JP2007236663A - Method and device for evaluating muscular fatigue, and exercise support system reflecting physiological situation of user in real-time - Google Patents

Method and device for evaluating muscular fatigue, and exercise support system reflecting physiological situation of user in real-time Download PDF

Info

Publication number
JP2007236663A
JP2007236663A JP2006063766A JP2006063766A JP2007236663A JP 2007236663 A JP2007236663 A JP 2007236663A JP 2006063766 A JP2006063766 A JP 2006063766A JP 2006063766 A JP2006063766 A JP 2006063766A JP 2007236663 A JP2007236663 A JP 2007236663A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
muscle
fatigue
user
force
speed
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2006063766A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Shigeki Toyama
茂樹 遠山
Takeshi Yamamoto
剛 山本
Ryosuke Tanaka
亮介 田中
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyama Shigeki
Original Assignee
Toyama Shigeki
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyama Shigeki filed Critical Toyama Shigeki
Priority to JP2006063766A priority Critical patent/JP2007236663A/en
Publication of JP2007236663A publication Critical patent/JP2007236663A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for evaluating muscular fatigue by estimating the internal situation of a human body through the use of the angle of joints in doing exercise and mechanical amounts outside of the human body such as floor reactive force, and to provide a device therefor, and a safe and effective exercise support system using the method and device. <P>SOLUTION: The muscular fatigue evaluating method is the method for calculating muscular stress by using the angle θ of the joints, which is obtained via a sensor mounted on a user and the floor reactive force F, and integrating the obtained muscular stress within a time range from a measurement start till a measurement end by using the sensor. The evaluating method and the system using the method and the device are provided. The calculation is performed based on an expression; F<SB>ce</SB>=k(V<SB>ce</SB>, L<SB>ce</SB>)(q-αf<SB>fatigue</SB>(∫F<SB>ce</SB>dt)), where F<SB>ce</SB>is the force of a contraction element in muscle, V<SB>ce</SB>is the contraction speed of the contraction element, L<SB>ce</SB>is the length of the contraction element, q is excitement standard, α is a parameter by each muscle, k is the speed-force relational expression of the muscle to be determined by each muscle, and f<SB>fatigue</SB>is an integration muscular potential fatigue characteristic expression. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明はコンピュータを用いた筋肉疲労度の評価、及びその結果を用いた使用者の生理学的状況をリアルタイムで反映する運動支援システムに関し、特に、使用者の運動部位と対応する関節角度及び床反力データから、運動による使用者の筋肉疲労度をコンピュータを用いて算出する方法、そのための装置、それを利用した使用者の生理学的状況をリアルタイムで反映する運動支援システムに関する。   The present invention relates to an evaluation of muscle fatigue using a computer and an exercise support system that reflects a user's physiological situation in real time using the result, and in particular, a joint angle and floor reaction corresponding to a user's exercise site. The present invention relates to a method for calculating a muscle fatigue level of a user by exercise from force data using a computer, an apparatus therefor, and an exercise support system that reflects a user's physiological situation using the same in real time.

従来、リハビリテーションは理学療法士によって、助言・指導がなされているが、理学療法士の負担が大きいために、高齢化社会、高福祉社会を迎えた今日、需要に充分答えることができないというのが実状である。そこで、従来の健康増進用機器のみならず、更に高度な技術が要求されるリハビリテーション用等の、医療機器の開発が望まれている。即ち、健康増進用機器の場合には、機器に要求される性能の任意性を広く許容することができるが、健常者とは異なる弱者に対する機器の場合には、使用者の状態に機器の方が対応できることが望まれるとともに、安全性に対する要求が一段と厳しいものとなる。   Traditionally, rehabilitation has been advised and directed by physical therapists, but because the physical therapists have a large burden, today's aging society and high welfare society have not been able to adequately answer demand. It's real. Therefore, development of medical devices not only for conventional health promotion devices but also for rehabilitation that requires more advanced technology is desired. In other words, in the case of a device for health promotion, the optionality of the performance required for the device can be widely accepted. However, in the case of a device for a weak person different from a healthy person, the user's condition is It is desirable to be able to cope with this, and the requirement for safety becomes more severe.

従来、安全性を確保する観点から、臥位で動作を行わせることによって転倒を防止したり、ハーネスなどを用いて体の自由度をある程度拘束する方法が採られており(特許文献1-4)、機器自体が大型化せざるを得ないという欠点があった。また、これまでは、人体内部の状況に対応して機器の方を調整するという発想が提案されることはなかった。しかしながら使用者の人体内部の情報を容易に推定することができ、推定した情報を機器にリアルタイムで反映することができれば、リハビリテーションなどの効果を最大にすることができる筈である。
特開2000-102576号公報 特開2005-192695号公報 特開2005-211086号公報 特開2005-211328号公報
Conventionally, from the viewpoint of ensuring safety, a method has been employed in which the body is prevented from falling by performing an operation in a supine position, or the degree of freedom of the body is restrained to some extent using a harness or the like (Patent Documents 1-4) ), The device itself had to be increased in size. Until now, the idea of adjusting the device according to the situation inside the human body has not been proposed. However, if the information inside the user's human body can be easily estimated and the estimated information can be reflected on the device in real time, the effect of rehabilitation or the like should be maximized.
JP 2000-102576 A JP 2005-192695 A Japanese Patent Laid-Open No. 2005-211086 Japanese Unexamined Patent Publication No. 2005-211328

従って本発明の第一の目的は、運動時の関節角度や床反力などの人体外部の力学的諸量を用いて人体内部の状況を推定し、筋疲労度を評価する方法を提供することにある。
本発明の第二の目的は、運動時の関節角度や床反力などの人体外部の力学的諸量を用いて、人体内部の情報をデータ化すると共に、筋疲労度を評価するための装置を提供することにある。
更に本発明の第三の目的は、使用者の状況をリアルタイムで反映し、使用者の生理学的状況をリアルタイムで反映させることにより、無理なく安全であると共に効果的に運動を行うことのできる運動支援システムを提供することにある。
Therefore, the first object of the present invention is to provide a method for estimating the degree of muscle fatigue by estimating the internal conditions of the human body using various physical quantities outside the human body, such as the joint angle and floor reaction force during exercise. It is in.
The second object of the present invention is to convert information inside the human body into data using the various physical quantities outside the human body such as the joint angle and floor reaction force during exercise, and to evaluate the degree of muscle fatigue Is to provide.
Furthermore, a third object of the present invention is to exercise the user's situation in real time and the user's physiological situation in real time so that the exercise can be exercised safely and effectively. To provide a support system.

