研究紹介
Finch：筋隆起センシングにより操作する対向3指の電動義手
Finch（フィンチ）はシンプルな機構で高い機能性と操作性を実現する対向3指の電動義手です．日常生活における「非利き手」が担う役割の分析に基づき，容易な操作ができ，軽量で低コストな義手を目指しました．様々な日用品を操作できる対向3指，採型不要で容易に着脱可能なサポータソケット，筋隆起による操作システムが特長です．手に入れたその日から容易に気軽に使える，日常生活のツール，第2の義手として新たな選択肢を提案します．
- 500gまでの日用品を把持・操作可能
- 総重量330g（ソケットを含む）
- 連続稼働時間：7時間程度（リチウムイオン電池）
- 距離センサによる筋隆起センシングに基づく操作システム（HACkberryにも採用）
- 採型不要で容易に着脱可能なサポータソケット
- 3Dプリンタを用いて製作可能
- 吉川雅博, 田口裕也, 阪本 真, 山中俊治, 松本吉央, 小笠原司, 河島則天, "機能性とデザイン性を考慮した軽量・低コストの対向３指義手, "日本ロボット学会誌, vol.32, no.5, pp.456-463, 2014.
- Masahiro Yoshikawa, Yuya Taguchi, Shin Sakamoto, Shunji Yamanaka, Yoshio Matsumoto, Tsukasa Ogasawara, Noritaka Kawashima, "Trans-Radial Prosthesis with Three Opposed Fingers, " IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2013), pp.1493-1498, Tokyo, Japan, Nov, 2013.
連携：国立障害者リハビリテーションセンター研究所（神経筋機能障害研究室），ダイヤ工業，東大生産研（山中研究室），東大病院，大阪労災病院，田沢義肢
Rehand：手に酷似したリアルな外観の義手
国内の義手ユーザの8割は装飾義手を使用していますが，把持機能を持たないために日常生活では不便です．Rehandは，手に酷似したリアルな外観に把持機能を備えた義手です．モータによって把持する電動タイプとバネによって把持する非電動タイプがあります．上腕義手も開発中です．
- 神田将輝，吉川雅博，丁明，高松淳，小笠原司，河島則天, "電動回内外機構と受動的把持機構を備える装飾義手の開発, "第17回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2016）, pp.3O4-2, 札幌, 12月, 2016.
- Masahiro Yoshikawa, Ryo Sato, Tsukasa Ogasawara, Noritaka Kawashima, "Rehand: Realistic Electric Prosthetic Hand Created with a 3D Printer," Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC2015), pp.2470-2473, Mirano, Italy, Aug, 2015.
- 佐藤諒, 吉川雅博, 高松淳, 小笠原司, 河島則天, "3Dプリンタで製作するリアルな外観の電動義手, "第15回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2014）, pp.3B4-3, 東京, 12月, 2014．
連携：国立障害者リハビリテーションセンター研究所（神経筋機能障害研究室），ダイヤ工業，佐藤技研
筋電位に基づく手の動作認識
脳の運動指令が筋肉に伝わり，筋肉が収縮する際，筋上に電気的な信号=筋電位が発生します．この筋電位は，皮膚表面から容易に計測可能です．この筋電位を利用して手の動作意図を推定する動作認識法を開発しています．本手法は，サポートベクターマシン（SVM）に基づいて構築しています．筋電義手やロボットハンドの制御を目的としています．
はじめに操作者の筋電位を60秒間計測し，そのデータを元に使用者の筋電パターンを学習します．学習自体は30秒程度で終わります．学習が完了すると，手関節掌屈，手関節背屈，手を閉じる，手を開く，前腕回内，前腕回外，中立位の7動作を認識し，ロボットハンドの操作が可能になります．
- 吉川雅博, 三田友記, 三河正彦, 田中和世, "前腕切断者を対象とした筋電位信号に基づく手の動作識別法に関する基礎的研究, "人間工学, vol.46, no.3, pp.197-207, 2010.
- 吉川雅博, 三河正彦, 田中和世, "筋電位を利用したサポートベクターマシンによる手のリアルタイム動作識別, "電子情報通信学会論文誌D, vol.J92-D, no.1, pp.93-103, 2009.
- Masahiro Yoshikawa, Masahiko Mikawa, Kazuyo Tanaka, "A Myoelectric Interface for Robotic Hand Control Using Support Vector Machine, "IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2007), San Diego, America, pp.2723-2728, Oct, 2007.
距離センサアレイによる前腕形状計測に基づく手の動作認識
Finchに用いられている距離センサをリング状に配置した距離センサアレイを用いて前腕の形状を計測し，変形情報から手の動作を推定する研究です．前腕の変形情報には，表層筋だけでなく深層筋の活動の活動も含まれており，筋電センサとは異なる情報を取得できます．動作の計測や操作インタフェースに応用できます．
- Sung-Gwi Cho, Masahiro Yoshikawa, Ming Ding, Jun Takamatsu, Tsukasa Ogasawara, "Hand Motion Recognition Using a Distance Sensor Array," IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN2017), Lisbon, Portugal, Aug, 2017.
- Sung-Gwi Cho, Masahiro Yoshikawa, Kohei Baba, Kazunori Ogawa, Jun Takamatsu, Tsukasa Ogasawara, "Hand Motion Recognition Based on Forearm Deformation Measured with A Distance Sensor Array," Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC2016), pp.4955-4958, Orland, USA, Aug, 2016.
連携：奈良先端科学技術大学院大学（ロボティクス研究室）