JP2012143449A - 歩行支援装置、及び歩行支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】装着者の筋力に応じた歩行支援を行う。
【解決手段】装着型ロボット１（図１）は、超音波センサ３５によって装着者の大腿部の筋厚と皮脂厚を測定し、これによって装着者の骨格筋率（体組成情報）を推定する。装着型ロボット１は、予め様々な被験者の骨格筋率の平均値を記憶しており、装着者の骨格筋率が平均値よりも小さい場合は、アシスト力を強めに調節し、平均値よりも大きい場合はアシスト力を弱めに調節する。即ち、装着型ロボット１は、装着者の骨格筋率によって装着者の脚部の筋力を推定し、筋力が弱い場合にはアシスト力を強めに設定し、筋力が強い場合はアシスト力を弱めに設定する。このように、装着型ロボット１は、装着者の脚部の筋力の個人差に応じて自動的にアシスト力を調節するため、装着者は、筋力の個人差によらずに快適な歩行支援を受けることができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、歩行支援装置、及び歩行支援プログラムに関し、例えば、歩行をアシストするものに関する。

近年、介護ビジネスなどを中心に、人の動作（歩行や持ち上げなど）に使われる筋力を補助する装着型ロボット（パワーアシストスーツ）などが開発されている。
装着型ロボットには、上半身の筋力を補助するもの、下半身の筋力を補助するもの、あるいは、全身の筋力を補助するものなど各種のものがある。

装着型ロボットは、例えば、装着者の筋電から筋肉の動きを解析して関節モーメントを算出し、これに応じたアシスト力を発生させる。これによって、装着者は、重量物の持ち上げや歩行を楽に行うことができる。

このような技術に、特許文献１の「装着式動作補助装置、装着式動作補助装置の制御方法および制御用プログラム」がある。
この技術は、装着者に設置したセンサによって生体信号を検出し、これを用いて装着者の意思に従った動力をアクチュエータに発生させるものである。

しかし、従来の装着型ロボットは、装着者の関節に発生する関節モーメントに対してアシスト力を一様に発生させるものであり、脚部の筋力に基づくアシストは行われていなかった。

特開２００５−９５５６１号公報

本発明は、装着者の筋力に応じた歩行支援を行うことを目的とする。

請求項１に記載の発明では、歩行支援対象者の脚部の筋力を推定する筋力推定情報を取得する筋力推定情報取得手段と、前記取得した筋力推定情報を用いて前記歩行支援対象者の脚部の支援量を決定する支援量決定手段と、前記決定した支援量に応じた力を前記歩行支援対象者の脚部に作用させることにより、前記歩行支援対象者が前記脚部の関節に発生させるモーメントを軽減して前記歩行支援対象者の歩行を支援する歩行支援手段と、を具備したことを特徴とする歩行支援装置を提供する。
請求項２に記載の発明では、前記筋力推定情報取得手段は、少なくとも前記脚部の筋量を前記筋力推定情報として取得することを特徴とする請求項１に記載の歩行支援装置を提供する。
請求項３に記載の発明では、前記脚部の筋量を計測する筋量計測手段を具備し、前記筋力推定情報取得手段は、前記計測した筋量を前記筋力推定情報として取得することを特徴とする請求項１、又は請求項２に記載の歩行支援装置を提供する。
請求項４に記載の発明では、筋力の基準値を記憶する筋力基準値記憶手段を具備し、前記支援量決定手段は、前記記憶した筋力の基準値と前記推定される筋力の比率によって前記支援量を決定することを特徴とする請求項１、請求項２、又は請求項３に記載の歩行支援装置を提供する。
請求項５に記載の発明では、前記筋力基準値記憶手段は、身長と体重の組ごとに筋力の基準値を記憶しており、前記歩行支援対象者の身長と体重を取得する身長体重取得手段と、前記取得した身長と体重の組に対応する筋力の基準値を前記筋力基準値記憶手段で検索する検索手段と、を具備し、前記歩行支援手段は、前記検索した筋力の基準値を用いて前記支援量を決定することを特徴とする請求項４に記載の歩行支援装置を提供する。
請求項６に記載の発明では、前記推定する筋力は、前記歩行支援対象者の単位体重当たりの筋力であることを特徴とする請求項１から請求項５までのうちの何れか１の請求項に記載の歩行支援装置を提供する。
請求項７に記載の発明では、歩行支援対象者の脚部の筋力を推定する筋力推定情報を取得する筋力推定情報取得機能と、前記取得した筋力推定情報を用いて前記歩行支援対象者の脚部の支援量を決定する支援量決定機能と、前記決定した支援量に応じた力を前記歩行支援対象者の脚部に作用させることにより、前記歩行支援対象者が前記脚部の関節に発生させるモーメントを軽減して前記歩行支援対象者の歩行を支援する歩行支援機能と、をコンピュータに実現するための歩行支援プログラムを提供する。

