由により、車椅子が使用者の意図したように動かないことがある。
【００５４】
すなわち、いま、アダプテーションユニットにおいて、特徴ベクトルＦ（０．０５９，０．０１５，０．１２０，０．０８１，０．０７９，０．０５１，０．０６９，０．０１０）をＡＮＮの第１層の細胞としたとき、ＡＮＮの第３層の細胞が（０．１０，０．１０，０．９０，０．１０）であったとすると、制御信号Ｇは、（０，０，１，０）となる。この制御信号Ｇは、「右折」を表す制御信号であり、制御信号Ｇ（０，０，１，０）が車椅子駆動機構に送られることにより、車椅子は、使用者の意図した「前進」ではなく、「右折」することとなる。
【００５５】
本発明の車椅子制御システムでは、このように車椅子が使用者の意図した動きと異なる動きをした場合には、使用者は、トレーナユニットに、使用者の意図した動きを指示する（この例では「前進」を指示する）教示信号Ｈを供給する。
【００５６】
本実施の形態では、教示信号Ｈは、キーボードを用いて供給する。すなわち、例えば、キーボード「１」が「前進」、キーボード「２」が「後退」、キーボード「３」が「右折」、キーボード「４」が「左折」として設定されていたとすると、使用者は、キーボード「１」を押す。すると、前進を意味する教示信号Ｈ（１，０，０，０）が、トレーナユニットに供給される（同様に、キーボード「２」を押すと、教示信号Ｈ（０，１，０，０）が供給され、「３」を押すと、教示信号Ｈ（０，０，１，０）が供給され、「４」を押すと、教示信号Ｈ（０，０，０，１）が供給される）。なお、キーボード以外の装置、例えばジョイスティック等を用いて、教示信号Ｈを供給してもよい。
【００５７】
一方、トレーナユニットに教示信号Ｈ（１，０，０，０）が供給された時点では、トレーナユニットには、上述のように、アナリシスユニットから特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）が供給されており、教示信号Ｈが供給された時点の特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）と当該教示信号Ｈ（１，０，０，０）を対にして教師データＩとする。すなわち、教師データＩは、〔（１，０，０，０）（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）〕となる。
【００５８】
このようにして形成された教師データＩは、順次、トレーナユニットからアダプテーションユニットに供給されるとともに、トレーナユニットにおいて、教師データＩの集合、即ち教師データセットとして蓄積される。教師データセットは、目的とする動作に関連する筋電信号パターン空間を限定する役目を果たす。
【００５９】
アダプテーションユニットに教師データＩが供給されると、アダプテーションユニットでは、教師データＩに従って、制御信号Ｇが更新される。例えば、上述の例では、教師データＩが供給される前には、特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）と制御信号Ｇ（０，０，１，０）とが対応していたが、特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）と制御信号Ｇ（１，０，０，０）とが対応するように（換言すれば、特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）をＡＮＮの入力（即ち、ＡＮＮの第１層）としたとき、制御信号Ｇ（１，０，０，０）がＡＮＮの出力（即ち、ＡＮＮの第３層）となるように）、逆誤差伝播法により重みを更新する。
【００６０】
その結果、アナリシスユニットから特徴ベクトルＦ（０．０６５，０．０７０，０．００７，０．００６，０．００９，０．００８，０．０１０，０．００７）がアダプテーションユニットに供給されたときは、アダプテーションユニットにおいて、制御信号Ｇ（１，０，０，０）が生成され、車椅子駆動機構に送られる。これにより、それ以降は、車椅子は、使用者の意図したように、「前進」することとなる。
【００６１】
次に、筋電信号被動義手の制御に関連して、本発明の好ましい実施の形態について詳細に説明する。図７は、本発明の好ましい実施の形態に係る個人適応型筋電信号被動義手制御システムの基本構成を示したブロック図、図８は、図７の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
【００６２】
本発明の筋電信号被動義手制御システムは、上述の筋電信号被動車椅子と実質的に同一の構成を有しており、３つのユニット、即ち、アナリシスユニットと、アダプテーションユニットと、トレーナユニットとを備えている。
【００６３】
まず、初期学習モードについて説明する。まず、義手装着者の筋電信号を検出するため、義手装着者の身体の所定箇所（例えば、伸筋支帯の直上と方形回内筋の直上）に筋電センサを取付ける。筋電センサとしては、上述の筋電信号被動車椅子制御システムと同様のものを使用してよい。筋電センサを取付けて、義手制御システムの電源をオンにした後、義手装着者が一定の動作（例えば、手首の「回内」をイメージした動作）を行うと、義手装着者の表面筋電位が、筋電センサの表面電極によって検出される。
【００６４】
筋電センサによって計測された信号ｊ１、ｊ２は、増幅器を介して増幅され、筋電信号ｋ１、ｋ２となる。図９（ａ）は、増幅器によって増幅された筋電信号ｋ１の一例を示した図、図９（ｂ）は、増幅器によって増幅された筋電信号ｋ２の一例を示した図である。図９（ａ）及び図９（ｂ）において、縦軸は電圧（単位Ｖ）を、横軸は時間（単位ｍｓ）を表している。
【００６５】
増幅器によって増幅された筋電信号ｋ１、ｋ２は、ＡＤ変換器に通されてデジタル信号ｍ１、ｍ２にそれぞれ変換され、アナリシスユニットに送られる。アナリシスユニットでは、まず、デジタル信号ｍ１、ｍ２に、時間周波数変換を行い、スペクトル信号ｎ１、ｎ２を得る。図１０は、図９に示される筋電信号にフーリエ変換の処理速度を高速化したＦＦＴ処理を施した図である（図１０（ａ）は、デジタル信号ｍ１より得られたスペクトル信号ｎ１、図１０（ｂ）は、デジタル信号ｍ２より得られたスペクトル信号ｎ２を示している）。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）において、縦軸は強度（単位Ｖ2 ｓ）を、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。
【００６６】
