装着型運動アシストロボットのAI駆動型制御手法を開発~動作と周囲環境情報に基づくヒトの動作支援~

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2025-06-11 理化学研究所

理化学研究所は、装着型運動アシストロボットのAI駆動型制御手法を開発しました。装着者の身体運動情報と一人称視点映像を基に、Transformerベースの深層学習モデルが制御コマンドを生成し、筋電図などの生体信号を用いずに高精度な動作支援を実現。実験では筋活動量の有意な軽減と、他者にも高い汎化性能が確認されました。この技術は、簡便な制御で日常生活を支援し、高齢化社会への貢献が期待されます。

装着型運動アシストロボットのAI駆動型制御手法を開発~動作と周囲環境情報に基づくヒトの動作支援~
AI駆動型制御による装着型アシストロボット

<関連情報>

外骨格ロボットのための一人称視点画像とユーザの運動情報からのトランスフォーマーに基づくマルチタスクアシスト制御 Transformer-based multitask assist control from first-person view image and user’s kinematic information for exoskeleton robots

Jun-ichiro Furukawa & Jun Morimoto
npj Robotics  Published:11 June 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s44182-025-00033-4

Abstract

Exoskeleton robots necessitate the capacity to promptly generate appropriate assistance for the user’s needs across a range of motion scenarios. In this study, we developed a multitask assistance control strategy using a transformer that generates control commands to the exoskeleton robot according to the user’s status and the environment. Our approach captured the user’s joint and trunk motion and a first-person view image as input to the control system. A series of motion tasks were employed to validate the implemented AI with the proposed approach, including walking, squatting, and a step-up movement. Healthy subjects participated and the application of AI with our method to an exoskeleton robot reduced muscle loads. Moreover, the learned assist strategy was found to generalize, reducing muscle activity in another participant. These findings represent a first step toward achieving exoskeleton robot control that assists diverse movements across individuals in various environments using our transformer-based approach.

0109ロボット
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