本発明によれば、装着者の筋力を推定することにより装着者の筋力に応じた歩行支援を行うことができる。

装着型ロボットの装着状態を示した図である。 装着者の大腿部の組成を説明するための概念図である。 制御装置の構成を説明するための図である。 制御装置がアシスト力を決定する手順を説明するためのフローチャートである。 変形例を説明するための図である。

（１）実施形態の概要
装着型ロボット１（図１）は、股関節アシストアクチュエータ１７で股関節の動作を支援し、膝関節アシストアクチュエータ１８で膝関節の動作を支援し、足首関節アシストアクチュエータ１９で足首関節の動作を支援する。
即ち装着型ロボット１は、装着者が歩行のために関節モーメントを発生させる際に、各アシストアクチュエータを駆動して装着者が発生させる関節モーメントを軽減する。

装着型ロボット１は、超音波センサ３５によって装着者の大腿部の筋厚と皮脂厚を測定し、これによって装着者の骨格筋率（体組成情報）を推定する。
装着型ロボット１は、予め様々な被験者の骨格筋率の平均値を記憶しており、装着者の骨格筋率が平均値よりも小さい場合は、アシスト力を強めに調節し、平均値よりも大きい場合は、アシスト力を弱めに調節する。

即ち、装着型ロボット１は、装着者の骨格筋率によって装着者の脚部（腰部より下の部分）の筋力を推定し、筋力が弱い場合にはアシスト力を強めに設定し、筋力が強い場合はアシスト力を弱めに設定する。
このように、装着型ロボット１は、装着者の脚部の筋力の個人差に応じて自動的にアシスト力を調節するため、装着者は、筋力の個人差によらずに快適な歩行支援を受けることができる。

（２）実施形態の詳細
図１は、装着型ロボット１の装着状態を示した図である。
装着型ロボット１は、装着者の腰部及び下肢に装着し、装着者の歩行を支援（アシスト）するものである。
装着型ロボット１は、腰部装着部２１、上腿装着部２２、下腿装着部２３、足装着部２４、上腿連結部材２６、下腿連結部材２７、制御装置２、つま先接地センサ１０、つま先姿勢センサ１１、踵接地センサ１２、踵姿勢センサ１３、腰姿勢センサ１４、上腿姿勢センサ１５、下腿姿勢センサ１６、股関節アシストアクチュエータ１７、膝関節アシストアクチュエータ１８、足首関節アシストアクチュエータ１９、超音波センサ３５などを備えている。なお、腰部装着部２１、制御装置２、腰姿勢センサ１４以外は、両足に設けられている。

腰部装着部２１は、装着者の腰部の周囲に取り付けられ装着型ロボット１を固定する。
腰姿勢センサ１４は、腰部装着部２１に取り付けられ、ジャイロなどによって腰部の姿勢（ロール角、ヨー角、ピッチ角）を検出する。また、これらの角度を微分することにより、腰部の角速度や角加速度を求めることもできる。