次に、スペクトル信号ｎ１、ｎ２の大まかな形状を特徴化するために、補間によるスムージング処理を行い、スペクトル信号ｐ１、ｐ２を得る。スムージング処理を行うことにより、隣接するスペクトル信号間の細かな差異が消失する。図１１（ａ）及び図１１（ｂ）は、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示されるスペクトル信号にスムージング処理を行った図である。図１１（ａ）及び図１１（ｂ）において、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）と同様に、縦軸は強度（単位Ｖ2 ｓ）を、横軸は周波数（単位Ｈｚ）を表している。
【００６７】
上述のようにして得られたスペクトル信号ｐ１、ｐ２の一部を取り出すことにより、特徴ベクトルを生成する。すなわち、スペクトル信号ｐ１において予め選定した周波数（本実施の形態では、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、３００Ｈｚ、４００Ｈｚ）における強度を計測し、同様に、スペクトル信号ｐ２において予め選定した周波数（ｐ１と同様に、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、３００Ｈｚ、４００Ｈｚ）における強度を計測することにより、特徴ベクトルとする。
【００６８】
特徴ベクトルｑ１は、図１０（ａ）において棒グラフで示されるように、（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７）となり、特徴ベクトルｑ２は、図１０（ｂ）において棒グラフで示されるように、（０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）となる。ｑ１とｑ２を結合することにより、特徴ベクトルｑは、（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７，０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）となる（これが、義手の手首の「回内」を表す特徴ベトクルとなる）。
【００６９】
このようにして生成された特徴ベクトルｑは、図７に示されるように、義手装着者が何らかの動作を行っている限り連続的に、アダプテーションユニットとトレーナユニットに供給される。
【００７０】
アダプテーションユニットにおいては、義手駆動機構の駆動を制御する制御信号が生成される。アダプテーションユニットは、上述の車椅子制御システムと同様に、フィードフォワード型のアーティフィシァル・ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）によって形成される。本実施の形態では、アダプテーションユニットとして、３層のＡＮＮを用い、ＡＮＮの学習には、逆誤差伝播法（Back Propagation(BP)法）を使用した。
【００７１】
ＡＮＮの学習は、以下のようにして行う。いま、義手の運動の種類を、図１２に示されるように、手首の「回内」、「回外」、「屈曲」、「伸展」、５指全ての「握り」、「開き」の６種類とし、「回内」を表す制御信号を（１，０，０，０，０，０）、「回外」を表す制御信号を（０，１，０，０，０，０）、「屈曲」を表す制御信号を（０，０，１，０，０，０）、「伸展」を表す制御信号を（０，０，０，１，０，０）、「握り」を表す制御信号を（０，０，０，０，１，０）、「開き」を表す制御信号を（０，０，０，０，０，１）と仮定する。
【００７２】
そして、上述の「回内」を表す特徴ベクトルｑ（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７，０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）をＡＮＮの第１層の細胞（即ち、入力）としたとき、ＡＮＮの第３層第１番目の細胞の出力が予め設定した域値（例えば、０．５）以上となり、かつ、第３層のその他の細胞の出力が前記域値以下となるように、逆誤差伝播法により、ＡＮＮの重みを決定する。
【００７３】
このような作業（即ち、義手装着者が「回内」をイメージした動作を行い、それによって得られる特徴ベクトルをＡＮＮの入力とし、ＡＮＮの第３層のうち第１番目の細胞の出力のみを前記域値以上とするように重みを決定する作業）、並びに、他の動作（「回外」、「屈曲」、「伸展」、「握り」、「開き」）においても同様の作業を繰り返して、ＡＮＮの重みを安定させる。
【００７４】
その結果、前記「回内」を表す特徴ベクトルｑ（０．０５９，０．０８７，０．０３３，０．００７，０．０１６，０．０５７，０．０３６，０．０１３）をＡＮＮの第１層としたとき、ＡＮＮの第３層の細胞が、例えば（０．８０，０．１５，０．３０，０．２５，０．１１，０．２５）となったとする。ここで、前記域値以上の値を有する細胞を０（オフ）、前記域値以下の値を有する細胞を１（オン）とすると、上述の（０．８０，０．１５，０．３０，０．２５，０．１１，０．２５）より、「回内」を表す制御信号（１，０，０，０，０，０）が得られる。
【００７５】
上述の初期学習モードを経た後、使用モードに入る。なお、初期学習モードを終了した後、時間をおかずに直ちに使用モードに入ってもよい。初期学習モードは、上述の車椅子制御システムと同様に、或る使用者が或る制御システムを初めて使用する場合に実施すればよく、次回の使用時からは実施する必要はない。
【００７６】
使用モードでは、まず、初期学習モードと同様に、義手装着者の身体に筋電センサを取付けた後、義手制御システムの電源をオンにする（或いは、初期学習モードを終了した後、直ちに使用モードに入る場合には、初期学習モードと同様の状態で使用モードに入ってよい）。しかる後、義手装着者は、義手を所望のように運動させるべく、当該運動をイメージした動作を行う。すなわち、義手装着者が、例えば義手を「回外」させようと意図したとすると、義手の「回外」をイメージした動作を行う。
【００７７】
すると、上述の事前学習モードと全く同様に、筋電センサによって計測された信号Ｊ１、Ｊ２は、増幅器を介して増幅され、筋電信号Ｋ１、Ｋ２となる。次いで、筋電信号Ｋ１、Ｋ２は、ＡＤ変換器に通されてデジタル信号Ｍ１、Ｍ２にそれぞれ変換され、アナリシスユニットに送られる。そして、アナリシスユニットにおいて、デジタル信号Ｍ１、Ｍ２にＦＦＴ処理を行ってスペクトル信号Ｎ１、Ｎ２を得、次いでスムージング処理を行ってスペクトル信号Ｐ１、Ｐ２を得て、特徴ベクトルＱを取り出す。