本発明者等は上記の諸目的を達成すべく鋭意研究した結果、特定の計算式を用いてコンピュータによる計算を行わせることにより、人体外部の力学的量である関節角度、及び床反力から使用者の筋疲労度を推定することができることを見出し、本発明に到着した。
即ち本発明は、使用者に装着したセンサーを介して得られた関節角度θ及び床反力Fを用いて筋張力を計算し、次いで得られた筋張力を前記センサーを用いた測定開始から測定終了までの時間範囲で積分する筋疲労度の評価方法であって、前記計算が下記一般式(1)に基づいてなされることを特徴とする筋疲労度の評価方法、その評価方法に使用する装置、及び、その評価方法を利用した使用者の生理学的状況をリアルタイムで反映する運動支援システムである。
一般式(1)
本発明においては、前記関節角度として、足関節、膝関節、股関節の各角度を採用することが好ましい。上半身が該当箇所である場合はその部位に至るまでの主要な各関節角度を入力しなければならない。該当箇所が下半身の末端に近ければ膝関節、股関節の角度は必ずしも必要ではない。さらに、人体モデルを詳細にし、入力対象となる関節数を増やすことによってより精緻な結果を得ることができる。また、安全を確保するために、設定した筋疲労度に達したときに運動装置が停止するように、安全装置を設けることが好ましい。
As a result of diligent research to achieve the above-mentioned objectives, the present inventors have made calculation by a computer using a specific calculation formula, so that the joint angle, which is a mechanical quantity outside the human body, and the floor reaction force can be obtained. The present inventors have found that the user's muscle fatigue level can be estimated and arrived at the present invention.
That is, the present invention calculates the muscle tension using the joint angle θ and the floor reaction force F obtained through a sensor attached to the user, and then measures the obtained muscle tension from the start of measurement using the sensor. A method for evaluating the degree of muscle fatigue that integrates in the time range until the end, wherein the calculation is performed based on the following general formula (1), and is used for the evaluation method It is an exercise support system that reflects a user's physiological situation using the apparatus and its evaluation method in real time.
General formula (1)
In the present invention, it is preferable to employ each angle of ankle joint, knee joint, and hip joint as the joint angle. If the upper body is a relevant part, the main joint angles up to that part must be entered. If the corresponding part is close to the lower end of the lower body, the knee and hip angles are not necessarily required. Further, a more detailed result can be obtained by making the human body model in detail and increasing the number of joints to be input. In order to ensure safety, it is preferable to provide a safety device so that the exercise device stops when the set muscle fatigue level is reached.

本発明によれば、人体外部の力学的量を用いて筋疲労度を推定するので、容易であるにもかかわらず使用者に負担をかけない上、得られたデータをリアルタイムで運動装置に反映させることができるので、安全に且つ最大限の効果を得ることが容易である。   According to the present invention, the degree of muscle fatigue is estimated using a mechanical quantity outside the human body, so that it is easy and does not place a burden on the user, and the obtained data is reflected in the exercise device in real time. Therefore, it is easy to obtain the maximum effect safely.

以下、図面を参照しながら本発明を詳述する。図1は本発明の実施例の概念図である。図において、符号1は足、膝、股関節角度及び床反力検出センサーを有し使用者に強制歩行させるための運動具、符合2は、得られた各関節角度および床反力に基づいて使用者の筋張力、筋疲労度を算出するためのコンピュータ、符合3は、算出された筋疲労度を運道具に反映させ、使用者の運動を制御するための制御部である。   Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a conceptual diagram of an embodiment of the present invention. In the figure, reference numeral 1 is an exercise tool for forcibly walking a user having a foot, knee, hip joint angle and floor reaction force detection sensor, and reference numeral 2 is used based on each obtained joint angle and floor reaction force. A computer 3 for calculating the muscle tension and muscle fatigue of the person is a control unit for reflecting the calculated muscle fatigue on the carrying tool and controlling the movement of the user.

本発明においては、使用者の骨格間の角度を測定し、これらの角度を、コンピュータ内にとりこまれた人間の骨格を有する人体モデルに入力して多体系問題を解き、次いで得られた関節モーメントを下記一般式(1)を含む筋モデルに適用し、最適化法を用いて使用者の筋張力決定し、最後にこの筋張力から筋疲労度を算出する(図2参照)。
一般式(1)
In the present invention, the angles between the user's skeletons are measured, and these angles are input to a human body model having a human skeleton embedded in a computer to solve the multisystem problem, and then the obtained joint moment Is applied to a muscle model including the following general formula (1), the user's muscle tension is determined using an optimization method, and finally the muscle fatigue level is calculated from this muscle tension (see FIG. 2).
General formula (1)

例えば、歩行時における下肢の筋肉を対象の部位とした場合には、足、膝および股関節の各角度を指定することによって、人間の骨格を有するコンピュータ内の人体モデルの姿勢を一義的に決定することができる。従って、使用者が装着する運動具に取り付けたセンサーによって使用者の各関節角度θfoot,θknee,θhipを検出し、これをコンピュータに入力すれば、コンピュータ内の人体モデルは使用者と同じ姿勢をとることになる。尚、上記のセンサーとしては、公知のセンサーの中から適宜選択して使用することができる。 For example, when the muscles of the lower limbs during walking are the target region, the posture of the human body model in the computer having a human skeleton is uniquely determined by designating each angle of the foot, knee, and hip joint. be able to. Therefore, if the joint angles θ foot , θ knee , θ hip of the user are detected by a sensor attached to the exercise tool worn by the user and are input to the computer, the human body model in the computer is the same as that of the user. I will take a posture. In addition, as said sensor, it can select from a well-known sensor suitably and can be used.

コンピュータ内における人体モデル各部位の質量は使用者に合わせて設定され、人体モデルにかかる重力は自動的に計算されるため、人体モデルは使用者と同様の負荷を受ける。これに加え、使用者の体が外部と接触する点から受ける外力を入力すれば、人体モデルの力学的状態は使用者と同じになる。歩行の場合、運道具を含む使用者が外部と接触する点は足の裏と床の接触点のみであるから、左右の床反力FrおよびFlを入力することによって、使用者の力学的状態をコンピュータ2中に再現することができる。 The mass of each part of the human body model in the computer is set according to the user, and the gravity applied to the human body model is automatically calculated, so that the human body model is subjected to the same load as the user. In addition to this, if an external force received from a point where the user's body comes into contact with the outside is input, the mechanical state of the human body model becomes the same as that of the user. In the case of walking, the only point where the user including the equipment is in contact with the outside is the contact point between the sole of the foot and the floor. By inputting the left and right floor reaction forces F r and F l , The target state can be reproduced in the computer 2.

