本研究ではロボットを使用して人間の動作を抽出し、忠実に再現する「モーションコピーシステム」に関する工学基盤を拡張するとともに、手づたえ教示を効率良く実現するためのデータロボティクスの方法論を明らかにすることを目的としており、本年度において次のような研究実績を得ることができた。1. 手づたえ教示／被教示のためのインタフェースの開発動作再現の自由度を拡張するため、機能的電気刺激をベースにしたアプローチを進め、位置制御の精度を向上させるための手法を提案した。具体的には、伸筋と屈筋の双方に電流を印加する共収縮を行うことにより、腕の剛性を変化させることを可能にした。さらに、電流制御ならびにアナログ出力の回路を独自に開発することにより、高速かつハードリアルタイム性を有するきめ細やかな電流出力を可能にした。外骨格型のロボットアームでは慣性の増加により、繊細な動作再現が困難であるが、本開発システムをインタフェースとすることで、この問題の解決につながることが期待できる。2. 運動学習における神経心理学的モデルの構築に向けた被験者試験上肢による螺旋軌道の描画をタスクとして被験者試験を実施した。手づたえ教示／被教示装置を使用して動作のアシストを行った際の運動学習の度合いについて時間と軌道誤差の面から評価を行い、運動学習に対して効果的なアシスト方法について検討を進めた。なお、本年度において9回の研究ミーティングを開催し、研究代表者、分担者、協力者間での成果の共有、逐次確認を行い、工学、神経心理学、神経内科学の密な連携の下で研究を推進した。さらに、上記の研究成果については、研究代表者が国際シンポジウムAAID2020を主宰し、広く発表を行った。手づたえ教示／被教示装置のためのインタフェースとして、機能的電気刺激によるシステムについて多自由度化を目指した検討を進めた。電流制御部については独自の回路を新たに設計することで、きめ細やかな電流出力を可能にし、結果として制御される運動の位置精度を向上させることに成功した。これにより、「モーションコピーシステム」に関する工学基盤を拡張するための道を拓くことにつながる。また、100名以上の被験者試験を実施したことで、ロボットを使用した運動学習の効果について、時間と軌道誤差の観点から定量的に評価を行うことができた。上記の解析結果を基にモデルを作成し、運動学習の計画へ反映させることで、ロボットを利用した効果的なリハビリテーションの実現などが見込まれ、当初の計画以上の成果が得られることが期待されるため。研究期間の最終年度においては、手づたえ教示／被教示システムの妥当性を検証するため、リハビリテーションおよびものづくりへの応用を目指した試験および評価を行う。具体的には、上肢の麻痺などに対するリハビリテーションを想定し、運動学習の効果を検証する。研究分担者および研究協力者の協力の下、高齢者への軌道追従試験を実施し、動作データベースの充実化を図る。また、ものづくりにおける動作教示内容としては、熟練技能者による機械の調整作業を想定している。研究協力者の所属する産業現場において熟練技能者の「特徴量」抽出に関する試験を行い、開発システムの効果について評価を行う。最終的には、電気機器システムを直接人間の状態把握に応用するという方法論を一般化し、電気工学と神経心理学をつなぐための応用抽象化と総合デザインに関する学理を明らかにすることを目指す