【００７８】
ここで、上述の処理によって得られた特徴ベクトルＱが、例えば、（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）であったとする。この特徴ベクトルＱは、アダプテーションユニットとトレーナユニットに供給される。なお、義手装着者が何らかの動作を行っている限り、装着者の筋電信号に対応した特徴ベクトルＱが、アダプテーションユニットとトレーナユニットに連続的に供給される。
【００７９】
アダプテーションユニットでは、アナリシスユニットから供給された特徴ベクトルＱによって制御信号Ｒを生成し、この制御信号Ｒが義手駆動機構に送られる。義手駆動機構では、アダプテーションユニットから送られた制御信号Ｒに従ってモータを駆動させ、装着者の意図したように義手が動かされる。しかしながら、義手装着者の個人差などに起因する理由により、義手が装着者の意図したように動かないことがある。
【００８０】
すなわち、いま、アダプテーションユニットにおいて、特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）をＡＮＮの第１層の細胞としたとき、ＡＮＮの第３層の細胞が（０．４０，０．４２，０．１３，０．７５，０．３１，０．２２）であったとすると、制御信号Ｒは、（０，０，０，１，０，０）となる。この制御信号は、「伸展」を表す制御信号であり、制御信号Ｒ（０，０，０，１，０，０）が義手駆動機構に送られることにより、義手は、装着者の意図した「回外」ではなく、「伸展」することとなる。
【００８１】
本発明の義手制御システムでは、このように義手が装着者の意図した動きと異なる動きをした場合には、装着者は、トレーナユニットに、装着者の意図した動きを指示する（この例では「回外」を指示する）教示信号Ｓを供給する。
【００８２】
本実施の形態では、教示信号Ｓは、キーボードを用いて供給する。すなわち、例えば、キーボード「１」が「回内」、キーボード「２」が「回外」、キーボード「３」が「屈曲」、キーボード「４」が「伸展」、キーボード「５」が「握り」、キーボード「６」が「開き」として設定されていたとすると、装着者は、キーボード「２」を押す。すると、回外を意味する教示信号Ｓ（０，１，０，０，０，０）が、トレーナユニットに供給される（同様に、キーボード「１」を押すと、教示信号Ｓ（１，０，０，０，０，０）が供給され、「３」を押すと、教示信号Ｓ（０，０，１，０，０，０）が供給され、「４」を押すと、教示信号Ｓ（０，０，０，１，０，０）が供給され、「５」を押すと、教示信号Ｓ（０，０，０，０，１，０）が供給され、「６」を押すと、教示信号Ｓ（０，０，０，０，０，１）が供給される）。
【００８３】
一方、トレーナユニットに教示信号Ｓ（０，１，０，０，０，０）が供給された時点では、トレーナユニットには、上述のように、アナリシスユニットから特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）が供給されており、教示信号Ｓが供給された時点の特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）と当該教示信号Ｓ（０，１，０，０，０，０）を対にして教師データＴとする。すなわち、教師データＴは、〔（０，１，０，０，０，０）（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）〕となる。
【００８４】
このようにして形成された教師データＴは、順次、アダプテーションユニットに供給されるとともに、トレーナユニットにおいて、教師データＴの集合、即ち教師データセットとして蓄積される。教師データセットは、目的とする動作に関連する筋電信号パターン空間を限定する役目を果たす。
【００８５】
アダプテーションユニットに教師データＴが供給されると、アダプテーションユニットでは、教師データＴに従って、制御信号Ｒが更新される。例えば、上述の例では、教師データＴが供給される前には、特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）と制御信号Ｒ（０，０，０，１，０，０，０）とが対応していたが、特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）と制御信号Ｒ（０，１，０，０，０，０）とが対応するように（換言すれば、特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）をＡＮＮの入力（即ち、ＡＮＮの第１層）としたとき、制御信号Ｒ（０，１，０，０，０，０）がＡＮＮの出力（即ち、ＡＮＮの第３層）となるように）、逆誤差伝播法により重みを更新する。
【００８６】
その結果、アナリシスユソニットから特徴ベクトルＱ（０．０４５，０．０２１，０．０２３，０．１０７，０．０５６，０．００２，０．００１，０．００１）がアダプテーションユニットに供給されたときは、アダプテーションユニットにおいて、制御信号Ｒ（０，１，０，０，０，０）が生成され、義手駆動機構に送られる。これにより、それ以降は、義手は、装着者の意図したように、「回外」することとなる。
【００８７】
本発明は、以上の発明の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることはいうまでもない。
【００８８】
例えば、前記実施の形態では、筋電信号により動作制御を行う車椅子及び義手に関連して、制御システム及び制御方法を説明したが、車椅子や義手以外の筋電信号により動作制御を行う筋電信号被動義足、筋電信号被動ＦＥＳ制御などにおいても、同様の構成及び方法を用いて制御システム及び制御方法を構築することができる。
【００８９】
また、筋電信号以外の生体信号、例えば脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から採取した信号を使用しても、上述の制御システムおよび制御方法を構築することができる。
【００９０】
【発明の効果】
本発明により、生体信号被動機器使用者の変化に逐一対応することができる制御システムおよび制御方法が得られる。また、訓練中においても機器使用者に生体信号に対するフィードバックが発生する制御システムおよび制御方法が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好ましい実施の形態に係る個人適応型筋電信号被動車椅子制御システムの基本構成を示したブロック図である。
