gForcePro+ EMG Armband
8チャンネルEMG計測ユーザー定義ジェスチャー認識 EMGアームバンド

メーカー

OYMotion Technologies Co., Ltd

ハードウェア

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カテゴリー

センサーデバイス医療学体育学工学情報学

タグ

ロボティクスヒューマンインタフェース生体計測筋電計測

gForcePro+ EMG Armbandの製品概要

gForcePro+ EMG Armband は、前腕の表面筋電図 (sEMG) と腕の動きを同時に計測できるウェアラブルデバイスです。差動ドライ電極を採用した8チャンネル高感度EMGと9軸モーションセンサーを搭載し、筋電信号とモーションデータをリアルタイムで取得します。これらのデータは、ジェスチャー認識やヒューマンインターフェースの研究開発に活用できます。

専用の gForce App では、計測データの確認に加え、ジェスチャーの学習や学習モデルの管理に対応しており、最大16種類のユーザー定義ジェスチャーを登録可能です。さらに、Windows や Android、Unity3D、Arduino などに対応したSDKが提供されているため、取得したデータを既存システムや独自アプリケーションへ組み込めます。

ジェスチャー認識やロボット制御、生体信号を利用したアプリケーションの開発など、筋電信号とモーションデータを用いる研究開発に適したウェアラブル計測デバイスです。

OYMotion製品の提供は研究用途のみに限定されます

主な用途

ジェスチャー認識システム
ヒューマンインターフェース研究
ロボット制御システム
生体信号アルゴリズム検証
筋電アプリケーション開発

導入のメリット

筋活動と動作を一括で評価

課題：筋活動と腕の動きを別々に計測すると、同一動作のデータを関連付けながら解析する負担が大きくなる。
導入価値：筋電信号とモーションデータを同時に取得でき、同一動作を基にした解析やアルゴリズムの検証を進められます。

研究内容に応じた認識モデルを構築

課題：あらかじめ用意されたジェスチャーだけでは、研究対象や開発内容に合わせた認識モデルの評価が難しい。
導入価値：ユーザー独自のジェスチャーを学習し、研究テーマや用途に合わせた認識モデルを構築できます。

既存システムへの実装を効率化

課題：計測データを取得できても、開発環境との連携手段が限られるとシステムへの組み込みに工数を要する。
導入価値：既存システムとの連携を前提に、研究成果を評価環境やアプリケーションへ展開できます。

gForcePro+ EMG Armbandの製品仕様

主な仕様

項目	仕様
EMG計測
EMG電極	8チャンネル高感度EMGセンサー (差動ドライ電極採用)
取得データ	8チャンネルEMG生データ (リアルタイム)
サンプリングレート	8ビット：最大1 kHz 12ビット：最大500 Hz
モーション計測
センサー構成	9軸モーションセンサー (3軸加速度、3軸ジャイロ、3軸磁気)
出力データ	IMU生データ、クォータニオン、オイラー角 (リアルタイム)
センサー処理	9軸モーションセンサーフュージョン
ジェスチャー認識
認識ジェスチャー	ユーザー定義ジェスチャーを連続認識 (最大16種類)
ジェスチャー学習	gForce Appによる学習・モデル管理
ソフトウェア・開発環境
専用アプリ	モバイル版 gForce App
対応OS	Windows 7 以降、Android 4.0 以降
開発環境	Unity3D、Arduino、MCU
Unity3D開発	Windows向けSDK/API、オープンソースサンプルプロジェクト
通信・データ接続
無線通信	Bluetooth Low Energy 4.2
Windows接続	gForceDongle 経由の生データ取得
Arduino/MCU接続	gForceJoint 経由のデータ接続
送信データ	ジェスチャーインデックス、クォータニオン
ハードウェア・電気仕様
プロセッサー	ARM Cortex-M4 (超低消費電力)
消費電力	0.1 W未満
通知機能
表示	2基のLEDインジケーター
フィードバック	振動フィードバック