コンピュータ2中の人体モデルは使用者の運動を反映するので、各タイムステップにおける各筋張力および筋疲労度を出力することができる。図1においては結果を出力する出力画面を有しているが、更にプリントアウトするためのプリンターを有していても良いことは当然である。各関節角度θ、床反力Fから筋張力、筋疲労度を計算するシステムフローを図2に示す。   Since the human body model in the computer 2 reflects the movement of the user, each muscle tension and muscle fatigue level at each time step can be output. Although FIG. 1 has an output screen for outputting results, it is natural that a printer for printing out may be further included. A system flow for calculating muscle tension and muscle fatigue from each joint angle θ and floor reaction force F is shown in FIG.

(人体モデルについて)
人体各部位を適当な質量と慣性モーメントをもった剛体と仮定し、各関節を、同等の自由度と機能を持った機械的関節とみなすと、人体を一連の剛体の集まりとして数学的に表すことができ、運動時の各関節に発生する力及びトルクを得る問題は、多体系に対する逆動力学問題に帰着する。従って、各部位の質量及び慣性モーメントを非侵襲的に実測することは不可能であるが、過去の研究と統計学的アプローチによれば、身長及び体重から推定値を得ることが可能である(非特許文献1)。
阿江通良,横井孝志:日本人アスリートの身体部分慣性特性の推定 バイオメカニズム11,23-33東京大学出版会
(About the human body model)
Assuming each part of the human body is a rigid body with an appropriate mass and moment of inertia, and considering each joint as a mechanical joint with the same degree of freedom and function, the human body is mathematically represented as a collection of a series of rigid bodies. The problem of obtaining the force and torque generated at each joint during exercise can result in an inverse dynamics problem for many systems. Therefore, it is impossible to non-invasively measure the mass and moment of inertia of each part, but according to past studies and statistical approaches, it is possible to obtain estimates from height and weight ( Non-patent document 1).
Tsuyoshi Ae, Takashi Yokoi: Estimation of body part inertia characteristics of Japanese athletes Biomechanism 11, 23-33 University of Tokyo Press

また、機構学の分野においては、各関節における任意の機能を数学的に表現することがなされてきた。例えば、人体の肘や膝関節は、歩行や投擲などの大変位の運動においては、単一回転自由度のみを持つ回転関節と仮定しても充分にその運動時の挙動を推定することができることが知られている(非特許文献2)。
山崎信寿,長谷和徳:自由歩行における歩調・歩幅の生体力学的決定基準 バイオメカニズム11,179-189東京大学出版会
Moreover, in the field of mechanics, arbitrary functions in each joint have been mathematically expressed. For example, the human elbow and knee joints can sufficiently estimate the behavior during a large displacement movement such as walking or throwing even if it is assumed to be a rotary joint with only a single degree of freedom of rotation. Is known (Non-Patent Document 2).
Nobutoshi Yamazaki, Kazunori Hase: Biomechanical determination criteria for pace and step length in free walking Biomechanism 11,179-189 University of Tokyo Press

(拘束式の例 回転拘束,加速度式)
二次元平面で軸周りの回転だけを許容する回転関節は、数学的に
と表すことができる。但し、式中のrは各剛体の並進座標、sは剛体の中心から関節の拘束中心までのベクトル、添え字iおよびjは関節によって結合される二つの剛体をそれぞれ表す。回転関節によって結合される物体iおよびjは、常にこの式を満たす範囲で運動せねばならない。
(Example of constraint type: Rotation constraint, acceleration type)
A rotary joint that only allows rotation around an axis in a two-dimensional plane is mathematically
It can be expressed as. Where r is the translational coordinate of each rigid body, s is a vector from the center of the rigid body to the constraint center of the joint, and the subscripts i and j represent the two rigid bodies connected by the joint. The objects i and j connected by the rotary joint must always move within a range that satisfies this equation.

また、この式を時間で偏微分することにより、速度に関する拘束式(速度式)を得ることができる。速度式は回転関節によって結合される剛体が、運動中に満たさなければならない速度の方程式である。また速度式をさらに偏微分することによって、同様に加速度式を得ることができる。   Moreover, a constraint equation (speed equation) relating to speed can be obtained by partial differentiation of this equation with respect to time. The velocity equation is an equation for the velocity that the rigid body connected by the rotating joint must satisfy during movement. Further, by further differentiating the velocity equation, the acceleration equation can be similarly obtained.

三次元の回転拘束式は
と表される。式中のΦは二次元の回転拘束式と同様のものであり、剛体iおよびj上の関節中心PiおよびPjが同一点であることを意味している。またΦplはi、j双方で定義される回転の軸hiおよびhjが常に並行であることを意味している。概念図を図3に示す。具体的には、ΦおよびΦplのそれぞれは下記のように表される。
上式中、Aは各剛体からグローバル座標系へ変換する座標変換マトリクス、hは図に示される関節の回転方向を定義するベクトル、fおよびgは、P点を原点としベクトルhと直行する、関節座標系をなすベクトルである。
The three-dimensional rotational constraint formula is
It is expressed. Φ s in the equation is similar to the two-dimensional rotation constraint equation, and means that the joint centers P i and P j on the rigid bodies i and j are the same point. Φ pl means that the rotation axes h i and h j defined by both i and j are always parallel. A conceptual diagram is shown in FIG. Specifically, each of Φ s and Φ pl is expressed as follows.
In the above formula, A is a coordinate transformation matrix for transforming each rigid body to the global coordinate system, h is a vector that defines the rotation direction of the joint shown in the figure, and f and g are orthogonal to the vector h with point P as the origin. It is a vector that forms a joint coordinate system.

関節の拘束式に加え、時間ごとの関節角度を指定することによって、各時間における関節の状態を一義的に決定することができる。入力する関節角度の情報は、ドライバ拘束といわれるものであり、
で表される。三次元であっても、拘束式を時間微分することによって、速度式及び加速度式を得ることができる。
実際のプログラム内では、拘束式、速度式および加速度式は代数学的にライブラリ化されており、関連する物体の状態量を入力することによって計算され、時間微分を行わず直接計算することにより、高速に処理される。
By specifying the joint angle for each time in addition to the joint constraint formula, the joint state at each time can be uniquely determined. The joint angle information to be input is called driver restraint.
It is represented by Even in three dimensions, the velocity equation and the acceleration equation can be obtained by differentiating the constraint equation with respect to time.
In the actual program, constraint equations, velocity equations and acceleration equations are algebraically libraryized, calculated by inputting the state quantities of the related objects, and by directly calculating without time differentiation, It is processed at high speed.