制御装置２は、腰部装着部２１に取り付けられ、装着型ロボット１の動作を制御する。本実施の形態では、装着者の脚部の筋力を推定し、これに応じたトルクを装着者の関節に作用させて、装着者の歩行を支援する。
股関節アシストアクチュエータ１７は、装着者の股関節と同じ高さに設けられており、腰部装着部２１に対して上腿連結部材２６を前後方向に駆動する。なお、股関節アシストアクチュエータ１７を３軸アクチュエータとして横方向にも駆動するように構成することもできる。
装着型ロボット１は、股関節アシストアクチュエータ１７を駆動させることにより装着者が股関節に発生させる関節モーメントを軽減することができる。

上腿連結部材２６は、装着者の上腿部の外側に設けられた剛性を有する柱状部材であり、股関節アシストアクチュエータ１７と膝関節アシストアクチュエータ１８を連結する。
上腿装着部２２は、外側が上腿連結部材２６の内側に固定されており、内側が装着者の上腿に固定される。
上腿姿勢センサ１５は、上腿部の姿勢（ロール角、ヨー角、ピッチ角）を検出する。また、これらの角度を微分することにより、上腿部の角速度や角加速度を求めることもできる。

超音波センサ３５は、上腿装着部２２に取り付けられており、装着者の大腿部中央付近の内部に超音波を出力すると共に、大腿部内部の組織から反射されてくる反射波を検知する。この反射波を解析することにより、大腿部内部の組成（皮脂厚、筋厚など）を得ることができる。

なお、超音波によって大腿部の皮脂厚や筋厚を測定する方法は、例えば、「形態・機能 第６巻第１号（コ・メディカル形態機能学会 ２００７年９月）」の「超音波皮脂厚計を用いた下肢筋厚測定値の妥当性と筋力・筋量との関連について」などで研究されている。本研究によれば、超音波のエコーによって大腿部の筋厚を測定し、これによって筋力の推定が可能となる。
また、特許文献（特開２００１−１２８９７３）「超音波生体組織測定装置及び超音波生体組織測定方法」では、超音波のエコーにっよて体脂肪などの生体組織を検出する技術が開示されている。

膝関節アシストアクチュエータ１８は、装着者の膝関節と同じ高さに設けられており、上腿連結部材２６に対して下腿連結部材２７を前後方向に駆動する。
装着型ロボット１は、膝関節アシストアクチュエータ１８を駆動させることにより装着者が膝関節に発生させる関節モーメントを軽減することができる。
下腿連結部材２７は、装着者の下腿部の外側に設けられた剛性を有する柱状部材であり、膝関節アシストアクチュエータ１８と足首関節アシストアクチュエータ１９を連結する。

下腿装着部２３は、外側が下腿連結部材２７の内側に固定されており、内側が装着者の下腿に固定される。
下腿姿勢センサ１６は、下腿部の姿勢（ロール角、ヨー角、ピッチ角）を検出する。また、これらの角度を微分することにより、下腿部の角速度や角加速度を求めることもできる。

足首関節アシストアクチュエータ１９は、装着者の足首関節と同じ高さに設けられており、下腿連結部材２７に対して足装着部２４のつま先を上下する方向に駆動する。
装着型ロボット１は、足首関節アシストアクチュエータ１９を駆動させることにより装着者が足首関節に発生させる関節モーメントを軽減することができる。
足装着部２４は、装着者の足部（足の甲、及び足裏）に固定される。一般に、足指の付け根の関節は歩行の際に屈曲するが、足装着部２４も足指の付け根の部分が足指に従って屈曲するようになっている。

つま先姿勢センサ１１と踵姿勢センサ１３は、それぞれ、足装着部２４の先端と後端に設置され、それぞれ、つま先と踵の姿勢（ロール角、ヨー角、ピッチ角）を検出する。また、これらの角度を微分することにより、つま先や踵の角速度や角加速度を求めることもできる。

