JP2014155653A

JP2014155653A - パワーアシスト装置およびそれを用いたリハビリテーション支援装置

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Publication number: JP2014155653A
Application number: JP2013029011A
Authority: JP
Inventors: Tomoyuki Noda; 智之野田; Tatsuya Teramae; 達也寺前; Junichiro Furukawa; 淳一朗古川; Jun Morimoto; 淳森本
Original assignee: ATR Advanced Telecommunications Research Institute International
Current assignee: ATR Advanced Telecommunications Research Institute International
Priority date: 2013-02-18
Filing date: 2013-02-18
Publication date: 2014-08-28
Anticipated expiration: 2033-02-18
Also published as: JP6299040B2

Abstract

【課題】低コストで大きな設置空間が不要なパワーアシスト装置を提供する。
【解決手段】
パワーアシスト装置１０００では、対象に対するアシスト力を生成するためのエアマッスル１１０の一方端は、架台１３０により支持されて懸下される。エアマッスルに作用する力を検出するためのロードセル部１０６が、たとえば、搬送対象の対象物１０と結合する搬送部１００とエアマッスルの他方端との間に設けられる。検知部１２４は、エアマッスルの長さの変化を検知する。制御部２００は、エアマッスルの生成するアシスト力を、ロードセル部の検知結果に応じて、制御する。制御部は、エアマッスルの収縮割合に対するアシスト力の所定の関係を表す駆動力モデルの逆モデルにより、アシスト力を生成するためにエアマッスルに加える圧力を制御する。
【選択図】図１

Description

本発明は、作業者に対するパワーのアシストを行うパワーアシスト装置およびこのパワーアシスト装置を用いたリハビリテーション支援装置に関する。

作業者がワークなどの対象物を搬送する際にワークを保持する搬送部の移動および制動をアシストするアシスト力を発生させて搬送作業を円滑に行うことを可能にするパワーアシスト装置が広く知られている。

特許文献１に記載されたパワーアシスト装置は、アシスト力を発生させる駆動源を搬送部に一体的に組み付けた構成を備えており、ワークを搬送する搬送経路の全域において作業者の好みに応じたアシスト力を適宜に発生させることを可能にしている。

また、近年、外骨格ロボットやロボットスーツなど、ヒトが装着するロボットが盛んに研究開発されており（たとえば、非特許文献１を参照）、ヒトの運動機能のアシスト目的で幅広く利用されることが期待されるロボット技術の応用分野となっている。

これら装着型のロボットは大きく２種類に分類される。一つは工場での作業性の向上をはじめ、日常生活における介護者など健常者を対象としたもの、もう一つは要介護者の動作支援やリハビリテーション支援など非健常者を対象としたものである。

ここで、このようなリハビリテーション支援のための装置としては、このようなロボットではなく、たとえば、歩行の訓練用として、免荷式歩行訓練等を行う際に用いられ、歩行訓練等を安全に行うことが可能な吊り具などが使用されている（たとえば、特許文献２）。このような吊り具は、装着位置のずれや身体への食い込みを防いで安定した装着を確保し、歩行訓練等を安全に行うことを目的とするものである。ただし、このような吊り具によっても、完全に、身体への食い込みを抑制することは困難である。しかも、このような吊り具では、歩行の訓練の支援は可能であっても、使用者の他の運動の支援まで行うことは困難である。

このような歩行訓練の支援のために、使用者の脚部にかかる荷重をセンサにより検出して、体重免荷アシスト力を付与することで、ロボットによる利用者自身の脚による体重支持をアシストする体重免荷アシスト装置なども提案されている（たとえば、特許文献３）。さらに、運動機能障害を有する生体の諸動作に伴いその生体の体表面に生じる生体信号を検出して生体の運動機能回復のためのリハビリテーションを支援するリハビリテーション支援装置についても報告がある（たとえば、特許文献４）。

このようなパワーアシスト型ロボットにおける、ヒト-ロボット間の相互作用を通じた運動支援のための制御方策としては、目標角度に基づく方策や、ヒトのＥＭＧ（Electromyogram、筋電図）信号などの生体信号を使う方策などが提案されている。

目標角度への追従制御では各関節の目標軌道・角度との差に基づき制御出力を決定する。この場合、ロボットの目標軌道にヒトの運動は拘束されることになる。

例えば、非健常者を対象とした制御方策として非特許文献２では、歩行訓練が必要な患者のために、健常者の歩行軌道を目標としたロボットの位置制御が提案されている。健常者を対象とした制御方策としては、ヒトの現在姿勢を目標位置とした追従制御によりヒトに追従するロボット制御手法も用いられている（たとえば、非特許文献３）。

ＥＭＧ信号を用いる手法では、健常者を対象として計測されるＥＭＧ信号から関節トルクを計算する方法などが提案されている（たとえば、非特許文献４）。

特開２００５−１５４０４７号公報特開２００７−１８５２４６号公報特開２００６−１８７３４８号公報特開２００８−２６４５０９号公報

Hyon, S. and Morimoto, J. and Matsubara, T. and Noda, T. and kawato, M.："XoR：Hybrid Drive Exoskeleton Robot That Can Balance" IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2011 Sai K.Banala, Seok Hun Kim, Sunil K.Agrawal, and John P.Scholz： "Robot Assisted Gait Training With Active Leg Exoskeleton(ALEX)" IEEE, TRANSACTION ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING, vol.17, pp.2-8, 2009 H.Kazerooni, Andrew Chu, and Ryan Steger： "That Which Does Not Stabilize, Will Only Make Us Stronger" SAGE Publications, vol.26, No.1, pp.75-89, 2007 S.Lee, and Y.sankai： "Power Assist Control for Walking Aid with HAL-3 Based on EMG and Impedance Adjustment around Knee Joint" IEEE, Conference on Inteligent Robots and Systems, pp.1499-1504, 2002

