機械学習によるユーザの意図を反映した背景 CG の自動生成
本研究では,深層学習を用いた背景CGの自動生成システムを提案する.提案システムは,ユーザが描いた道路画像から,建造物の形状,景観,配置を決定した背景3DCGを自動生成する.また,生成過程に2種類の深層学習を効果的に用いることで,高速な自動生成を実現する.国土地理院が公開する基盤地図情報から生成した学習モデルを使用することで,リアルな3DCGの生成が可能である.
拘縮とは,関節の柔軟性が失われた状態であり,発症前に予防することが重要である.拘縮の予防方法として,理学療法士による関節可動域(Range of Motion : ROM)訓練が実施される.しかし,高齢者の福祉施設や,通所リハビリテーションの事業所など,介護の分野における理学療法士の不足が指摘されている.そこで本研究室では,理学療法士に代わってROM訓練を行う運動装置の開発を行っている.本研究では,独自に開発した空気圧ソフトアクチュエータを用いることで,足関節のROM訓練やストレッチ運動など多様な動作を実現できるリハビリテーションシステムについて紹介する.本アクチュエータの柔軟性を利用することで,患者に対して安全で予防に必要な多様な動作を提供できる点が特長である.
論文
「Development of ROM Device for Ankle Joints using Pneumatic Soft Actuators」(2018)『Proceedings of International Conference and Exhibition on New Actuators and Drive Systems (ACTUATOR18)』
「ソフトアクチュエータを用いた足関節の多自由度他動運動装置の開発」(2018)『日本機械学会2018年度年次大会講演論文集』S1110401
「Feasibility Test of Range of Motion Exercises for Ankle Joints Rehabilitation Using Pneumatic Soft Actuators」(2016)『Lecture Notes in Electrical Engineering』345
特許
特願2018-069019 「足関節・足部の運動支援装置」
特願2020-017922 「足関節の運動装置」
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