バイオメカトロニクス研究室

第32回自律分散システム・シンポジウム
URL
https://sites.google.com/a/sice-das.org/das32th/home

会期・会場
2020年1月25~26日,芝浦工業大学(芝浦キャンパス)

参加者
津田浩平

公演番号
1B1:学習と推論:機械学習によるコンビニ商品陳列パターン認識

感想
機械学習などの学習アルゴリズムを最適化する講演内容が多く,様々な研究発表を拝聴でき大変有意義でした.特にクロコオロギの遊泳に関する研究は昆虫を用いて自立分散システム分野の研究活動を行っていること自体が面白く,印象に残っています.本学会で,陳列された商品から陳列の規則性を認識する手法について発表させていただき,多くのご意見をいただくことができました.発表後のラーメンは,味玉を代表においしくいただきました.(図:おいしいもの)
IEEE SMC 2019:
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
URL
http://smc2019.org/index.html

会期・会場
2019年10月7~9日,The Nicolaus Hotel
(Via Cardinale Agostino Ciasca, 27, 70124 Bari BA, Italy)

参加者
樋口凱

公演番号
MoCT12.7:Hand design priority based on cadence of grasping direction in deskwork

感想
SMC2019は,ヒトと機械システムをつなぐ技術が集う学会であり,今回も脳波に関する研究が多く報告されていました.私は,より有用な義手設計を推定するために,日常で出現する机上での把持を分析し,ソケットに対してどの方向の把持を義手で実現すると日常生活動作へ寄与できるかを調査した結果を報告しました.私にとって初めての国際学会でしたが,英語である以外は国内の学会と変わりないように感じました.観光と食事を含め,とても良い経験になりました.(左図:学会の看板,右図:おいしいもの)
LIFE2019:日本機械学会福祉工学シンポジウム2019,
第35回ライフサポート学会大会,第19回日本生活支援工学会大会
URL
https://www.jsme.or.jp/conference/life2019/

会期・会場
2019年9月12~14日,慶應義塾大学 日吉キャンパス

参加者
鈴木新,後藤晃子

公演番号
2-5-1-4:両肩型横軸形成障害児のための電動肩継手の開発(第二報):
ABS製試作機による関節可動域検証 (鈴木)
2-5-1-6:個々の操作習熟度に適した筋電義手ハンド訓練のための
開閉スイッチモジュール (後藤)

感想
本学会では,義肢装具以外にも医療ロボットや歩行支援機器など人間とシステム(ハード・ソフト)に関わる発表が行われていました.中でもウェアラブルセンシングに関するセッションは興味深く,自分の研究にもつながる知識を得ることができました.自分の発表では,質問していただいたものの自信を持って答えることができず,研究や発表においての課題を見つけることができました.(上図:お昼に食べた海鮮丼,下図:学会の看板)
第35回日本義肢装具学会学術大会
URL
http://www.congre.co.jp/jspo2019/index.html

会期・会場
2019年7月13~14日,仙台国際センター

参加者
大西謙吾,樋口凱

公演番号
2-3-13:自動チューニング機能を有する小型筋電センサの開発 (大西)
P1-2-7:シリコーン製人工手による口囲皮膚の触覚刺激の生理反応の計測評価 (大西)
2-3-12:把持の遂行・継続時間にもとづく義手ハンドの許容把持遂行時間の考察 (樋口)

感想
JSPO2019では,新しい義足ソケットなど新技術の取り入れが印象に残りました.発表やディスカッションを通して,3Dスキャンを用いた採型など,義肢装具士の作業方法が変化していく過渡期であることが感じられた学会でした.私は義手分野を中心に聴講しましたが,評価に関する発表が多く,改めて評価方法の重要性を考えさせられました.牛タンおいしかったです.(図:学会の看板)
第29回ファナック新商品発表展示会
URL
https://www.fanuc.co.jp/index.html (企業HP)

会期・会場
2019年4月8~10日,ファナック本社

参加者
後藤晃子, 津田浩平, 若林航平, 佐藤勇大郎, 千葉海斗, 贄田祐樹, 宮内佑

感想
新商品発表会では,ファナックの最先端のFA,ロボット,ロボマシン,FIELD SYSTEM,サービスについて見学することができました.ロボットと人間の物理的隔たりを取り払い,ともに作業することを可能にした協働ロボットや,作業の軌跡,手順等の最適化を機械学習で繰り返し,ロボット自身が考えることによって達成する技術などは,普段研究室では,触れることができないものであり,自分たちの知見を大きく広げる良い刺激となりました.(図:スポット溶接ロボット)