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BMI/EMG制御arXiv:2602.02773

四肢麻痺者のための両腕高密度EMGによる在宅モバイルマニピュレーション制御

Bimanual High-Density EMG Control for In-Home Mobile Manipulation by Users with Quadriplegia

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頸髄損傷で麻痺した両腕の筋活動を高密度EMGで計測し、家庭用モバイルマニピュレータを操作するシステムを開発。12日間の在宅試験で日常生活動作の支援を実証した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 頚髄損傷(cSCI)による四肢麻痺者が、自宅で移動マニピュレータを操作するためのシステム。 - 両腕に装着する布製のHDEMG(高密度筋電図)前腕スリーブを開発。 - 麻痺した自由度から残存する神経運動活動を取得し、リアルタイムのジェスチャーによるロボット制御を実現。 - 視覚・言語・運動計画モジュールを統合した共有自律フレームワークを導入。 - 12日間の在宅ユーザー研究で日常活動(ADL)における有効性を実証。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来のロボット制御インターフェース(ジョイスティック、キーボード)は麻痺者には利用困難。 - 本研究は、麻痺部位の意図を両腕HDEMGで捉え、移動マニピュレータを操作する初のシステム。 - 臨床的に麻痺した自由度からの残存活動を利用できる点が新しい。 - 在宅環境での長期実証はこれまでにない。

3. 技術・手法の肝は?

- 布に統合したカスタムHDEMG前腕スリーブを両腕に装着。 - 臨床的に麻痺した自由度から残存する神経運動活動を取得。 - リアルタイムのジェスチャー分類に基づくロボット制御。 - 視覚・言語・運動計画モジュールを統合した共有自律フレームワーク。 - ナビゲーション重視のタスクに特に有効なテレオペレーションを支援。

4. どうやって有効だと検証した?

- cSCIユーザー2名を対象に、運動意図に基づく分類精度を評価し、最大98.0%を達成。 - 12日間の在宅ユーザー研究を実施し、ウェアラブルEMGインターフェースによる日常的なロボット制御を評価。 - 実際の家庭環境でADLや家事タスクの実行を検証。

5. 議論はある?

- 要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 同分野の定番として、HDEMGを用いた筋電制御、共有自律、移動マニピュレーション、在宅支援ロボティクスに関する論文が挙げられる。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Jehan Yang, Eleanor Hodgson, Cindy Sun, Zackory Erickson, Doug Weber

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Mobile manipulators in the home can enable people with cervical spinal cord injury (cSCI) to perform daily physical household tasks that they could not otherwise do themselves. However, paralysis in these users often limits access to traditional robot control interfaces such as joysticks or keyboards. In this work, we introduce and deploy the first system that enables a user with quadriplegia to control a mobile manipulator using intent from paralyzed parts of their body, using bimanual high-density electromyography (HDEMG). We develop a pair of custom, fabric-integrated HDEMG forearm sleeves, worn on both arms, that capture residual neuromotor activity from clinically paralyzed degrees of freedom and support real-time gesture-based robot control. We achieve high classification accuracies based on motor intent across (n = 2) users with cSCI, achieving up to 98.0%. Second, by integrating vision, language, and motion planning modules, we introduce a shared autonomy framework that supports robust and user-driven teleoperation, with particular benefits for navigation-intensive tasks in home environments. Finally, to demonstrate the system in the wild, we present a twelve-day in-home user study evaluating real-time use of the wearable EMG interface for daily robot control. Together, these system components enable effective robot control for performing activities of daily living (ADLs) and other household tasks in a real home environment.

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