つま先接地センサ１０は、足装着部２４の足裏部前方に設置され、つま先の接地を検出する。
踵接地センサ１２は、足装着部２４の足裏部後方に設置され、踵の接地を検出する。
以上のように構成された装着型ロボット１は、股関節アシストアクチュエータ１７、膝関節アシストアクチュエータ１８、足首関節アシストアクチュエータ１９を駆動することにより、装着者の歩行を支援する。

なお、本実施の形態では、装着型ロボット１は、各姿勢センサからの出力により、各アシストアクチュエータを駆動するが、姿勢センサの代わりに、あるいは、姿勢センサと共に筋電を用いて各アシストアクチュエータを制御するように構成することもできる。

図２の各図は、装着者の大腿部４０の組成を説明するための概念図である。
図２（ａ）の左図は、大腿部４０ａの大腿骨に垂直な方向の断面図を表しており、右図は、大腿骨に平行な方向の断面図を表している。
大腿部４０ａは、大腿部４０ａの筋肉が発達しており、筋力が大きい場合を示している。
超音波センサ３５によって大腿部４０の内部に超音波を出力すると、皮脂４１ａの皮脂厚と筋肉４２ａの筋厚を測定することができる。

図２（ｂ）は、図２（ａ）と同様に大腿部４０ｂの断面図を表している。
大腿部４０ｂは、大腿部４０ａに比べて筋肉の発達が劣っており、大腿部４０ａに比べて皮脂４１ｂの皮脂厚が厚く、筋肉４２ｂの筋厚が薄くなっている。
大腿部４０ｂの場合も、超音波センサ３５によって、皮脂４１ｂの皮脂厚と筋肉４２ｂの筋厚を測定することができる。

このように、筋肉の発達具合は、装着者によって個人差があり、これにより、歩行に使用できる筋力も個人差がある。そこで、装着型ロボット１は、装着者の筋力に応じてアシスト力（装着型ロボット１が装着者の関節に作用させるモーメント）を調節する。この調節方法は、例えば、以下のように各種考えられる。
（１）測定した筋厚によってアシスト力を調節する場合。
この場合、装着型ロボット１は、筋厚が厚い装着者に対しては、アシスト力を弱くし、筋厚が薄い人に対しては、アシスト力を強くする。これは、筋厚が薄いほど、発揮できる筋力が弱く、より多くのアシスト力を必要とすると考えられるためである。

（２）測定した筋厚と皮脂厚によってアシスト力を調節する場合。
この場合、例えば、アシスト力の基準値は筋厚によって設定し（即ち、筋肉量の絶対値によってアシスト力の基準値を設定し）、これを筋厚と皮脂厚の比率によって調節する。 即ち、筋厚の比率が小さい装着者は、筋肉量に対して皮下脂肪が多いと考えられるため、アシスト力が強くなるように筋厚比率に基づいてアシスト力を調節する。

（３）筋厚と体重によってアシスト力を調節する場合。
この場合、装着者に体重を入力してもらうか、つま先姿勢センサ１１、踵接地センサ１２などの検出値によって測定することにより、例えば、単位体重当たりの筋厚（筋肉量）によってアシスト力を調節する。即ち、単位体重当たりの筋厚が小さい人ほどアシスト力を強くする。
これは、大腿部の筋肉量が同じであっても、体重が重い人ほどアシスト力を必要とするためである。

（４）骨格筋率によってアシスト力を調節する場合。
この場合、装着者の大腿部の筋厚（筋肉の断面積）と皮脂厚（皮脂の断面積）から装着者の骨格筋率を推定し、当該骨格筋率によってアシスト力を調節する。骨格筋率が低い装着者は、大腿部の筋力が弱いと考えられるため、アシスト力が大きくなるようにアシスト力を調節する。
即ち、骨格筋率が高い装着者は、脚部の筋力が高いと推定され、骨格筋率が低い装着者は、脚部の筋力が低いと推定されるため、（４）は、脚部の筋力を推定する手段として骨格筋率を用いたものである。

