メインメニュー
言語選択(Select language)

トップ > インターフェース > BMI


ブレインマシンインタフェースについての研究



Brain-machine interface(BMI)は、人と機械の意思や情報の仲介のためのプログラムや機器であるヒューマンマシンインタフェース(人介機装置)の中で、脳波を解析して機械との間で電気信号の形で出入力するためのプログラムや機器である。非侵襲式のBMI方法の中で、脳電図(EEG)方法は筋肉運動に関わらず、高い時間解像度を持ち、環境制限が少ない上に設備コストも低い。故に、EEG関連の研究が広く行われている。しかし、人類の脳はとても複雑なシステムであり、EEG信号の強度もとても弱いため,実用的な視点から見ると、EEGより眼電図(EOG)と筋電図(EMG)の方がもっと使いやすい。そのため、我々はEEG、EOG、EMGをめぐって、実用的なBMIシステムを実現させたい。




脳波・眼電複合HMIによるロボット制御


EOGとEEGに基づくハイブリッドのインタフェースを開発した。マシンを制御する場合、EOGの長所は反応速度(検出)の速さ。ブリンク、ウィンクなど目の動きによって、ロボットの移動、停止、回転などを素早く、直接にコントロールできる。一方、EEGの長所はメニュー選択へのサポート。画面上明滅するアイコンに注目する時脳内発生するERP(event-related potential)を検出することによって、例え大量な選択肢があっても、注目したアイコンはどれかを識別できる。EOGモードとEEGモードの統合によって、多用途ロボットを制御することが可能になる。



image001.jpg


EOG信号の一例:まばたきの波形



image002.jpg


三種類のERP信号: VPP, N170, P300




動画:提案したHMIによるヒューマノイドの制御実験


参考文献


  • Jiaxin Ma, Yu Zhang, Yunjun Nam, Andrzej Cichocki and Fumitoshi Matsuno, EOG/ERP Hybrid Human-Machine Interface for Robot Control, Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2013), pp.859-864, 2013.


NMFアルゴリズムによる筋電気義手制御



本研究はNMF(Non-negative Matrix Factorization)方法を用いて、筋肉の共力作用を計算し、その共力作用の値によって、義手の開き、閉じ、回内、回外四つの動きを離散ではなく、連続的に表示する。



パターン認識の従来法は、義手に実現させたい動きの数だけのパターンをひとつずつ訓練し、そして認識することである。しかし、その出力は一つ一つ離散な状態の間に切り換えることしかできなくて、連続的なコントロールに向かない。その代わり、NMF法は筋肉の共力作用の数値を計算し、動きの程度を直接に表示する。従って、連続的なコントロール(例えば「手を開く」という動きの0%から100%まで)を実現でき、動きパターンの組み合わせを表示することも可能である。



image003.jpg


実験のセットアップ



image004.pngimage005.jpg


オンライン実験の結果図、上から下はコントロール信号として開き、閉じ、回内、回外四つの共力作用の値。左の図はDOFごとに力の大きさを制御することを示し、右の図は複数DOF上の同時制御することを表示する。




動画:提案した手法による義手制御実験


参考文献


  • Jiaxin Ma, Nithish V. Thakor and Fumitoshi Matsuno, “Hand and Wrist Movement Control of Myoelectric Prosthesis Based on Synergy,” IEEE Transactions on Human-Machine Systems, accepted but unpublished yet.