(運動方程式)
人体の各関節を拘束式Φi(i=0,1,Λnj)(njは関節の数)で表すと、人体全体の
Newton-Euler運動方程式は
と表すことができる。式中のMは、人体の各部位の質量を対角成分にもつ対角行列、J'は各部位のローカル座標系周りの慣性モーメントを対角成分にもつ対角行列であり、「’」はローカル座標系を対象としていることを表している。ΦおよびΦπ'は、それぞれ並進自由度に関する拘束式およびEuler角で表したローカル座標系の回転自由度に関する拘束式である。
(Equation of motion)
When each joint of the human body is expressed by a constraint equation Φ i (i = 0,1, Λnj) (nj is the number of joints),
Newton-Euler equation of motion is
It can be expressed as. In the equation, M is a diagonal matrix having the mass of each part of the human body as a diagonal component, and J ′ is a diagonal matrix having the inertial moment around the local coordinate system of each part as a diagonal component. Indicates that the target is the local coordinate system. Φ r and Φ π ′ are a constraint equation regarding the degree of freedom of translation and a constraint equation regarding the degree of freedom of rotation of the local coordinate system expressed by Euler angles, respectively.

左辺の二つめの[]は変数行列であり、rは各部位の並進方向の加速度、ω'はローカル系での角加速度、λは運動方程式と加速度式を結びつけるLagrange乗数である。逆動力学解析においてはこのλを求めることにより、各関節に発生する力及びトルクを決定することができる。   The second [] on the left side is a variable matrix, r is the acceleration in the translation direction of each part, ω ′ is the angular acceleration in the local system, and λ is a Lagrange multiplier that links the equation of motion and the acceleration equation. In inverse dynamics analysis, the force and torque generated in each joint can be determined by obtaining this λ.

右辺の行列におけるFΑは一般化外力を表す。一般化外力とは、系に作用する外力を、作用する各部位のローカル座標系で表したものである。二項目は一般化トルクを表しており、N'Αは外部から作用する外トルクである。またγは、各拘束式から得られる前述の加速度式である。 F け る in the right-hand side matrix represents the generalized external force. The generalized external force represents an external force acting on the system in the local coordinate system of each part that acts. The two items represent generalized torque, and N′Α is the external torque acting from the outside. Further, γ is the above-described acceleration formula obtained from each constraint formula.

(解法について)
上述の運動方程式は、左辺の係数マトリクスが対称行列であり、左辺のベクトルはモデルに入力された諸条件から決定されるため、ガウス消去法、LU分解法などによって解くことできる。そして、ラグランジェ乗数ベクトルλが決定されると、各関節に生じる拘束反力および反トルクは、それぞれ
と表すことができる。式中の「”」は、これらの式が関節座標系での表現であることを表している。また、Cは関節座標系から関連する物体への座標変換マトリクス、上付きの「〜」は歪行列を表している。
(About the solution)
Since the coefficient matrix on the left side is a symmetric matrix and the vector on the left side is determined from various conditions input to the model, the above equation of motion can be solved by the Gaussian elimination method, the LU decomposition method, or the like. When the Lagrange multiplier vector λ is determined, the restraining reaction force and reaction torque generated at each joint are
It can be expressed as. “” ”In the expression indicates that these expressions are expressed in the joint coordinate system. C represents a coordinate conversion matrix from a joint coordinate system to a related object, and the superscript “˜” represents a distortion matrix.

以上の、人体モデルの構築と運動の指定および解法を用いることにより、運動中の関節反力と関節トルクの計算を行うことができる。この方法はマルチボディ・ダイナミクスに基づいており(非特許文献3)、得られた関節トルクは、複数の筋肉の筋張力によって関節周りに発生するトルクの和である。関節トルクを、適当な筋肉ごとのパラメータを持った筋モデルを用い、最適化法により解くことによって、各筋肉の筋張力を推定できることが知られている(非特許文献4)。
E.J.ハウグ:コンピュータを利用した機構解析の基本,1996,大河出版 長谷和徳,山崎信寿(1995):汎用三次元筋骨格モデルの開発 日本機械学会論文集(C編) 61巻
By using the construction of the human body model and the designation and solution of the motion described above, the joint reaction force and joint torque during the motion can be calculated. This method is based on multi-body dynamics (Non-Patent Document 3), and the obtained joint torque is the sum of torques generated around the joint due to muscle tension of a plurality of muscles. It is known that the muscle tension of each muscle can be estimated by solving the joint torque by an optimization method using a muscle model having appropriate parameters for each muscle (Non-Patent Document 4).
EJ Haug: Fundamentals of Computer-Based Mechanism Analysis, 1996, Taiga Publishing Kazunori Hase, Nobutoshi Yamazaki (1995): Development of a general-purpose three-dimensional musculoskeletal model.

(筋モデルについて)
人体モデルから得られた関節トルクを入力したときにその関節周りの各筋が発生する筋張力を、適当な筋モデルを用い、最適化法によって推定することができる。下記一般式(1)は本発明者等が用いている疲労特性を持つ筋モデルである。
式中のFceは筋肉の収縮要素力、Vceは収縮要素の収縮速度、Lceは収縮要素長さ、qは興奮水準、αは各筋ごとのパラメータである。kは筋肉の速さ−力関係式であり、収縮要素の収縮時には
FACTOR=Min(1,3.33・q)
と表される。ここでArelおよびBrelはそれぞれ0.4および5.0前後の値をとり、Vceは収縮要素速度を収縮要素長さで割った値である。
(About muscle model)
The muscle tension generated by each muscle around the joint when the joint torque obtained from the human body model is input can be estimated by an optimization method using an appropriate muscle model. The following general formula (1) is a muscle model having fatigue characteristics used by the present inventors.
In the formula, F ce is the contraction element force of the muscle, V ce is the contraction speed of the contraction element, L ce is the contraction element length, q is the excitement level, and α is a parameter for each muscle. k is the muscle speed-force relationship, and when the contraction element contracts
FACTOR = Min (1,3.33 ・ q)
It is expressed. Here, A rel and B rel take values around 0.4 and 5.0, respectively, and V ce is a value obtained by dividing the contraction element speed by the contraction element length.

収縮要素の伸張時における力と速さの関係は、その低伸張速度部においては、
と表現することができる。ここで、Fasympt(発揮張力の漸近レベル)並びにSlopefactor(速度ゼロにおける力-速さ曲線の伸張部と収縮部の傾きの比)はパラメータであり、それぞれ1.5及び2.0前後の値とすることが妥当である。
The relationship between force and speed at the time of expansion of the contraction element is as follows.
It can be expressed as Here, F asympt (asymptotic level of the exertion tension) and Slopefactor (ratio of the slope of the extension part and the contraction part of the force-speed curve at zero speed) are parameters, and should be values around 1.5 and 2.0, respectively. It is reasonable.