ここで、骨格筋率とは、体重に対する骨格筋（全筋肉から内臓を構成する筋肉を除いたもの）の比率である。骨格筋率の計算は、例えば、筋厚、皮脂厚、骨格筋率の対応表を用いて行う。あるいは、体重、身長、筋厚、皮脂厚、骨格筋率などのより多くのパラメータを用いた対応表であってもよい。また、筋厚と皮脂厚から骨格筋率を算出する計算式を用意して計算によって求めてもよい。

超音波センサ３５の検出値を用いたアシスト力の調整方法は、この他にも各種考えられるが、本実施の形態では、（４）の骨格筋率によってアシスト力を調節する方法を採用する。
具体的には、事前に求めた複数の被験者の骨格筋率から平均値を算出し、測定した骨格筋率と平均骨格筋率の比をアシスト係数αとする。即ち、（アシスト係数α）＝（平均骨格筋率）／（測定した骨格筋率）・・・（式１）とする。

次に、任意に設定した一律なアシスト率に対してアシスト係数αを掛けることで、アシスト率を個人適合させ、装着者が発生する関節モーメントからアシスト率分の力をアシストする。即ち、（アシスト力）＝（装着者が発生する関節モーメント）×（アシスト係数α）×（任意の一律なアシスト率）・・・（式２）とする。

図３は、制御装置２の構成を説明するための図である。
制御装置２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、記憶媒体、各種インターフェースなどを備えたコンピュータで構成されており、ＣＰＵで歩行支援プログラムを実行すると、超音波センサ情報取得部５１、平均骨格筋率データベース５２、アシスト係数算出部５３、歩行アシスト力決定部５４が構成される。

超音波センサ情報取得部５１は、超音波センサ３５から検出値を取得する。
平均骨格筋率データベース５２は、平均骨格筋率を記憶したデータベースであり、記憶媒体に記憶されている。
平均骨格筋率データベース５２は、例えば、性別、年齢別、身長体重別など、項目によって場合分けして構成することも可能である。

アシスト係数算出部５３は、超音波センサ情報取得部５１から超音波センサ３５の検出値を取得し、これから装着者の骨格筋率を計算し、この計算値と平均骨格筋率データベース５２のデータから（式１）によってアシスト係数αを算出する。
歩行アシスト力決定部５４は、アシスト係数算出部５３からアシスト係数αを取得し、（式２）によって各関節のアシスト力を決定する。股関節アシストアクチュエータ１７、膝関節アシストアクチュエータ１８、足首関節アシストアクチュエータ１９は、歩行アシスト力決定部５４が決定したアシスト力にて装着者の歩行を支援する。

図４は、制御装置２が装着者に対するアシスト力を決定する手順を説明するためのフローチャートである。
以下の手順は、制御装置２のＣＰＵが歩行支援プログラムに従って行うものである。
まず、装着者が装着型ロボット１を装着してスイッチをオンすると、ＣＰＵは、起動する（ステップ５）。

次に、ＣＰＵは、超音波センサ３５を駆動して装着者の大腿部の体組成を測定することにより、骨格筋率の測定を開始すると共に（ステップ１０）、装着者の骨格筋率が測定可能か否かを判断する（ステップ１５）。

超音波センサ３５からエラー信号が出力されるなど、骨格筋率が測定可能でない場合（ステップ１５；Ｎ）、ＣＰＵは、アシスト係数αを１に設定する（ステップ２５）。
骨格筋率が測定可能な場合（ステップ１５；Ｙ）、ＣＰＵは、超音波センサ３５の検出値から装着者の骨格筋率を取得し、平均骨格筋率データベース５２のデータを参照して（式１）によりアシスト係数αを設定する（ステップ２０）。

次に、ＣＰＵは、アシスト係数αを（式２）に代入してアシスト力を設定し（ステップ３０）、当該アシスト力にて股関節アシストアクチュエータ１７、膝関節アシストアクチュエータ１８、足首関節アシストアクチュエータ１９を駆動してアシストを開始する（ステップ３５）。
電源がオフされると（ステップ４０）、ＣＰＵは、歩行支援動作を終了する。