パッケージ内容

gForcePro+ EMG Armband ×1
gForceDongle BLE-USBレシーバー ×1
USBケーブル ×1

OYMotion製品ラインナップ

OYMotion では、生体信号計測デバイスをはじめ、ロボットハンドや電動義手、脳波計測機器など、研究開発向けの製品を展開しています。

BIO-SENSOR

EMGなどの生体信号を取得するセンサー製品シリーズ

▶ BIO-SENSOR製品一覧はこちら (メーカーページ)

ROHand

多指駆動や力覚センシングを備えたロボットハンドシリーズ

▶ ROHand製品一覧はこちら (メーカーページ)

OHand

筋電信号から使用者の動作意図を捉える電動義手シリーズ

▶ OHand製品一覧はこちら (メーカーページ)

EEG Machine

脳波を中心とした生体電気信号を取得・記録する計測製品シリーズ

▶ EEG Machine製品一覧はこちら (メーカーページ)

メーカー公式サイト (新しいタブで開きます)

https://www.oymotion.com/en/indexen

gForcePro+ EMG Armband / 詳細 (メーカーページ)

製品特長

8チャンネルEMGをリアルタイム取得

8チャンネルの表面筋電図 (sEMG) をリアルタイムで取得し、筋活動を計測できます。
取得したEMG生データを利用し、独自の信号処理やアルゴリズムを開発できます。

主なポイント

差動ドライ電極採用の8チャンネル高感度EMGセンサーを搭載
最大1kHz (8ビット) / 500Hz (12ビット) サンプリングレート
EMG生データへリアルタイムアクセス
ユーザー独自アルゴリズムに対応

9軸IMUで姿勢と動きを計測

前腕の姿勢や動きをリアルタイムで計測し、モーションデータを取得できます。
EMGデータと組み合わせることで、筋活動と腕の動きを同時に評価できます。

主なポイント

3軸加速度・3軸ジャイロ・3軸磁気センサーを搭載
IMU生データをリアルタイムで取得
クォータニオンおよびオイラー角を出力
9軸モーションセンサーフュージョンを採用

独自ジェスチャー認識を構築

用途や研究テーマに合わせて、独自のジェスチャー認識モデルを構築できます。
専用アプリを利用することで、ジェスチャーの学習からモデル管理まで一連の設定を行えます。

主なポイント

最大16種類のユーザー定義ジェスチャーを連続認識
gForce App によるジェスチャー学習
学習モデルのアップロード・ダウンロード
ジェスチャー認識時の振動フィードバック

開発環境へ柔軟に組み込み

取得したEMGやジェスチャー、モーションデータを、さまざまな開発環境で活用できます。
用途に応じたSDKやサンプルプロジェクトが用意されており、独自アプリケーションの開発へ展開できます。

主なポイント

Windows、Android、Unity3D、Arduino に対応
C++・C#・Python SDK を提供
Unity3D 向けオープンソースサンプルを提供
gForceDongle・gForceJoint によるデータ接続

動画

研究関連キーワード

「表面筋電図 (sEMG)」とは、筋肉が収縮するときに皮膚表面へ現れる微弱な電気信号を、皮膚上に装着した電極で計測する技術です。筋活動を非侵襲的に計測できるため、ジェスチャー認識やロボット制御、ヒューマンインターフェースなどの研究開発で広く用いられています。gForcePro+ EMG Armband は、前腕の表面筋電図 (sEMG) をリアルタイムで取得し、独自のジェスチャー認識やアルゴリズム開発に活かせるデータを提供します。

検索キーワード:
gForcePro+ / OYMotion / EMGアームバンド / 表面筋電図(sEMG) / 8チャンネルEMG / EMG生データ / 9軸IMU / モーションセンサー / ジェスチャー認識 / ユーザー定義ジェスチャー / 筋電計測 / 筋電センサー / モーションデータ取得 / gForce App / Unity3D SDK / Python SDK / Arduino SDK / Windows SDK / Bluetooth Low Energy 4.2 / ウェアラブルEMGデバイス

User Guide (メーカーページ) OYMotion 公式YouTube OYMotion 公式GitHub

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商品名	納品方法	納期	価格
gForcePro+ EMG Armband	弊社より配送	お問い合わせください	お問い合わせください
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