しかしながら、まず、従来の搬送作業を円滑に行うことを可能にするパワーアシスト装置は、工場内などで作業者の搬送操作作業を支援することを目的としており、ワークを搬送する際、搬送部に一体的に組み付けた駆動源を搬送部とともに移動させることになり、当該駆動源の重量を考慮した高出力、かつ大型の駆動源を装置に組み込むことが必要になる。また、搬送作業の任意のタイミングで比較的大きなアシスト力を適宜に発生させることが要請されるため、応答性のより高い高性能な駆動源を用いることになり、パワーアシスト装置の大型化してしまうという問題がある。

したがって、大型の工場などではない場所に、簡易に、パワーアシスト装置を設置することには困難がある。また、従来のパワーアシスト装置を、病院などの施設内で、リハビリテーションの支援のために使用するには、設置場所の確保が問題となったり、設置コストが問題となる。

また、従来のリハビリテーションの支援のためのパワーアシストロボットでは、ＥＭＧ信号を利用しアシストを行う場合、基本的な問題として、筋活性度-筋張力の非線形性とＥＭＧ-関節トルクの対応データをどのように扱うかが必ずしも明確となっているわけではない、という問題がある。

たとえば、膝の駆動トルクを算出する方法として、座位の状態で膝に負荷を与え、トルクと対応する筋電位を計測することも可能ではあるものの、ある特定姿勢での関節トルクに対応するＥＭＧ信号のみが計測され、アシストすべき動作中の姿勢におけるＥＭＧ信号と関節トルクの対応関係を表せていない可能性があるという問題がある。また、床反力などの接触力による関節のトルク量変化を考慮することができない。

本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、低コストで大きな設置空間が不要なパワーアシスト装置を提供することである。

この発明の他の目的は、設置空間をとらず、アシストすべき動作中の姿勢におけるＥＭＧ信号により、その動作のための関節トルクに対して適切なアシストを行うことが可能なリハビリテーション支援装置を提供することである。

この発明の１つの局面に従うと、パワーアシスト装置であって、支持部材と、支持部材により支持されて懸下し、対象に対するアシスト力を生成するためのエアマッスルと、対象を保持して移動自在な結合部と、エアマッスルに作用する力を検出するためのロードセル部と、エアマッスルの長さの変化を検知するための検知部と、エアマッスルの生成するアシスト力を、ロードセル部の検知結果に応じて、制御する制御部とを備え、制御部は、エアマッスルの収縮割合に対するアシスト力の所定の関係を表す駆動力モデルの逆モデルにより、アシスト力を生成するためにエアマッスルに加える圧力を制御する。

好ましくは、エアマッスルの一方端と結合し、移動可能な移動部をさらに備え、支持部材は、移動部を支持して、対象の移動経路に対応して移動部を移動させ、結合部は、エアマッスルの他方端により支持され、移動部は、支持部材に沿って移動するための駆動手段を含み、制御部は、外部コマンドに応じて、駆動手段を制御して、移動部を移動させる。

この発明の他の局面に従うと、リハビリテーション支援装置であって、支持部材により支持されて懸下し、使用者の運動に対するアシスト力を生成するためのエアマッスルと、使用者の下肢の運動において、下肢のうちの免荷の対象となる第１の下肢の重量を支持するために、使用者の体の一部に装着され、一部を保持して移動自在な装着部材と、エアマッスルに作用する力を検出するためのロードセル部と、エアマッスルの長さの変化を検知するための第１の検知部と、使用者の運動において下肢のうちの健常側の第２の下肢の関節角度および筋電位を検出するための第２の検知部と、エアマッスルの生成するアシスト力を、ロードセル部の検知結果および第２の検知部の検知結果に応じて、制御する制御部とを備え、制御部は、エアマッスルの収縮割合に対するアシスト力の所定の関係を表す駆動力モデルの逆モデルにより、使用者の運動において発生する鉛直方向の力成分に対するアシスト力を生成するためにエアマッスルに加える圧力を制御する。

好ましくは、制御部は、筋電位および関節角から筋モデルにより算出された筋張力と、校正時にフィッティングにより得られた筋関節トルク推定モデルとによって、関節トルクを算出し、関節トルクから鉛直方向の力成分を抽出する。

好ましくは、制御部は、校正時において、接触力を考慮した浮動ベースの逆動力学計算から動作中の関節の駆動トルクを推定し、推定された駆動トルクに対応する筋電位を計測することで、筋電位と駆動トルクの対応関係の関数を最小二乗法によりフィッティングする。

この発明のパワーアシスト装置によれば、低コストで設置することができ、大きな設置空間が不要である。

また、この発明のリハビリテーション支援装置によれば、設置空間をとらず、アシストすべき動作中の姿勢におけるＥＭＧ信号により、その動作のための関節トルクに対して適切なアシストを行うことが可能である。