【図２】図１の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
【図３】図１の制御システムにおいて増幅された筋電信号の例を示した図である。
【図４】図３に示された筋電信号にＦＦＴ処理を行って得られたスペクトル信号を示した図である。
【図５】図４に示されたスペクトル信号にスムージング処理を行った得られたスペクトル信号を示した図である。
【図６】図１の制御システムが組み込まれた車椅子の運動の種類の一例を示した図である。
【図７】本発明の好ましい実施の形態に係る個人適応型筋電信号被動義手制御システムの基本構成を示したブロック図である。
【図８】図７の制御システムの詳細な構成を示したブロック図である。
【図９】図７の制御システムにおいて増幅された筋電信号の例を示した図である。
【図１０】図９に示された筋電信号にＦＦＴ処理を行って得られたスペクトル信号を示した図である。
【図１１】図１０に示されたスペクトル信号にスムージング処理を行った得られたスペクトル信号を示した図である。
【図１２】図７の制御システムが組み込まれた義手の運動の種類の一例を示した図である。
Claims (8)
- 被動機器使用者の生体信号からの時系列信号データへの及び補間による
スムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより生体信号被動機器制御信号を生成して生体信号被動機器駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動機器制御システムにおいて、
前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、
被動機器使用者の意図したように被動機器が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、被動機器使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、
前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されている、
ことを特徴とするシステム。 - 前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
- 車椅子使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより車椅子制御信号を生成して車椅子駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動車椅子制御システムにおいて、
前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、
車椅子使用者の意図したように車椅子が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、車椅子使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、
前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されている、
ことを特徴とするシステム。 - 前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
- 義手使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより義手制御信号を生成して義手駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動義手制御システムにおいて、
前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、
義手使用者の意図したように義手が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、義手使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、
前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されている、
ことを特徴とするシステム。 - 前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とする請求項５に記載のシステム。
- 義足使用者の生体信号からの時系列信号データへの時間周波数変換、及び補間によるスムージング処理を行うことにより、特徴ベクトルを生成するアナリシスユニットと、前記アナリシスユニットから連続的に供給される前記特徴ベクトルにより義足制御信号を生成して義足駆動機構に出力するアダプテーションユニットとを備えた個人適応型生体信号被動義足制御システムにおいて、
前記アナリシスユニットから前記特徴ベクトルが連続的に供給されるトレーナユニットを更に備え、
義足使用者の意図したように義足が動作しない場合に、前記トレーナユニットにおいて、義足使用者から教示信号が供給されると、教示信号が供給された時点に供給された特徴ベクトルと、前記教示信号とによって、目的とする動作に関連する生体信号パターン空間を限定する教師データが生成されるとともに、前記教師データの集合である教師データセットが蓄積されるように構成されており、
前記アダプテーションユニットにおいて、前記教師データに従って前記制御信号が更新されるように構成されている、
ことを特徴とするシステム。 - 前記生体信号が、筋電信号、脳波、脈波、大脳及び脊髄における神経の活動電位、硬膜上皮から計測した信号のいずれかであることを特徴とする請求項７に記載のシステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001056107A JP4687935B2 (ja) | 2000-03-13 | 2001-03-01 | 個人適応型生体信号被動機器制御システム |
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000-73931 | 2000-03-13 | ||
| JP2000073931 | 2000-03-13 | ||
| JP2000073931 | 2000-03-13 | ||
| JP2001056107A JP4687935B2 (ja) | 2000-03-13 | 2001-03-01 | 個人適応型生体信号被動機器制御システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001331250A JP2001331250A (ja) | 2001-11-30 |
