講演情報
[B-19-29]表面筋電位による力推定のための解釈可能な残差補償モデルの検討
◎袖長 大基1、桂 誠一郎1 (1. 慶應義塾大学)
キーワード：
生体信号、センシング、機械学習
本研究では，筋収縮時に発生し皮膚表面から非侵襲的に計測可能な表面筋電位（sEMG）を用いて，人の力を推定することで，力センサを接触部に配置することなく力センシングを実現することを目的とする。本稿では，sEMGから力を推定するモデルを提案する。従来のモデルベース手法では，被験者間や実験施行間における筋電信号と力の関係の変動により，モデルパラメータの再学習が必要となる。本稿では，この変動に起因して生じる残差を解釈可能なモデルとして表現し，キャリブレーションフリーなモデルベース力推定手法について検討する。