実施の形態１のパワーアシスト装置１０００の構成を説明するための機能ブロック図である。図１に示したパワーアシスト装置１０００において、エアマッスルの伸縮とアシスト力との関係を説明するための図である。実施の形態２のリハビリテーション支援装置２０００の構成を説明するための機能ブロック図である。被験者が、リハビリテーション支援装置を用いてスクワット運動をしている状況を示す図である。キャリブレーション時において、被験者のＥＭＧ信号および関節角を測定した場合のセンサの装着状況を説明する図である。浮動ベース逆動力学より求めた膝関節駆動トルクの値と、上述の手法を用いて筋張力を考慮したＥＭＧ信号より推定されたトルクの値を比較した図である。アシスト動作の処理の流れを説明するための図である。本実施の形態で行ったスクワットパターンを示す図である。推定された鉛直方向の力とエアマッスルに取り付けられたロードセルの値の力の比較を示す図である。実際の０．２Ｈｚ動作でのアシスト効果をＥＭＧの比較により示す図である。実際の０．５Ｈｚ動作でのアシスト効果をＥＭＧの比較により示す図である。

以下、本発明の実施の形態のパワーアシスト装置およびそれを用いたリハビリテーション支援装置の構成について、図に従って説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素および処理工程は、同一または相当するものであり、必要でない場合は、その説明は繰り返さない。
[実施の形態１]
以下、本実施の形態１において、パワーアシスト装置について説明する。

図１は、実施の形態１のパワーアシスト装置１０００の構成を説明するための機能ブロック図である。

以下では、一例として、対象物に対する操作者の搬送操作により、移動機構４が移動する構成であるものとして説明する。ただし、操作者が対象物に対して行う操作が、たとえば、上下方向の搬送だけであるならば、このような移動機構４を設けることは必須ではない。

パワーアシスト装置１０００は、対象物に対する操作者の搬送操作に際して、対象物１０に対する重量を補償するアシスト力を与えるための懸下機構２と、懸下機構２を移動自在に天井に設置するための移動機構４とを備える。

懸下機構２は、アシスト力を発生するためのエアマッスル１１０と、搬送対象となる対称物（ワーク）１０を保持して移動自在な搬送部材１００と、化学繊維の糸により編まれた紐状部材１０４と搬送部材１００とを接続するための接続部材１０２と、紐状部材１０４とエアマッスル１１０とを接続するとともに、エアマッスル１１０に加わる力を検出するためのロードセル部１０６と、エアマッスル１１０を移動機構４の移動部１４０に接続するための接続部材１１２とを備える。なお、ロードセル部１０６は、接続部材１１２側に設けられてもよい。また、たとえば、移動機構４は、ＸＹ移動クレーンとして２次元で移動する機構とすることも可能である。

エアマッスルとは、人工筋アクチュエータのことである。エアマッスルは圧縮空気をゴムチューブ内部に送りこむことで膨張する力を化学繊維の糸により編まれた紐状部材１０４よって収縮力に変換する。エアマッスルの制御については、後述する。

検知部１２４は、固定部材１１２および移動部１４０に固定されており、ロードセル部１０６に接続される固定部材１２２まで張られたワイヤ１２０を、エアマッスル１１０の伸縮に応じて巻き上げ、このワイヤ１２０の巻き上げ量により、エアマッスル１１０の長さの変化ΔＬを検知する。

搬送部材１００は、たとえば、対象物１０と接続解除が可能なように、機械的に接続されていてもよいし、あるいは、空気の吸入により対象物１０と結合されていてもよい。

また、化学繊維の糸とは、たとえば、金属線、チェーンあるいは機械的なベルトなどの方式と比較して、軽量で強く、柔軟であるので、液晶ポリマー繊維を採用することができる。液晶ポリマー繊維としては、たとえば、クラレ社製ベクトラン（登録商標）を用いることができ、これは、高分子繊維であるにも関わらず、高強力高弾性率を有する素材として知られている。

移動機構４については、パワーアシスト装置１０００は、搬送作業が行われる作業領域周辺に配置された架台１３０上に設置されている。架台１３０は、たとえば、天井に固定されている。架台１３０には対象物１０が搬送される搬送経路Ｒと平行に伸びるレールを設けている。搬送部材１００はレールに沿って移動可能となるようにローラー等の直動をガイドする移動部１４０を介して架台１３０に取り付けられている。

なお、以上の説明では、架台１３０は、天井に固定されているものとしたが、このような構成に限定されず、たとえば、架台１３０を支柱などで支持する構成であってもよい。さらに、移動機構４は、このような架台１３０のレールを移動部１４０が、操作者が押し引きすることにより移動するという構造にも限られず、たとえば、移動機構４自身は、ロボットアームにより構成されていてもよい。

ただし、架台１３０を天井の梁に固定する構成としたり、支柱で支持する構成とすることで、設置コストを低減することが可能である。

また、移動部１４０は、モータなどの駆動機構を備えて、レール上を制御部２００の制御により自走する構成であってもよい。

パワーアシスト用のエアマッスル１１０（および／または移動部１４０）の動作を制御する制御部２００は、ロードセル部１０６で検出された力の大きさおよび検知部１２４で検知されたエアマッスルの長さの変化量に応じて、後に説明するように、エアマッスルの出力する力の大きさを制御する。

リモートコントローラ２０は、操作者の操作により、制御部２００に対して、たとえば、電源のオン／オフの制御コマンドの他、移動部１４０が自律移動可能な場合には、移動部１４０を移動させるコマンドを送信する場合に使用される。