| JP4687935B2 true JP4687935B2 (ja) | 2011-05-25 |
Family
ID=26587674
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001056107A Expired - Fee Related JP4687935B2 (ja) | 2000-03-13 | 2001-03-01 | 個人適応型生体信号被動機器制御システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4687935B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021141127A1 (ja) | 2020-01-10 | 2021-07-15 | 国立大学法人電気通信大学 | 変換プログラムおよび変換装置 |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004180817A (ja) * | 2002-12-02 | 2004-07-02 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 生体信号を利用した作業支援マニピュレータシステム |
| JP2007143886A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Hiroshima Univ | 電動車椅子システム |
| JP2007195592A (ja) * | 2006-01-24 | 2007-08-09 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 筋電インタフェースにおける安全システム |
| DE602007011062D1 (de) * | 2006-06-02 | 2011-01-20 | Philips Intellectual Property | Biofeedback-system und anzeigevorrichtung |
| JP5224227B2 (ja) * | 2006-07-16 | 2013-07-03 | 浩史 横井 | 全指可動型義手 |
| EP2045690A1 (en) * | 2007-10-04 | 2009-04-08 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Improvements relating to brain computer interfaces |
| CN102202569B (zh) * | 2008-10-29 | 2014-05-07 | 丰田自动车株式会社 | 移动体控制装置和移动体控制方法 |
| JP5467267B2 (ja) * | 2010-03-05 | 2014-04-09 | 国立大学法人大阪大学 | 機器制御装置、機器システム、機器制御方法、機器制御プログラム、および記録媒体 |
| CN113907714A (zh) | 2017-11-30 | 2022-01-11 | 梅尔廷Mmi株式会社 | 用于识别生物体信号所表示的信息的系统 |
| CN107961120B (zh) * | 2017-12-08 | 2020-06-02 | 中国电子科技集团公司第二十七研究所 | 一种基于脑电控制的智能轮椅控制系统 |
| CN109933270A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-06-25 | 华南理工大学 | 一种基于手指开关的人机交互系统及其交互方法 |
-
2001
- 2001-03-01 JP JP2001056107A patent/JP4687935B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021141127A1 (ja) | 2020-01-10 | 2021-07-15 | 国立大学法人電気通信大学 | 変換プログラムおよび変換装置 |
| EP4089507A4 (en) * | 2020-01-10 | 2024-02-07 | Univ Electro Communications | CONVERSION PROGRAM AND CONVERSION DEVICE |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2001331250A (ja) | 2001-11-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Bi et al. | A review on EMG-based motor intention prediction of continuous human upper limb motion for human-robot collaboration | |
| Hahne et al. | Linear and nonlinear regression techniques for simultaneous and proportional myoelectric control | |
| Ison et al. | High-density electromyography and motor skill learning for robust long-term control of a 7-DoF robot arm | |
| Khezri et al. | Real-time intelligent pattern recognition algorithm for surface EMG signals | |
| Young et al. | Classification of simultaneous movements using surface EMG pattern recognition | |
| Gopura et al. | Recent trends in EMG-Based control methods for assistive robots | |
| JP4687935B2 (ja) | 個人適応型生体信号被動機器制御システム | |