一方、高伸張速度部においては
と表現することができる。ここで、Slopelinは高伸張速度部における力と速さの関係を規定するパラメータであり、200前後の値を取る。低速度部と高速度伸張部の境界は
となる点である。以上の筋肉の力学的特性については多くの研究がなされている(非特許文献5〜7)。
Hill AV (1938): The heat of shortening andthe dynamic constants of muscle. Proceedings of the Royal Society of London,Series B 126:136-195 Felix E. Zajac(1989): Muscle and Tendon:Properties, Models, Scaling And Application to Biomechanics and Motor Control,Critical Reviews in Biomedical Engineering Volume17, Issue 4:359-411 Nagano and Gerritsen (2001): Effect ofneuromuscular strength training on vertical jumping performance-a computersimulation study. Journal of Applied Biomechanics 17:113-128
On the other hand, in the high extension speed part
It can be expressed as Here, Slopelin is a parameter that defines the relationship between force and speed in the high extension speed portion, and takes a value around 200. The boundary between the low speed part and the high speed extension part
This is the point. Many studies have been made on the mechanical properties of the above muscles (Non-Patent Documents 5 to 7).
Hill AV (1938): The heat of shortening and the dynamic constants of muscle.Proceedings of the Royal Society of London, Series B 126: 136-195 Felix E. Zajac (1989): Muscle and Tendon: Properties, Models, Scaling And Application to Biomechanics and Motor Control, Critical Reviews in Biomedical Engineering Volume 17, Issue 4: 359-411 Nagano and Gerritsen (2001): Effect of neuromuscular strength training on vertical jumping performance-a computersimulation study.Journal of Applied Biomechanics 17: 113-128

(疲労特性について)
前記一般式(1)中のffatigueは、本発明者等が実験によって導出した表面筋電位-疲労特性であり、
ffatigue=m[(-5.0y+9.0)×10-8・x3+(2.0y-4.0)×10-5・x2+(-2.2y+5.9)×10-3・x+0.3]+E
と表される。式中のmは筋肉ごとに決まるパラメータ、xは運動開始から現在時点までに筋が発した力の積分値であり(∫Fcedt)、yは運動の周期[秒]を表し、Eは周期が0付近での誤差を少なくするための補正項を表す。
(About fatigue properties)
F fatigue in the general formula (1) is a surface myoelectric potential-fatigue characteristic derived by the present inventors through experiments,
f fatigue = m [(-5.0y + 9.0) × 10 -8・ x 3 + (2.0y-4.0) × 10 -5・ x 2 + (-2.2y + 5.9) × 10 -3・ x + 0.3] + E
It is expressed. In the equation, m is a parameter determined for each muscle, x is an integral value of the force generated by the muscle from the start of exercise to the current time (∫F ce dt), y represents the cycle of motion [second], E is This represents a correction term for reducing an error when the period is near zero.

上記ffatigueは、軽負荷における反復運動時に運動条件を変え、疲労に伴う積分筋電位(iEMG)の変化を観察し、得られた筋肉疲労特性のデータを回帰分析することによって決定した、表面筋電位上昇特性式である。この式は、筋張力を計算する際に、運動開始時からの積分値を引数とすると共に、前記一般式(1)式で表されるように、疲労特性を筋肉の収縮要素モデルに加えることによって疲労に伴う表面筋電位の上昇を推定するものであり、本発明者等によって始めて導出された、文献未載の式である。 The above-mentioned f fatigue is determined by changing the exercise conditions during repetitive exercise under light load, observing changes in integrated muscle potential (iEMG) accompanying fatigue, and regressing the obtained muscle fatigue characteristics data. It is a potential rise characteristic formula. This formula uses the integrated value from the start of exercise as an argument when calculating muscle tension, and adds fatigue characteristics to the muscle contraction element model as expressed by the general formula (1). Is a formula not described in the literature, which is derived for the first time by the present inventors.

上記した本発明の筋疲労の評価方法を実施する装置は、使用者に装着させることにより、装着した箇所の関節角度θ及び床反力を測定することのできる手段、前記θ、F及び前記一般式(1)を用いて使用者の筋疲労度を算出する手段、並びに算出された筋疲労度を出力する出力手段とからなる(図1参照)。   The apparatus for carrying out the above-described muscle fatigue evaluation method of the present invention is a means capable of measuring the joint angle θ and the floor reaction force of the place where the user wears the device, the θ, F, and the general It comprises means for calculating the user's muscle fatigue level using equation (1) and output means for outputting the calculated muscle fatigue level (see FIG. 1).

上記関節角度θ及び床反力を測定することのできる手段としては、公知のセンサーの中から適宜選択されたセンサーを使用することができ、装置を移動可能とすることもできるが、単なる足踏みとしたり、トレッドミルのような強制歩行装置を用いて非移動式とすることもできる(図6参照)。測定されたθ、F及び前記一般式(1)を用いて使用者の筋疲労度を算出する手段は、キーボードのようなθやFを入力するための入力手段、および前記一般式(1)の演算プログラムがインストールされたコンピュータからなり、算出された筋疲労度を出力する出力手段とは、画像として表示することのできる各種ディスプレイ及び/またはプリンターである。   As a means for measuring the joint angle θ and the floor reaction force, a sensor appropriately selected from known sensors can be used, and the device can be movable, but it can be used as a simple step. Or can be made non-movable using a forced walking device such as a treadmill (see FIG. 6). The means for calculating the muscle fatigue level of the user using the measured θ, F and the general formula (1) includes an input means for inputting θ and F, such as a keyboard, and the general formula (1). The output means for outputting the calculated muscle fatigue is a variety of displays and / or printers that can be displayed as images.

本発明の運動支援システムは、(1)使用者を強制的に運動させる、コンピュータ制御可能なトレッドミルのような運動装置、(2)使用者に装着させ、所望箇所の関節角度θ及び床反力Fを測定する測定手段、(3)得られた前記θ及びFのデータを用いて筋疲労度を算出する手段とを有する運動支援システムである。特に、前記筋疲労度のデータを前記運動装置(1)のコンピュータ制御部に入力することにより、該運動装置の強制運動に使用者の筋疲労度が反映されて制御される。このように、本発明の運動支援システムは使用者の生理学的状況をリアルタイムで反映する運動支援システムである点が最大の特徴である。これによって、本発明の運動支援システムを使用することにより、使用者に無理のない範囲で、安全且つ効率よくリハビリ等の運動を支援することができる。また、安全性を更に高める上で、使用者に許容される疲労度を予め設定し、その値に達したときに自動的に運動システムが停止するように安全装置を備えることが好ましい。
以下本発明を実施例によって更に詳述するが、本発明はこれによって限定されるものではない。
The exercise support system of the present invention includes (1) an exercise device such as a computer-controllable treadmill for forcibly exercising the user, and (2) a user-mounted exercise device such as a joint angle θ and a floor reaction at a desired location. An exercise support system comprising measurement means for measuring force F and (3) means for calculating muscle fatigue using the obtained data of θ and F. In particular, by inputting the data on the muscle fatigue level to the computer control unit of the exercise device (1), the forced exercise of the exercise device is controlled to reflect the muscle fatigue level of the user. As described above, the exercise support system according to the present invention is the exercise support system that reflects the physiological state of the user in real time. Thus, by using the exercise support system of the present invention, it is possible to support exercise such as rehabilitation safely and efficiently within a range that is not unreasonable for the user. In order to further enhance safety, it is preferable to provide a safety device so that the fatigue level allowed by the user is set in advance and the exercise system automatically stops when the value is reached.
Hereinafter, the present invention will be described in more detail by way of examples, but the present invention is not limited thereto.