次に、変形例について説明する。
本変形例では、装着者の身長体重別の平均骨格筋率を用いてアシスト力を設定する。
このため、事前に複数の被験者の骨格筋率、身長、体重を測定し、同一の身長・体重の組合せとなる被験者をグループに分け、グループごとの平均骨格筋率を算出してデータベースに登録しておく。
そして、装着型ロボット１は、（アシスト係数α）＝（同一の身長体重での平均骨格筋率）／（測定した骨格筋率）・・・（式３）によってアシスト係数αを算出する。

図５は、本変形例に係る制御装置２の構成を説明するための図である。実施の形態と同じ構成には、同じ符号を付し、説明を省略・簡略化する。
身長体重情報入力部６１は、タッチパネルなどで構成され、装着者が自身の身長と体重を入力する。または、携帯電話やパーソナルコンピュータなどから通信によって入力するように構成してもよい。

身長体重情報取得部６２は、入力された身長と体重を取得する。
身長体重別平均骨格筋率データベース６３は、身長・体重の組合せごとの平均骨格筋率を登録したデータベースである。

以上のように構成された制御装置２は、次のようにしてアシスト力を決定する。
装着者が身長体重情報入力部６１から身長・体重を入力すると、身長体重情報取得部６２がこれを取得し、アシスト係数算出部５３に通知する。
アシスト係数算出部５３は、超音波センサ情報取得部５１から超音波センサ３５による測定値を取得して装着者の骨格筋率を推定すると共に、装着者の身長・体重と同じ身長・体重の被験者の平均骨格筋率を身長体重別平均骨格筋率データベース６３で検索する。
そして、アシスト係数算出部５３は、（式３）により、アシスト係数αを算出する。

歩行アシスト力決定部５４は、アシスト係数算出部５３からアシスト係数αを取得して（式２）によりアシスト力を決定し、当該アシスト力にて股関節アシストアクチュエータ１７、膝関節アシストアクチュエータ１８、足首関節アシストアクチュエータ１９を駆動して装着者の歩行を支援する。

以上に説明した実施の形態、及び変形例によって、次のような効果を得ることができる。
（１）装着型ロボット１は、装着者の脚部の筋力を推定し、当該推定した筋力に応じてアシスト力を自動的に調節することができる。
（２）装着型ロボット１は、超音波センサ３５によって筋厚と皮脂厚を測定することができ、これによって装着者の脚部の筋力を推定することができる。
（３）装着型ロボット１は、装着者の脚部の筋力を推定する目安として、骨格筋率を用いることができる。
（４）装着型ロボット１は、被験者による実測から基準となる骨格筋率（即ち、基準となる脚部の筋力）を記憶しておき、当該基準となる骨格筋率と、装着者の骨格筋率（即ち、装着者の脚部の筋力）の比率からアシスト力を設定することができる。
（５）装着型ロボット１は、基準となる骨格筋率を身長と体重の組ごとに記憶しておき、装着者と同じ身長体重での基準となる骨格筋率と比較することによりアシスト力を調節することができる。
（６）人体の組成情報（骨格筋率など）を推定し、人が出力する関節モーメントが同じであっても負担を軽減させるように歩行支援をすることができる。即ち、体重が同じでも筋力の筋肉質の装着者に対するよりも皮下脂肪の覆い装着者に対するアシスト力を強くすることができる。

なお、実施の形態では、超音波によって装着者の大腿部の組成を測定したが、これは、測定手段を超音波に限定するものではなく、例えば、生体インピーダンス法などを用いてもよい。
また、実施の形態では、測定箇所を大腿部に限定するものではなく、例えば、ふくらはぎなど、他の箇所の体組成を用いることもできる。
更に、実施の形態では、測定により装着者の骨格筋率を推定したが、装着者が自身の骨格筋率を入力するように構成することもできる。