エアマッスル１１０は、ガスや液体などの流体の圧力を利用して、伸縮する。以下では、このような流体として、空気を例にとって説明する。

制御部２００は、コントローラ２０からのコマンドを通信インタフェース部（通信Ｉ／Ｆ部）２０３を介して受信し、また、ロードセル部１０６で検出された力の大きさおよび検知部１２４で検知されたエアマッスルの長さの変化量をインタフェース部（Ｉ／Ｆ部）２０２を介して受信する。

制御部２００の演算装置２０８は、記憶装置２０６に記憶されるプログラムに基づき、メモリ２０４をワーキングメモリとして使用して、エアマッスルの発生する力の大きさを制御する。具体的には、演算装置２０８は、変位検知部２０８２と制御処理部２０８４の機能を実行する。変位検知部２０８２は、エアマッスルの長さの変化量を検知し、制御処理部２０８４は、圧力比例バルブ３０２を制御して、圧縮空気ボンベ３００からエアマッスル１１０に供給される空気圧を制御する。

特に限定されないが、制御部２００は、パーソナルコンピュータやマイクロコンピュータなどで実現することが可能である。記憶装置２０６はデータを不揮発的に記憶できるものであれば、ハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどでもよい。メモリ２０４は、一時的にデータを記憶できるものであれば、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを用いることができる。演算装置２０８は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などで実現することができる。

（空圧式エアマッスルの力学モデル）
図２は、図１に示したパワーアシスト装置１０００において、エアマッスルの伸縮とアシスト力との関係を説明するための図である。

図２（ａ）は、エアマッスルが自然長の状態を示し、図２（ｂ）は、エアマッスルがアシスト力を生成している状態を示す。

空圧式エアマッスルは、人間の筋肉と多くの共通点を持っている。

パワーアシスト装置が重さを支持する際に、紐状部材１０４は、その特性において、人間の腱に類似している。

空圧式エアマッスルの圧力の制御には、特に限定されないが、上述したように、比例的に圧力を調整するバルブ３０２を使用し、圧力ｐはクローズドフィードバックループにより制御され、十分に安定であるものとする。

過渡状態においては、バルブ圧力と空圧式エアマッスルの圧力との間には、空気力学的な運動が存在するものの、一定の時定数の後には、外部荷重のような外部の運動上の制約条件に駆動力が釣り合うまで、空圧式エアマッスルは収縮する。

したがって、空気回路の動力学の影響は小さく、準静的な動作では無視することができる。

この均衡点で、駆動力の生成は、内圧および収縮率に依存し、空圧式エアマッスルの駆動力モデルは、以下のように与えられる：

ここで、εは、収縮率であり、Ｄ_０とψ_０とは、常圧における空圧式エアマッスルの径と、空圧式エアマッスルにおいて、空圧式の空気袋が埋め込まれたらせん状のファイバーの収縮方向に直交する方向に対する巻方向の傾きの角度である。

このような「空圧式エアマッスルの駆動力モデル」は、たとえば、以下の文献に開示されている。

公知文献１：K. Inoue. Rubbertuators and applications for robots. In Proceedings of the 4th international symposium on Robotics Research, pp. 57-63. MIT Press, 1988.
公知文献２：D.G. Caldwell, A. Razak, and MJ Goodwin. Braided pneumatic muscle actuators. In Proceedings of the IFAC Conference on Intelligent Autonomous Vehicles, pp. 507-512, 1993.
空気シリンダーと異なり、エアマッスルのトルクは非線形に変化する。

運動上の制約条件が常に不変であるという仮定の下では、空圧式エアマッスルの圧力は常に同じ均衡点での収縮率ε（ｐ）を与えることになる。すなわち、収縮率ε（ｐ）は、圧力ｐの関数となる。

一般的には、運動上の制約条件をダイナミックに変更し、異なる外力Ｆと釣り合うので、この場合の均衡点での収縮率εは、圧力と外力の関数として、ε（ｐ，ｆ）と表現される。

空圧式エアマッスルの駆動力モデルg()は３つのパラメーター(そのうちの２つは依存関係にある)を備えた以下の二次式（Ｍ２）で表される：

ここで、２次式の係数には、以下の関係が成り立つ。

また、収縮率εは、エアマッスル１１０の自然長をＬ₀とすると、以下のようになる。

ここで、圧力ｐ^*を、収縮率εおよび力ｆの関数として以下のように表すことは、gaussian process regressionにより回帰することが可能である。

このような関数を用いて、エアマッスルの力制御を行う。ここで、圧力ｐ^*は圧力比例バルブへの制御入力値である。

また、gaussian process regressionについては、以下の文献に開示がある。

公知文献３：C. K. I. Williams and C. E. Rasmussen： ”Gaussian processes for regression” In Advances in Neural Information Processing Systems 8. MIT Press, 1996
たとえば、制御部２００は、対象物１０の重力に対して圧力ｐ^*の値を制御することで、パワーアシスト動作を行うことが可能である。

以上のような構成により、低コストで設置することができ、大きな設置空間が不要なパワーアシスト装置が実現される。

[実施の形態２]
以下では、実施の形態１のパワーアシスト装置をリハビリテーション支援装置として使用する態様を説明する。

また、以下の説明では、下肢の運動をアシストするリハビリテーション支援装置について説明する。

すなわち、実施の形態２では、片麻痺患者など、片側に健常部位が残っている非健常者を対象とし、ヒト運動時に計測されるＥＭＧ信号と関節角データをもとに、パワーアシスト装置をエアマッスル免荷装置として力制御することで、リハビリテーション支援を行う。力制御とする理由は、患者の回復度合いに応じてフィードバック量を調整できるからである。

ＥＭＧ信号を利用しアシストを行う場合、上述したように、筋活性度−筋張力の非線形性とＥＭＧ-関節トルクの対応データをどのように扱うかが問題となる。

本実施の形態では、以下に説明するように、接触力を考慮した浮動ベースの逆動力学計算から動作中の駆動トルクを推定し、それに対応するＥＭＧ信号を計測することで、ＥＭＧ信号（筋電信号）と駆動トルクの対応関係を導く。そして、筋張力推定に生物工学的な知見を導入し、筋の非線形性を考慮したキャリブレーション手法を採用する。
［装置構成］
図３は、実施の形態２のリハビリテーション支援装置２０００の構成を説明するための機能ブロック図である。

なお、図３において、使用者の運動に対して、パワーアシストする構成は、実施の形態と基本的に同様である。

リハビリテーション支援装置２０００は、使用者の動作（たとえば、スクワット動作）に際して、使用者の脚の重量を補償するアシスト力を与えるための懸下機構２と、懸下機構２を移動自在に天井に設置するための移動機構４とを備える。

懸下機構２は、アシスト力を発生するためのエアマッスル１１０と、アシスト対象となる使用者の股部をベルトなどで保持して移動自在な装着部材１００´と、化学繊維の糸により編まれた紐状部材１０４と装着部材１００´とを接続するための接続部材１０２と、紐状部材１０４とエアマッスル１１０とを接続するとともに、エアマッスル１１０に加わる力を検出するためのロードセル部１０６と、エアマッスル１１０を移動機構４の移動部１４０に接続するための接続部材１１２とを備える。

エアマッスルの制御については、実施の形態１と同様である。

検知部１２４は、固定部材１１２および移動部１４０に固定され、ロードセル部１０６まで張られたワイヤ１２０を、エアマッスル１１０の伸縮に応じて巻き上げ、このワイヤ１２０の巻き上げ量により、エアマッスル１１０の長さの変化ΔＬを検知する。

移動機構４については、リハビリテーション支援装置２０００は、リハビリテーションのための訓練が行われる領域周辺に配置された架台１３０上に設置されている。架台１３０は、たとえば、天井に固定されている。架台１３０には使用者が移動する移動経路Ｒと平行に伸びるレールを設けている。装着部材１００´はレールに沿って移動可能となるようにローラー等の直動をガイドする移動部１４０を介して架台１３０に取り付けられている。

なお、以上の説明では、架台１３０は、天井に固定されているものとしたが、このような構成に限定されず、たとえば、架台１３０を支柱などで支持する構成であってもよい。さらに、移動機構４は、このような架台１３０のレールを移動部１４０が、使用者または訓練の補助者が押し引きすることにより移動するという構造であってもよい。

架台１３０を天井の梁に固定する構成としたり、支柱で支持する構成とすることで、設置コストを低減することが可能である。

使用者の脚部１２には、臀部の関節角を検出するための角度計１４ａと、膝の関節角を検出するための角度計１４ｂと、くるぶし部分の角度を検出するための角度系１４ｃとが装着されている。

また、使用者の脚部１２には、使用者の脚部の筋電位を計測するための筋電センサ１６ａおよび１６ｂが装着されている。なお、後に説明するように筋電センサの個数はより多く装着されることが望ましい。

パワーアシスト用のエアマッスル１１０（および／または移動部１４０）の動作を制御する制御部２００は、ロードセル部１０６で検出された力の大きさおよび検知部１２４で検知されたエアマッスルの長さの変化量、さらに、使用者の脚部の関節角度および筋電位に応じて、後に説明するように、エアマッスルの出力する力の大きさを制御する。

制御部２００は、角度検出処理部１８から関節角度のデータを、また、筋電位検出処理部１９から各部の筋電位のデータを、さらに、ロードセル部１０６で検出された力の大きさおよび検知部１２４で検知されたエアマッスルの長さの変化量をインタフェース部（Ｉ／Ｆ部）２０２を介して受信する。

制御部２００の演算装置２０８は、記憶装置２０６に記憶されるプログラムに基づき、メモリ２０４をワーキングメモリとして使用して、エアマッスルの発生する力の大きさを制御する。具体的には、演算装置２０８は、後に説明するような処理フローにしたがった処理を実行することで、圧力比例バルブ３０２を制御して、圧縮空気ボンベ３００からエアマッスル１１０に供給される空気圧を制御する。

図４は、被験者が、リハビリテーション支援装置を用いてスクワット運動をしている状況を示す図である。

使用者の右脚の股部に装着された装着部１００により、天井から懸下されるエアマッスル１１０からのアシスト力が与えられる。
［ＥＭＧ信号から膝駆動トルクを算出するモデルの構築（キャリブレーション）］
（浮動ベース逆動力学計算による駆動トルク推定）
まず、スクワット時におけるヒトの膝関節運動に焦点をあて、関節の駆動トルク推定を行う。関節駆動トルク推定のために、接触力を考慮した浮動ベース逆動力学モデルを用いる。

なお、このような「浮動ベース逆動力学モデル」については、以下の文献に開示がある。

公知文献４：Michael Mistry,Jonas Buchli, and Stefan Schaal：”Inverse Dynamics Control of Floating Base Systems Using Orthogonal Decomposition”IEEE, International Conference on Robotics and Automation Anchorage Convention District, pp.3406-3412, 2010
接触力を考慮した浮動ベース逆動力学モデルは、以下の式で表される。

ここで、ｑは関節角の一般座標系、Ｍ（ｑ）は慣性力の項、ｈ(…) は遠心力とコリオリ力の項ｇ（ｑ）が重力負荷を表す項、Ｓは駆動関節を表す行列、ｆは(床反力などの)接触力であり、Ｊcはそのヤコビ行列である。ＪcをＱＲ分解を用いて次式のようにすることで、与えられた関節角度・角速度・角加速度に対応した接触力と関節トルクが計算される。

ここで、行列Ｓ，Ｓc，Ｓuは、以下のように表される。

ただし、I_n×n はn 行n 列の単位行列を表す。以上の方法によりヒト動作中の駆動トルクを算出する。
（線形トルク推定モデル）
ＥＭＧ信号からの関節駆動トルク推定に関しては、次の線形モデルにより行う。

ここで、Ｆは筋張力を表している。筋張力は以下のHill-stroeveモデルに基づき計算できる。

Hill-stroeveモデルについては、以下の文献に開示がある。

公知文献５：A. V. Hill： ”The heat of shortening and the dynamic constants of muscle” Proceedings of the Royal Society of London, B126, pp.136-195, 1983
公知文献６：S. Stroeve： ”Learning conmbined feedback and feedforward control of a musculoskeletal system” Biological Cybernetics, 75, pp.73-83, 1999
ここで、それぞれの変換写像ｋ（），ｈ（）は、たとえば、以下の文献の近似モデルを用いることができる。

公知文献７：H. Hatze：”A myocybernetic control model of skeletal muscle” Biological Cybernetics,25,103/119,1977
この場合、以下のように、変換写像ｋ（），ｈ（）は、表されることになる。

ただし、以下の関係が成り立つ。

以上のようなモデルについて、オフラインでキャリブレーション時に、パラメータＢ，Ｃを以下の手続きで設定する。

図５は、このようなキャリブレーション時において、被験者のＥＭＧ信号および関節角を測定した場合のセンサの装着状況を説明する図である。

図５に示すように、スクワット時のＥＭＧ信号を、たとえば、大腿筋emg¹ _k、大腿二頭筋emg² _k、内側広筋emg³ _k、外側広筋emg⁴ _k、前脛骨筋emg⁵ _k、腓腹筋外側頭emg⁶ _k、腓腹筋内側頭emg⁷ _k、から計測を行う。
ＥＭＧ信号は２５０Ｈｚで計測し、絶対値をとった後、カットオフ周波数１Ｈｚの２次型バターワースフィルターをかける。さらに０．０４ｓｅｃ区間の移動積分値を計算する。なお、emg_k は時刻ｋにおけるＥＭＧ信号、Δｋ＝Δｔ／１０、Δｔは予測推定周期で０．０４ｓｅｃ（２５Ｈｚ）で、センサのサンプリング周期はΔｋ＝０．００４ｓｅｃである。

スクワットを行った際に、上述した手法により、推定した関節駆動トルクおよびＥＭＧ信号のデータから、式（８）の線形モデルのパラメータＢ，Ｃを次の誤差Ｅ（Ｗ）を最小にするように最小二乗法より求める。

図６は、浮動ベース逆動力学より求めた膝関節駆動トルクの値と、上述の手法を用いて筋張力を考慮したＥＭＧ信号より推定されたトルクの値を比較した図である。

なお、この比較はパラメータの学習に用いていないテストデータに対して行った。

ここで、膝関節のトルク推定に使用した筋張力はＦ＝［Ｆ¹，Ｆ²，Ｆ³，Ｆ⁴，Ｆ⁵，Ｆ⁶，Ｆ⁷］^Tである。ここで、Ｆ¹ は大腿筋、Ｆ² は大腿二頭筋、Ｆ³は内側広筋、Ｆ⁴ は外側広筋、Ｆ⁵ は前脛骨筋、Ｆ⁶ は腓腹筋外側頭、Ｆ⁷ は腓腹筋内側頭の筋張力を表す。

図６に示すように、浮動ベース逆動力学より求めた膝関節駆動トルクの値と、筋張力を考慮したＥＭＧ信号と関節角度より推定されたトルクとは、よく一致していることがわかる。逆動力学で求めたトルクと推定したトルクの二乗平均誤差は２３．８Ｎｍであった。
（アシスト実験）
図３に示すような鉛直方向の免荷装置として動作するリハビリテーション支援装置により、スクワット動作の鉛直方向アシストを実行する。すなわち、左脚より計測されるＥＭＧ信号から、筋張力を考慮して推定された膝関節トルクが腰関節に働く鉛直成分の力をエアマッスル免荷装置を用いて右脚側へフィードバックし、アシストを実装した。

図７は、このようなアシスト動作の処理の流れを説明するための図である。

まず、前提として、通常時スクワット動作の左脚からＥＭＧ信号および関節角を取得し、トレーニングデータとしてオフラインで線形モデルのパラメータＢ，Ｃを求めておくものとする。

すなわち、通常時スクワット動作の左脚からＥＭＧ信号、関節角を取得し、トレーニングデータとしてオフラインで式（８）の線形モデルのパラメータを算出しておく。

現実の片麻痺患者の場合は、たとえば、一定値でアシスト（体の半分程度の体重を免荷）しておいて，この状態でキャリブレーションを実施し、パラメータを取得する。

図７を参照して、アシスト動作を行う場合は、制御部２００は、筋電センサにより左脚から運動中のＥＭＧ信号を取得し（Ｓ１００）、フィルタリングを行うとともに（Ｓ１０２）、左脚から関節角度を取得する。

続いて、制御部２００は、筋のモデルにより筋張力Ｆを算出する（Ｓ１０４）。

さらに、制御部２００は、トルク推定式（８）によりオンラインで膝関節トルクを推定する（Ｓ１０６）。

そして、制御部２００は、推定した膝関節トルクから鉛直方向の力成分Ｆverticalを抽出し（Ｓ１０８）、ＥＭＧ信号を計測していない右脚側にエアマッスルでアシスト力を力制御によって実現する。

なお，この鉛直方向の力は、以下の式（１５）によって計算する。

図８は、本実施の形態で行ったスクワットパターンを示す図である。

なお、これまでの説明は、図４に示すように、エアマッスルは１本である状態で説明してきたが、図８のようにエアマッスルは２本であってもよい。このとき、特に限定されないが、２本のエアマッスルには、同一の圧力が供給される。また、図８（ｉｉｉ）のように、エアマッスルを脚の付け根の前後に配置する構成であってもよい。

計測されるＥＭＧから、推定された膝関節トルクが腰関節に働く鉛直成分の力を、エアマッスル免荷装置を用いてフィードバックし、アシストを実装した。図８に示すように、（ｉ）両脚で通常にスクワットを行った場合（以後、「両脚通常スクワット」と呼ぶ）、（ｉｉ）アシスト無しで右脚は浮かせて左脚のみでスクワットを行った場合（以後、「片脚スクワット」と呼ぶ）、（ｉｉｉ）右脚は浮かせて左脚のみでスクワットを行った場合にＥＭＧから推定された力をフィードバックし、エアマッスル免荷装置によって右脚側をアシストした場合（以後、「片脚アシストスクワット」と呼ぶ）に示した３種類で行った。この片脚スクワットと片脚アシストスクワット動作は左脚のみで行う（右脚は宙に浮かせて床に接触しないようなスクワットをタスクとした）。また、スクワットの周期は０．２Ｈｚと０．５Ｈｚの２種類で行った。
（実験結果）
図９は、推定された鉛直方向の力とエアマッスルに取り付けられたロードセルの値の力の比較を示す図である。

図９（ａ）に０．２Ｈｚ、図９（ｂ）に０．５Ｈｚでのアシストスクワット動作（図８（ｉｉｉ））において推定された鉛直方向の力とエアマッスルに取り付けられたロードセルの値の力の比較を示す。

この図９の（ａ）と（ｂ）より、エアマッスル免荷装置によって右脚側にアシストを実装し、左脚のみでスクワットを行った際のＥＭＧから推定される力の大きさにロードセルの値は追従している。これらより、左脚のＥＭＧから膝の駆動トルクが推定できており、スクワット動作は両脚等価な力で行われているとする仮定のもとにおいて、左脚から推定された力でエアマッスル免荷装置を動作に追従した形で力制御することができた。

図１０は、実際の０．２Ｈｚ動作でのアシスト効果をＥＭＧの比較により示す図である。

図１０の（ａ）に（ｉ）〜（ｉｉｉ）の３パターンを０．２Ｈｚでスクワットした際の膝関節角度、図１０（ｂ）（ｃ）に膝関節駆動に関わる内側広筋（Ｆ３）と外側広筋（Ｆ４）のＥＭＧを比較したものを示し、図１０（ｄ）（ｅ）にそれぞれの一周期分のＥＭＧの平均値と標準偏差を示す（標準偏差は、各線の周りにグレーで示される）。

一方、図１１は、実際の０．５Ｈｚ動作でのアシスト効果をＥＭＧの比較により示す図である。

図１１（ａ）に（ｉ）〜（ｉｉｉ）の３パターンを０．５Ｈｚでスクワットした際の膝関節角度、図１１（ｂ）（ｃ）に内側広筋（Ｆ３）と外側広筋（Ｆ４）のＥＭＧを比較したものを示し、図１１（ｄ）（ｅ）にそれぞれの一周期分のＥＭＧの平均値と標準偏差を示す。なお、これらの値は計測したＥＭＧを全波整流した後、カットオフ１Ｈｚの２次型バターワースフィルタを適用したものである。

図１０（ａ）と図１１（ａ）より、（ｉ）両脚通常スクワット、（ｉｉ）片脚スクワット、（ｉｉｉ）片脚アシストスクワットの膝関節角度の駆動範囲に大きな差はないことから、３パターンにおいて同等の振幅と周期でスクワットができていることが読み取れる。また、図１９（ｂ）（ｃ）（ｄ）（ｅ）と図１１（ｂ）（ｃ）（ｄ）（ｅ）より（ｉｉｉ）の片脚アシストスクワットの内側広筋と外側広筋のＥＭＧの大きさと、（ｉ）の両脚通常スクワットを行った際のＥＭＧの大きさが、（ｉｉ）の片脚スクワットを行った際のＥＭＧの大きさよりも小さく、比較的近い値を示していることが読み取れる。

ここで、０．２Ｈｚと０．５Ｈｚのそれぞれ３パターンのスクワットにおけるＥＭＧの積分値を周期ごとに区切り、（ｉ）両脚通常スクワットと（ｉｉ）片脚スクワット、（ｉｉ）片脚スクワットと（ｉｉｉ）片脚アシストスクワット、（ｉ）両脚通常スクワットと（ｉｉｉ）片脚アシストスクワットをそれぞれt検定により検証した。その結果、スクワットパターン（ｉ）と（ｉｉ）、（ｉｉ）と（ｉｉｉ）のそれぞれの間には有意差が確認され（ｐ＜０．０１）、（ｉ）と（ｉｉｉ）の間では非有意（ｐ＞０．１）であった。

これらの結果より、スクワット動作は両脚等価な力で行われているとする仮定のもとにおいて、左脚から推定された力でエアマッスル免荷装置を動作に追従した形で力制御することができ、右脚側が本来出力すべきであると考えられる力でアシストが行えたと言える。つまり、このアシストによって両脚通常スクワットの状態と同等の負荷で片脚スクワットができていることがわかる。片側に健常部位が残っている非健常者を対象として、健常部位から運動に必要な力を読み取り、非健常側へフィードバックするアシスト方策の有用性と実用可能性が示された。

つまり、そのアシストによって両脚で通常にスクワットをする状態と同等の負荷で片脚スクワットができていることが分かる。片側に健常部位が残っている非健常者を対象として、健常部位から運動に必要な力を読み取り、非健常側へフィードバックすることが実現可能である。

また、使用者の水平方向の移動を別途センサ等で検出し、この移動に合わせて、移動部１４０を制御部２００により移動させることにすれば、片麻痺患者の歩行訓練に対して、リハビリテーション支援装置を使用することも可能である。また、たとえば、エアマッスル１１０を、図８（ｉｉｉ）のように、２本配置し、使用者の腰を前後（もしくは左右に）に接続して、立位または歩行中のバランスを補助しつつ、水平に移動する訓練を行うリハビリテーション支援装置を実現することも可能である。

以上説明したように、本実施の形態のリハビリテーション支援装置によれば、設置空間をとらず、アシストすべき動作中の姿勢におけるＥＭＧ信号により、その動作のための関節トルクに対して適切なアシストを行うことが可能である。

今回開示された実施の形態は、本発明を具体的に実施するための構成の例示であって、本発明の技術的範囲を制限するものではない。本発明の技術的範囲は、実施の形態の説明ではなく、特許請求の範囲によって示されるものであり、特許請求の範囲の文言上の範囲および均等の意味の範囲内での変更が含まれることが意図される。

２懸下機構、４移動機構、１０対象物、２０リモートコントロール、１００搬送部材、１００´ 装着部材、１０４紐状部材、１０６ロードセル、１１０エアマッスル、１２４検知部、１３０架台、１４０移動部、２００制御部、２０２Ｉ／Ｆ部、２０４メモリ、２０６記憶装置、２０８演算装置、３００圧縮空気ボンベ、３０２圧力比例バルブ、１０００パワーアシスト装置、２０００リハビリテーション支援装置。

Claims

支持部材と、
前記支持部材により支持されて懸下し、対象に対するアシスト力を生成するためのエアマッスルと、
前記対象を保持して移動自在な結合部と、
前記エアマッスルに作用する力を検出するためのロードセル部と、
前記エアマッスルの長さの変化を検知するための検知部と、
前記エアマッスルの生成する前記アシスト力を、前記ロードセル部の検知結果に応じて、制御する制御部とを備え、
前記制御部は、前記エアマッスルの収縮割合に対する前記アシスト力の所定の関係を表す駆動力モデルの逆モデルにより、前記アシスト力を生成するために前記エアマッスルに加える圧力を制御する、パワーアシスト装置。
前記エアマッスルの一方端と結合し、移動可能な移動部をさらに備え、
前記支持部材は、前記移動部を支持して、前記対象の移動経路に対応して前記移動部を移動させ、
前記結合部は、前記エアマッスルの他方端により支持され、
前記移動部は、前記支持部材に沿って移動するための駆動手段を含み、
前記制御部は、外部コマンドに応じて、前記駆動手段を制御して、前記移動部を移動させる、請求項１記載のパワーアシスト装置。
支持部材により支持されて懸下し、使用者の運動に対するアシスト力を生成するためのエアマッスルと、
前記使用者の下肢の運動において、前記下肢のうちの免荷の対象となる第１の下肢の重量を支持するために、前記使用者の体の一部に装着され、前記一部を保持して移動自在な装着部材と、
前記エアマッスルに作用する力を検出するためのロードセル部と、
前記エアマッスルの長さの変化を検知するための第１の検知部と、
前記使用者の運動において前記下肢のうちの健常側の第２の下肢の関節角度および筋電位を検出するための第２の検知部と、
前記エアマッスルの生成する前記アシスト力を、前記ロードセル部の検知結果および前記第２の検知部の検知結果に応じて、制御する制御部とを備え、
前記制御部は、
前記エアマッスルの収縮割合に対する前記アシスト力の所定の関係を表す駆動力モデルの逆モデルにより、前記使用者の運動において発生する鉛直方向の力成分に対する前記アシスト力を生成するために前記エアマッスルに加える圧力を制御する、リハビリテーション支援装置。
前記制御部は、前記筋電位および前記関節角から筋モデルにより算出された筋張力と、校正時にフィッティングにより得られた筋関節トルク推定モデルとによって、関節トルクを算出し、前記関節トルクから鉛直方向の力成分を抽出する、請求項３記載のリハビリテーション支援装置。
前記制御部は、前記校正時において、接触力を考慮した浮動ベースの逆動力学計算から動作中の関節の駆動トルクを推定し、前記推定された駆動トルクに対応する筋電位を計測することで、前記筋電位と前記駆動トルクの対応関係の関数を最小二乗法によりフィッティングする、請求項４記載のリハビリテーション支援装置。