実施例
一般式(1)で表される筋モデル、それを含む人体モデルを用い、下記の様にして歩行時の筋疲労の推定を行った。
トレッドミル上で4km/hの速度で10分間歩行した際の表面筋電位と、その際の歩行に周期をあわせた(T≒1秒)歩行データ(各関節角度、床反力)を、一般式(1)の演算プログラムをインストールしたコンピュータに入力し、シミュレーションによって疲労度を推定した。上記表面筋電位の計測を内側広筋について行った。計測のための電極の位置を図5に、計測時の電極や筋電計等の配置を図6に示す。推定結果と実験値の比較は図4に示した通りである。
Example Muscle fatigue during walking was estimated as follows using a muscle model represented by the general formula (1) and a human body model including the muscle model.
The surface myoelectric potential when walking on a treadmill at a speed of 4 km / h for 10 minutes and the walking data (each joint angle, floor reaction force), which is synchronized with the walking at that time (T ≒ 1 second), Fatigue level was estimated by simulation by inputting the calculation program of Equation (1) into the installed computer. The surface myoelectric potential was measured for the inner vastus muscle. FIG. 5 shows the positions of the electrodes for measurement, and FIG. 6 shows the arrangement of the electrodes and electromyographs at the time of measurement. The comparison between the estimation result and the experimental value is as shown in FIG.

本発明の筋疲労の評価方法は、使用者の運動部位と対応する関節角度及び床反力データから、運動による使用者の筋肉疲労度をコンピュータを用いて算出するので、筋電位を実測する必要がない上装置が小型になるので産業上極めて有意義である。また、本発明のシステムは使用者の状況がリアルタイムで反映されるので、安全である上支援効率が向上するという大きな利点を有する。   In the method for evaluating muscle fatigue according to the present invention, the degree of muscle fatigue of the user due to exercise is calculated from the joint angle and floor reaction force data corresponding to the user's exercise site using a computer. In addition, since the device becomes smaller, it is extremely meaningful in industry. In addition, since the system of the present invention reflects the user's situation in real time, it has a great advantage that it is safe and the support efficiency is improved.

本発明の構成を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the structure of this invention. 筋疲労度を計算するためのルーチンフローである。It is a routine flow for calculating muscle fatigue. 回転関節のモデル図である。It is a model figure of a rotation joint. 本発明を用いたシミュレーションの結果と、筋電位の実測値を比較したグラフである。It is the graph which compared the result of the simulation using this invention, and the measured value of myoelectric potential. 実施例において筋電位を測定したときの、電極位置を示す図である。It is a figure which shows an electrode position when a myoelectric potential is measured in an Example. 実施例における計測機器の配置を示す図である。It is a figure which shows arrangement | positioning of the measuring device in an Example.

符号の説明Explanation of symbols

1 運道具
2 疲労度を計算するコンピュータ
3 制御部
1 Equipment 2 Computer that calculates fatigue 3 Control unit

Claims (8)