以上に説明した実施の形態、及び変形例によって、次の構成を得ることができる。
装着型ロボット１は、超音波センサ３５によって装着者の大腿部の筋厚と皮脂厚を測定するが、これらの情報は、装着者の脚部の筋力を推定する筋力推定情報として機能している。このため、装着型ロボット１は、歩行支援対象者（装着者）の脚部の筋力を推定する筋力推定情報を取得する筋力推定情報取得手段を具備している。
また、装着型ロボット１は、筋厚と皮脂厚から装着者の骨格筋率を推定し、これによってアシスト力を決定している。このため、装着型ロボット１は、前記取得した筋力推定情報を用いて前記歩行支援対象者の脚部の支援量（アシスト力）を決定する支援量決定手段を備えている。
また、装着型ロボット１は、決定したアシスト力を股関節アシストアクチュエータ１７、膝関節アシストアクチュエータ１８、足首関節アシストアクチュエータ１９に発揮させることにより装着者の脚部に力を作用させ、装着者が発生させる関節モーメントを軽減するため、前記決定した支援量に応じた力を前記歩行支援対象者の脚部に作用させることにより、前記歩行支援対象者が前記脚部の関節に発生させるモーメントを軽減して前記歩行支援対象者の歩行を支援する歩行支援手段を備えている。

装着型ロボット１は、装着者の脚部の筋量を大腿部の筋厚によって測定するため、前記筋力推定情報取得手段は、少なくとも前記脚部の筋量を前記筋力推定情報として取得している。

装着型ロボット１は、超音波センサ３５によって装着者の大腿部の筋厚を測定し、これによって脚部の筋量を測定するため、前記脚部の筋量を測定する筋量測定手段を備えている。
そして、装着型ロボット１は、測定した筋厚を取得するため、前記筋力推定情報取得手段は、前記測定した筋量を前記筋力推定情報として取得している。

装着型ロボット１は、予め複数の被験者の骨格筋率の平均値を記憶しており、これは筋力の基準値として機能している。
このため、装着型ロボット１は、筋力の基準値を記憶する筋力基準値記憶手段を備えている。
また、装着型ロボット１は、平均骨格筋率（脚部の筋力の基準値を表す量）と装着者の骨格筋率（装着者の脚部の筋力を推定する量）によってアシスト係数αを計算し、これによってアシスト力を決定するため、前記支援量決定手段は、前記記憶した筋力の基準値と前記推定される筋力の比率によって前記支援量を決定している。

また、変形例では、装着型ロボット１は、被験者の身長と体重の組ごとに平均骨格筋率を身長体重別平均骨格筋率データベース６３に記憶しており、装着型ロボット１は、前記筋力基準値記憶手段は、身長と体重の組ごとに筋力の基準値を記憶している。
また、装着型ロボット１は、身長体重情報入力部６１によって装着者の身長と体重を取得するため、前記歩行支援対象者の身長と体重を取得する身長体重取得手段を備えている。
また、装着型ロボット１は、装着者の身長と体重の組に対応するものを身長体重別平均骨格筋率データベース６３で検索するため、前記取得した身長と体重の組に対応する筋力の基準値を前記筋力基準値記憶手段で検索する検索手段を備えている。
更に、装着型ロボット１は、検索された平均骨格筋率を用いてアシスト力を決定するため、前記歩行支援手段は、前記検索した筋力の基準値を用いて前記支援量を決定している。

装着型ロボット１は、筋厚、皮脂厚から装着者の骨格筋率を推定するが、骨格筋率は、単位体重当たりの骨格筋の割合であり、単位体重当たりの脚部の筋力に対応するため、前記推定する筋力は、前記歩行支援対象者の単位体重当たりの筋力ということができる。

