An Electric Powered Wheelchair System using Interactive Learning for Child with Severe Cerebral Palsy

原稿受付 2011 年 7 月 11 日 ∗1大阪大学 ∗2早稲田大学 ∗3東京大学 ∗4北里大学 ∗5国立障害者リハビリテーションセンター研究所 ∗1Osaka University ∗2Waseda University ∗3The University of Tokyo ∗4Kitasato University ∗5National Rehabilitation Center for Persons with the disabilities 本論文は有用性で評価されました. SVM(Support Vector Machine)[8],HMM(Hidden Markov Model)[6]などの学習機械により分類する研究も行われている. しかし,これらの研究ではある程度意志表現や随意運動が可能 な比較的軽度の脳性まひを対象としている.それらに対して,こ れまでに,知的障害を有し,重度まひによりスイッチ操作など が困難な脳性まひ児を対象とした電動車いすも開発されている. 二瓶らは,残存した下肢動作の加速度に対して閾値を設定する ことで 1動作(前進)を認識する車いすシステムを開発してい る [3].さらに,小島ら [4]は SOM(Self Organizing Mapping) を使い,また Niheiら [10]は NNを使い,複数動作(前進,左 右旋回など)を認識するものに発展させているが,動作の識別 率が約 50~60%となっており,生活の中で十分な性能を有する には至っていない. これは脳性まひ児の再現性の低い動作への動作識別性能が不 十分であるという機械側の問題とともに,車いす操作方法自体 を使用者が理解するに至っていないという人側の問題が存在し ているためである. そこで,本稿では,まず人側の学習を促すために脳性まひ児が 電動車いすの操作方法を習得し,動作の再現性を高めることが できる操作系を開発する.さらに,脳性まひ児の残存した動作特 徴を機械側が学習するシステムを構築するものとする.このよ