使用者に装着したセンサーを介して得られた関節角度θ及び床反力Fを用いて筋張力を計算し、次いで得られた筋張力を前記センサーを用いた測定開始から測定終了までの時間範囲で積分する筋疲労度の評価方法であって、前記計算が下記一般式(1)に基づいてなされることを特徴とする筋疲労度の評価方法;
一般式(1)
但し、一般式(1)中のFceは筋肉の収縮要素力、Vceは収縮要素の収縮速度、Lceは収縮要素長さ、qは興奮水準、αは各筋肉ごとのパラメータである。また、kは筋肉ごとに決まる筋肉の速さ−力関係式、ffatigueは積分筋電位疲労特性式である。
The muscle tension is calculated using the joint angle θ and the floor reaction force F obtained through the sensor attached to the user, and the time range from the start of measurement using the sensor to the end of the measurement of the obtained muscle tension is then calculated. A method for evaluating the degree of muscle fatigue, wherein the calculation is performed based on the following general formula (1):
General formula (1)
In the general formula (1), F ce is the contraction force of the muscle, V ce is the contraction speed of the contraction element, L ce is the contraction element length, q is the excitement level, and α is a parameter for each muscle. K is a muscle speed-force relational expression determined for each muscle, and f fatigue is an integral muscle potential fatigue characteristic expression.
前記関節角度が、足関節、膝関節及び股関節の各角度である、請求項1に記載された筋疲労度の評価方法。   2. The muscle fatigue evaluation method according to claim 1, wherein the joint angles are angles of an ankle joint, a knee joint, and a hip joint. 前記kが、収縮時には、
(但し、FACTORはMin(1,3.33・q)であり、Vceは収縮要素速度を収縮要素長さで割った値である。)で表され、伸張時においては、
と表され、特に高伸張速度部においては、
(ここで、Slopelinは高伸張速度部における力と速さの関係を規定するパラメータである。)と表される、請求項1又は2に記載された筋疲労度の評価方法。
When k is contracted,
(However, FACTOR is Min (1,3.33 · q), and V ce is a value obtained by dividing the contraction element velocity by the contraction element length.)
In particular, in the high extension speed part,
(Where Slopelin is a parameter that defines the relationship between force and speed in the high stretch rate portion). 3. The method for evaluating the degree of muscle fatigue according to claim 1 or 2.
前記ffatigueが下記の式で表される、請求項1〜3の何れかに記載された筋疲労度の評価方法;
ffatigue=m[(-0.5y+9.0)×10-8・x3+(2.0y-4.0)×10-5・x2+(-2.2y+5.9)×10-3・x+0.3]+E
但し、mは筋肉ごとに決まるパラメータ、xは∫Fcedtを表し、yは運動の周期(秒)を表す。Eは周期が0付近での誤差を少なくするための補正項である。
The method for evaluating the degree of muscle fatigue according to any one of claims 1 to 3, wherein the f fatigue is represented by the following formula;
f fatigue = m [(-0.5y + 9.0) × 10 -8・ x 3 + (2.0y-4.0) × 10 -5・ x 2 + (-2.2y + 5.9) × 10 -3・ x + 0.3] + E
Here, m represents a parameter determined for each muscle, x represents ∫F ce dt, and y represents a motion period (second). E is a correction term for reducing the error when the period is near zero.
使用者に装着させることにより、装着した箇所の関節角度θ及び床反力を測定することのできる手段、前記θ、F及び下記一般式(1)を用いて使用者の筋疲労度を算出する手段、並びに算出された筋疲労度を出力する出力手段とからなることを特徴とする、筋疲労度評価装置;
一般式(1)
但し、一般式(1)中のFceは筋肉の収縮要素力、Vceは収縮要素の収縮速度、Lceは収縮要素長さ、qは興奮水準、αは各筋肉ごとのパラメータである。また、kは筋肉ごとに決まる筋肉の速さ−力関係式、ffatigueは積分筋電位疲労特性式であり、それぞれ下記のように表される。
(但し、FACTORはMin(1,3.33・q)であり、Vceは収縮要素速度を収縮要素長さで割った値である。)で表され、伸張時においては、
と表され、特に高伸張速度部においては、
(ここで、Slopelinは高伸張速度部における力と速さの関係を規定するパラメータである。)と表され、ffatigueは下記のように表される。
ffatigue=k[(-0.5y+9.0)×10-8・x3+(2.0y-4.0)×10-5・x2+(-2.2y+5.9)×10-3・x+0.3]+E
ここでxは∫Fcedtを表し、yは運動の周期(秒)を表す。Eは周期が0付近での誤差を少なくするための補正項である。
A means of measuring the joint angle θ and floor reaction force of the place where the user wears it, and calculating the degree of muscle fatigue of the user using the θ, F and the following general formula (1) Means and an output means for outputting the calculated muscle fatigue level;
General formula (1)
In the general formula (1), F ce is the contraction force of the muscle, V ce is the contraction speed of the contraction element, L ce is the contraction element length, q is the excitement level, and α is a parameter for each muscle. Further, k is a muscle speed-force relational expression determined for each muscle, and f fatigue is an integral myoelectric potential fatigue characteristic expression, which is expressed as follows.
(However, FACTOR is Min (1,3.33 · q), and V ce is a value obtained by dividing the contraction element velocity by the contraction element length.)
In particular, in the high extension speed part,
(Here, Slopelin is a parameter that defines the relationship between force and speed in the high extension speed section.), And f fatigue is expressed as follows.
f fatigue = k [(-0.5y + 9.0) × 10 -8・ x 3 + (2.0y-4.0) × 10 -5・ x 2 + (-2.2y + 5.9) × 10 -3・ x + 0.3] + E
Here, x represents ∫F ce dt, and y represents the period of motion (seconds). E is a correction term for reducing the error when the period is near zero.
(1)使用者を強制的に運動させる、コンピュータ制御可能な運動装置、(2)使用者に装着させ、所望箇所の関節角度θ及び床反力Fを測定する測定手段、(3)得られた前記θ及びFのデータを用いて筋疲労度を算出する手段とを有する運動支援システムであって、前記筋疲労度のデータが前記運動装置(1)のコンピュータ制御部に入力されることにより、該運動装置の強制運動が使用者の筋疲労度を反映して制御されることを特徴とする、使用者の生理学的状況をリアルタイムで反映する運動支援システム。   (1) a computer-controlled exercise device for forcibly exercising the user; (2) a measurement means for measuring the joint angle θ and the floor reaction force F at a desired location by attaching the user to the user; (3) obtained And a means for calculating muscle fatigue using the θ and F data, wherein the muscle fatigue data is input to the computer controller of the exercise device (1). An exercise support system that reflects a user's physiological condition in real time, wherein forced exercise of the exercise device is controlled to reflect the degree of muscle fatigue of the user. 前記筋疲労度の算出が下記一般式(1)を用いて行われる、請求項4に記載された使用者の生理学的状況をリアルタイムで反映する運動支援システム。
一般式(1)
但し、一般式(1)中のFceは筋肉の収縮要素力、Vceは収縮要素の収縮速度、Lceは収縮要素長さ、qは興奮水準、αは各筋肉ごとのパラメータである。また、kは筋肉によって決まる筋肉の速さ−力関係式、ffatigueは積分筋電位疲労特性式であり、それぞれ下記のように表される。
(但し、FACTORはMin(1,3.33・q)であり、Vceは収縮要素速度を収縮要素長さで割った値である。)で表され、伸張時においては、
と表され、特に高伸張速度部においては、
(ここで、Slopelinは高伸張速度部における力と速さの関係を規定するパラメータである。)と表され、ffatigueは下記のように表される;
ffatigue=k[(-0.5y+9.0)×10-8・x3+(2.0y-4.0)×10-5・x2+(-2.2y+5.9)×10-3・x+0.3]+E
ここでxは∫Fcedtを表し、yは運動の周期(秒)を表す。Eは周期が0付近での誤差を少なくするための補正項である。
5. The exercise support system that reflects a user's physiological situation in real time according to claim 4, wherein the calculation of the muscle fatigue level is performed using the following general formula (1).
General formula (1)
In the general formula (1), F ce is the contraction force of the muscle, V ce is the contraction speed of the contraction element, L ce is the contraction element length, q is the excitement level, and α is a parameter for each muscle. Further, k is a muscle speed-force relational expression determined by the muscle, and f fatigue is an integral myoelectric potential fatigue characteristic expression, which are expressed as follows, respectively.
(However, FACTOR is Min (1,3.33 · q), and V ce is a value obtained by dividing the contraction element velocity by the contraction element length.)
In particular, in the high extension speed part,
(Here, Slopelin is a parameter that defines the relationship between force and speed in the high stretch rate part), and f fatigue is expressed as follows:
f fatigue = k [(-0.5y + 9.0) × 10 -8・ x 3 + (2.0y-4.0) × 10 -5・ x 2 + (-2.2y + 5.9) × 10 -3・ x + 0.3] + E
Here, x represents ∫F ce dt, and y represents the period of motion (seconds). E is a correction term for reducing the error when the period is near zero.
設定した筋疲労度に達したときに運動装置が停止する如く安全装置が設けられた、請求項6または7に記載された使用者の生理学的状況をリアルタイムで反映する運動支援システム。
8. The exercise support system for reflecting a user's physiological condition in real time according to claim 6 or 7, wherein a safety device is provided so that the exercise device stops when a set degree of muscle fatigue is reached.
JP2006063766A 2006-03-09 2006-03-09 Method and device for evaluating muscular fatigue, and exercise support system reflecting physiological situation of user in real-time Pending JP2007236663A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006063766A JP2007236663A (en) 2006-03-09 2006-03-09 Method and device for evaluating muscular fatigue, and exercise support system reflecting physiological situation of user in real-time

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006063766A JP2007236663A (en) 2006-03-09 2006-03-09 Method and device for evaluating muscular fatigue, and exercise support system reflecting physiological situation of user in real-time

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2007236663A true JP2007236663A (en) 2007-09-20

Family

ID=38582797

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006063766A Pending JP2007236663A (en) 2006-03-09 2006-03-09 Method and device for evaluating muscular fatigue, and exercise support system reflecting physiological situation of user in real-time

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2007236663A (en)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100933180B1 (en) 2008-02-22 2009-12-21 박승훈 Method and apparatus for measuring muscle strength of muscle to be measured using maxilla and apex
JP2010193977A (en) * 2009-02-23 2010-09-09 Kochi Univ Of Technology Method for measuring mass and gravity center of each part of human body
JPWO2010095636A1 (en) * 2009-02-20 2012-08-23 国立大学法人 東京大学 Muscle tension estimation method and apparatus
WO2014115817A1 (en) * 2013-01-23 2014-07-31 株式会社東芝 Movement-information processing device
WO2018101071A1 (en) * 2016-11-29 2018-06-07 日本電気株式会社 Walking state measurement device, walking state measurement system, walking state measurement method, and storage medium for storing walking state measurement program
CN110337316A (en) * 2017-03-28 2019-10-15 索尼公司 Information processing equipment, information processing method and program
WO2020039491A1 (en) * 2018-08-21 2020-02-27 日本電気株式会社 Information distribution system, information distribution method, and program recording medium
JP2021503340A (en) * 2017-11-16 2021-02-12 ブラスト モーション インコーポレイテッドBlast Motion Inc. How to judge joint stress from sensor data

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100933180B1 (en) 2008-02-22 2009-12-21 박승훈 Method and apparatus for measuring muscle strength of muscle to be measured using maxilla and apex
JPWO2010095636A1 (en) * 2009-02-20 2012-08-23 国立大学法人 東京大学 Muscle tension estimation method and apparatus
JP5540386B2 (en) * 2009-02-20 2014-07-02 国立大学法人 東京大学 Muscle tension estimation method and apparatus
JP2010193977A (en) * 2009-02-23 2010-09-09 Kochi Univ Of Technology Method for measuring mass and gravity center of each part of human body
WO2014115817A1 (en) * 2013-01-23 2014-07-31 株式会社東芝 Movement-information processing device
US9727779B2 (en) 2013-01-23 2017-08-08 Toshiba Medical Systems Corporation Motion information processing apparatus
JPWO2018101071A1 (en) * 2016-11-29 2019-10-24 日本電気株式会社 Walking state measuring device, walking state measuring system, walking state measuring method, and walking state measuring program
WO2018101071A1 (en) * 2016-11-29 2018-06-07 日本電気株式会社 Walking state measurement device, walking state measurement system, walking state measurement method, and storage medium for storing walking state measurement program
US11375924B2 (en) 2016-11-29 2022-07-05 Nec Corporation Walking state measurement device, walking state measurement system, walking state measurement method, and storage medium for storing walking state measurement program
JP7180378B2 (en) 2016-11-29 2022-11-30 日本電気株式会社 Walking state measuring device, walking state measuring system, walking state measuring method, and walking state measuring program
CN110337316A (en) * 2017-03-28 2019-10-15 索尼公司 Information processing equipment, information processing method and program
JPWO2018179664A1 (en) * 2017-03-28 2020-02-13 ソニー株式会社 Information processing apparatus, information processing method and program
JP7020479B2 (en) 2017-03-28 2022-02-16 ソニーグループ株式会社 Information processing equipment, information processing methods and programs
CN110337316B (en) * 2017-03-28 2022-03-22 索尼公司 Information processing apparatus, information processing method, and program
JP2021503340A (en) * 2017-11-16 2021-02-12 ブラスト モーション インコーポレイテッドBlast Motion Inc. How to judge joint stress from sensor data
WO2020039491A1 (en) * 2018-08-21 2020-02-27 日本電気株式会社 Information distribution system, information distribution method, and program recording medium
JPWO2020039491A1 (en) * 2018-08-21 2021-09-24 日本電気株式会社 Information distribution system, information distribution method, and program
JP7211422B2 (en) 2018-08-21 2023-01-24 日本電気株式会社 Information distribution device, information distribution method, and program

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5982767B2 (en) Exercise assistance device, exercise assistance method, computer program, and program recording medium
JP2007236663A (en) Method and device for evaluating muscular fatigue, and exercise support system reflecting physiological situation of user in real-time
JP6941058B2 (en) Support-Walking aid device for users with motor dysfunction
US7713217B2 (en) Torque imparting system
US7278954B2 (en) Generated torque control method for leg body exercise assistive apparatus
EP1750641B1 (en) Gravity compensation control system and method using multiple feasibility parameters
JP4806447B2 (en) Active control of ankle foot orthosis
JP4549758B2 (en) Exercise measurement method, exercise measurement device, and exercise measurement program
EP1422128A2 (en) Gravity compensation method in a human assist system and a human assist system with gravity compensation control
WO2009157433A1 (en) Method and system for carrying out simulation and measurement relating to optimum operational condition for support stand of passive training device
Černe et al. The measurement setup for real-time biomechanical analysis of rowing on an ergometer
Kłodowski et al. Flexible multibody approach in forward dynamic simulation of locomotive strains in human skeleton with flexible lower body bones
JP4390129B2 (en) Estimation system of lower limb joint moment and lower limb muscle tension using plantar pressure
JP6281608B2 (en) Multiple link system, control method, and computer program
Aggogeri et al. Functional design in rehabilitation: modular mechanisms for ankle complex
US20190328304A1 (en) Joint torque computation device, joint torque computation method, and joint torque computation program
Farjadian et al. VRACK: Measuring pedal kinematics during stationary bike cycling
WO2022018938A1 (en) Exercise support device and exercise support method
Moritz et al. Validation of a full-body computer simulation of the golf drive for clubs of differing length
US7748271B2 (en) Apparatus and method for resistance-based muscular force evaluation using a hexagonal diagram of output distribution
Harrison et al. Torque and power about the joints of the arm during the freestyle stroke
JP6079585B2 (en) Gait balance evaluation device
Abdel-Malek et al. Santos: A physics-based digital human simulation environment
Hayward et al. Implementing virtual stairs on treadmills using torso force feedback
Legnani et al. An identification procedure for evaluating the dynamic parameters of the upper limbs during handcycling