また、装着型ロボット１は、歩行支援対象者の脚部の筋力を推定する筋力推定情報を取得する筋力推定情報取得機能と、前記取得した筋力推定情報を用いて前記歩行支援対象者の脚部の支援量を決定する支援量決定機能と、前記決定した支援量に応じた力を前記歩行支援対象者の脚部に作用させることにより、前記歩行支援対象者が前記脚部の関節に発生させるモーメントを軽減して前記歩行支援対象者の歩行を支援する歩行支援機能と、をコンピュータで実現する歩行支援プログラムを記憶しており、これをＣＰＵで実行して歩行支援機能を発揮する。

１ 装着型ロボット
２ 制御装置
１０ つま先接地センサ
１１ つま先姿勢センサ
１２ 踵接地センサ
１３ 踵姿勢センサ
１４ 腰姿勢センサ
１５ 上腿姿勢センサ
１６ 下腿姿勢センサ
１７ 股関節アシストアクチュエータ
１８ 膝関節アシストアクチュエータ
１９ 足首関節アシストアクチュエータ
２１ 腰部装着部
２２ 上腿装着部
２３ 下腿装着部
２４ 足装着部
２６ 上腿連結部材
２７ 下腿連結部材
３５ 超音波センサ
４０ａ、４０ｂ 大腿部
４１ａ、４１ｂ 皮脂
４２ａ、４２ｂ 筋肉
５１ 超音波センサ情報取得部
５２ 平均骨格筋率データベース
５３ アシスト係数算出部
５４ 歩行アシスト力決定部
６１ 身長体重情報入力部
６２ 身長体重情報取得部
６３ 身長体重別平均骨格筋率データベース

Claims (7)

1. 歩行支援対象者の脚部の筋力を推定する筋力推定情報を取得する筋力推定情報取得手段と、
   前記取得した筋力推定情報を用いて前記歩行支援対象者の脚部の支援量を決定する支援量決定手段と、
   前記決定した支援量に応じた力を前記歩行支援対象者の脚部に作用させることにより、前記歩行支援対象者が前記脚部の関節に発生させるモーメントを軽減して前記歩行支援対象者の歩行を支援する歩行支援手段と、
   を具備したことを特徴とする歩行支援装置。
   
2. 前記筋力推定情報取得手段は、少なくとも前記脚部の筋量を前記筋力推定情報として取得することを特徴とする請求項１に記載の歩行支援装置。
   
3. 前記脚部の筋量を計測する筋量計測手段を具備し、
   前記筋力推定情報取得手段は、前記計測した筋量を前記筋力推定情報として取得することを特徴とする請求項１、又は請求項２に記載の歩行支援装置。
   
4. 筋力の基準値を記憶する筋力基準値記憶手段を具備し、
   前記支援量決定手段は、前記記憶した筋力の基準値と前記推定される筋力の比率によって前記支援量を決定することを特徴とする請求項１、請求項２、又は請求項３に記載の歩行支援装置。
   
5. 前記筋力基準値記憶手段は、身長と体重の組ごとに筋力の基準値を記憶しており、
   前記歩行支援対象者の身長と体重を取得する身長体重取得手段と、
   前記取得した身長と体重の組に対応する筋力の基準値を前記筋力基準値記憶手段で検索する検索手段と、
   を具備し、
   前記歩行支援手段は、前記検索した筋力の基準値を用いて前記支援量を決定することを特徴とする請求項４に記載の歩行支援装置。
   
6. 前記推定する筋力は、前記歩行支援対象者の単位体重当たりの筋力であることを特徴とする請求項１から請求項５までのうちの何れか１の請求項に記載の歩行支援装置。
   
7. 歩行支援対象者の脚部の筋力を推定する筋力推定情報を取得する筋力推定情報取得機能と、
   前記取得した筋力推定情報を用いて前記歩行支援対象者の脚部の支援量を決定する支援量決定機能と、
   前記決定した支援量に応じた力を前記歩行支援対象者の脚部に作用させることにより、前記歩行支援対象者が前記脚部の関節に発生させるモーメントを軽減して前記歩行支援対象者の歩行を支援する歩行支援機能と、
   をコンピュータに実現するための歩行支援プログラム。

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