| Yu et al. | Multi-DoF continuous estimation for wrist torques using stacked autoencoder | |
| Das et al. | A review on the advancements in the field of upper limb prosthesis | |
| JP2017202183A (ja) | 脳波パターン分類装置、脳波パターン分類方法、脳波パターン分類プログラムおよびニューロフィードバックシステム | |
| Ison et al. | Simultaneous myoelectric control of a robot arm using muscle synergy-inspired inputs from high-density electrode grids | |
| Farina et al. | Surface Electromyography for MAN‐Machine Interfacing in Rehabilitation Technologies | |
| Khoshdel et al. | An optimized artificial neural network for human-force estimation: consequences for rehabilitation robotics | |
| ur Rehman et al. | A novel approach for classification of hand movements using surface EMG signals | |
| Amamcherla et al. | A machine learning system for classification of emg signals to assist exoskeleton performance | |
| Wang et al. | Lower limb motion recognition based on surface electromyography signals and its experimental verification on a novel multi-posture lower limb rehabilitation robots☆ | |
| JP4517537B2 (ja) | 個人適応型生体信号被動機器制御システム及びその制御方法 | |
| Byfield et al. | Realtime classification of hand motions using electromyography collected from minimal electrodes for robotic control | |
| Rahatabad et al. | A fuzzy-genetic model for estimating forces from electromyographical activity of antagonistic muscles due to planar lower arm movements: the effect of nonlinear muscle properties | |
| Bhardwaj et al. | Electromyography in physical rehabilitation: a review | |
| Gibson et al. | Neural closed-loop control of a hand prosthesis using cross-modal haptic feedback | |
| Yu et al. | Continuous estimation of wrist torques with stack-autoencoder based deep neural network: A preliminary study | |
| Dasanayake et al. | Estimation of prosthetic arm motions using stump arm kinematics | |
| Antuvan et al. | Muscle synergies for reliable classification of arm motions using myoelectric interface | |
| Yu et al. | Generating human-like velocity-adapted jumping gait from sEMG signals for bionic leg’s control |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20010309 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20080229 |
|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20090519 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20090519 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20091217 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100128 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100329 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110113 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20110202 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4687935 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140225 Year of fee payment: 3 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140225 Year of fee payment: 3 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |