JP2022028916A - 歩行補助方法及びこれを行う装置 - Google Patents

Abstract

【課題】歩行補助方法及びこれを行う装置を提供すること。【解決手段】一実施形態に係る歩行補助方法は、複数の異常歩行タイプのうち少なくとも１つの異常歩行タイプに対する選択を受信するステップと、前記選択に応答して、前記少なくとも１つの異常歩行タイプによって歩行補助装置を異なるように制御するステップを含む。少なくとも１つの異常歩行タイプが第１の異常歩行タイプと第２の異常歩行タイプとを含む時、第１の異常歩行タイプの第１のアシストトルクプロファイルに対応する第１のトルクパラメータと第２の異常歩行タイプの第２のアシストトルクプロファイルに対応する第２のトルクパラメータに基づいてアシストトルクプロファイルを生成するステップを含む。【選択図】図１

Description

本発明は、歩行補助方法及びこれを行う装置に関する。

近年、高齢化社会の深刻化に伴って関節に問題が生じ、これに対する痛みと不自由を訴える人が増加しており、関節の不自由な老人や患者の歩行を円滑にする運動補助装置に対する関心が高まっている。また、軍事用などの目的で人体の筋力を強化させるための歩行補助装置が開発されている。

例えば、運動補助装置は、ユーザの胴体に装着される胴体フレームと、胴体フレームの下側に結合してユーザの骨盤を取り囲む骨盤フレームと、ユーザの大腿部及びふくらはぎ、足部位に装着される大腿部フレーム、ふくらはぎフレーム、足フレームから構成される。骨盤フレームと大腿部フレームは股関節部によって回転可能に連結され、大腿部フレームとふくらはぎフレームは膝関節部によって回転可能に連結され、ふくらはぎフレームと足フレームは足首関節部によって回転可能に連結される。

本発明は、関節の動きを感知する別途のセンサがなくても様々な異常歩行を効果的に補助する技術を提供する。

また、本発明は、異常歩行の固有の特徴が反映されたトルクパラメータを生成する技術を提供する。

一実施形態に係る歩行補助方法は、複数の異常歩行タイプのうち少なくとも１つの異常歩行タイプに対する選択を受信するステップと、前記選択に応答して、前記少なくとも１つの異常歩行タイプによって歩行補助装置を異なるように制御するステップとを含む。

前記制御するステップは、前記少なくとも１つの異常歩行タイプによってアシストトルクプロファイル（ａｓｓｉｓｔ ｔｏｒｑｕｅ ｐｒｏｆｉｌｅ）を生成するステップと、前記アシストトルクプロファイルによって前記歩行補助装置を制御するステップとを含み、前記アシストトルクプロファイルは、前記歩行補助装置を制御するための少なくとも１つのトルクパラメータを含んでもよい。

前記少なくとも１つの異常歩行タイプが第１の異常歩行タイプと第２の異常歩行タイプとを含む時、前記生成するステップは、前記第１の異常歩行タイプの第１のアシストトルクプロファイルに対応する第１のトルクパラメータと前記第２の異常歩行タイプの第２のアシストトルクプロファイルに対応する第２のトルクパラメータに基づいて前記アシストトルクプロファイルを生成するステップを含んでもよい。

前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータに基づいて前記アシストトルクプロファイルを生成するステップは、前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータとを組み合わせて前記アシストトルクプロファイルを生成するステップを含んでもよい。

前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータに基づいて前記アシストトルクプロファイルを生成するステップは、重み付けに基づいて前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータとを組み合わせることによって前記アシストトルクプロファイルを生成するステップを含んでもよい。

前記少なくとも１つの異常歩行タイプは、かがみ歩行タイプ、鶏歩タイプ、鎮痛歩行タイプ、失調性歩行タイプ、加速歩行タイプ、跳躍歩行タイプ、動揺性歩行タイプ、尖足歩行タイプ、下肢短縮歩行タイプ、片麻痺歩行タイプ、分回し歩行タイプ、脊髄癆性歩行タイプ、神経性歩行タイプ、はさみ歩行タイプ、及びパーキンソン歩行タイプのうち少なくとも１つを含んでもよい。

前記方法は、前記異常歩行タイプを表示するステップをさらに含んでもよい。

前記異常歩行タイプは、前記ユーザを歩行補助するための歩行補助装置及び前記歩行補助装置の外部装置のうち少なくとも１つによって表示されてもよい。

前記外部装置は、前記歩行補助装置を制御するためのリモートコントローラ及び電子装置のうち少なくとも１つであり、前記電子装置は、前記歩行補助装置及び前記リモートコントローラのうち少なくとも１つと通信が可能になってもよい。

前記方法は、前記異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを格納するステップをさらに含んでもよい。

前記格納するステップは、前記異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の各関節にマッピングされる第１のトルクと前記の人の歩行補助のための歩行補助装置によって生成される第２のトルクとを計算して、前記第１のトルクと前記第２のトルクに基づいて歩行モーションを生成するステップと、前記歩行モーションによって目的関数を計算するステップと、前記計算結果に基づいて前記トルクパラメータを生成するステップとを含んでもよい。

前記歩行モーションを生成するステップは、前記第１のトルクと前記第２のトルクとを順動力学計算するステップと、前記順動力学計算の結果に基づいて前記歩行モーションを生成するステップとを含んでもよい。

一実施形態に係る歩行補助装置は、ユーザを歩行補助するための駆動機と、複数の異常歩行タイプのうち少なくとも１つの異常歩行タイプに対する選択を受信して、前記少なくとも１つの異常歩行タイプによって前記駆動機を異なるように制御するコントローラとを含む。

前記コントローラは、前記少なくとも１つの異常歩行タイプによってアシストトルクプロファイルを生成し、前記駆動機は、前記アシストトルクプロファイルによって前記歩行補助装置を制御し、前記アシストトルクプロファイルは、前記歩行補助装置を制御するための少なくとも１つのトルクパラメータを含んでもよい。

前記少なくとも１つの異常歩行タイプが第１の異常歩行タイプと第２の異常歩行タイプとを含む時、前記コントローラは、前記第１の異常歩行タイプの第１のアシストトルクプロファイルに対応する第１のトルクパラメータと前記第２の異常歩行タイプの第２のアシストトルクプロファイルに対応する第２のトルクパラメータに基づいて前記アシストトルクプロファイルを生成してもよい。

前記コントローラは、前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータを組み合わせて前記アシストトルクプロファイルを生成してもよい。

前記コントローラは、重み付けに基づいて前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータとを組み合わせることによって前記アシストトルクプロファイルを生成してもよい。前記少なくとも１つの異常歩行タイプは、かがみ歩行タイプ、鶏歩タイプ、鎮痛歩行タイプ、失調性歩行タイプ、加速歩行タイプ、跳躍歩行タイプ、動揺性歩行タイプ、尖足歩行タイプ、下肢短縮歩行タイプ、片麻痺歩行タイプ、分回し歩行タイプ、脊髄癆性歩行タイプ、神経性歩行タイプ、はさみ歩行タイプ、及びパーキンソン歩行タイプのうち少なくとも１つを含んでもよい。

前記複数の異常歩行タイプは、ディスプレイを介して表示されてもよい。

前記ディスプレイは、前記歩行補助装置及び前記歩行補助装置の外部装置のうち少なくとも１つに実現されてもよい。

前記外部装置は、前記歩行補助装置を制御するためのリモートコントローラ及び電子装置のうち少なくとも１つであり、前記電子装置は、前記歩行補助装置及び前記リモートコントローラのうち少なくとも１つと通信が可能になってもよい。

前記装置は、前記複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを格納するメモリをさらに含んでもよい。

前記トルクパラメータは、前記複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の各関節にマッピングされる第１のトルク及び前記歩行補助装置によって生成される第２のトルクに基づいて生成される歩行モーションによって目的関数を計算して生成されてもよい。

一実施形態係る歩行補助システムは、前記歩行補助装置と、前記歩行補助装置を制御するためのリモートコントローラを含む。

別の実施形態に係る歩行補助システムは、前記歩行補助装置と、前記複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の各関節にマッピングされる第１のトルク及び前記歩行補助装置によって生成される第２のトルクに基づいて歩行モーションを生成し、前記歩行モーションによって目的関数を計算して、前記計算結果に基づいて前記複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを生成するパラメータ生成装置とを含む。

本発明によると、歩行補助方法及びこれを行う装置を提供することができる。

一実施形態に係る歩行補助システムの概略的なブロック図である。 図１に示された歩行補助装置の概略的なブロック図である。 図１に示された歩行補助装置が対象体に着用された状態の正面図である。 図１に示された歩行補助装置が対象体に着用された状態の側面図である。 異常歩行タイプがディスプレイに表示される一例を示す。 アシストトルクプロファイルを構成するトルクパラメータを説明するためのグラフである。 ユーザのステップに対応する足に印加されるアシストトルクプロファイルを説明するためのグラフである。 図１に示されたパラメータ生成装置の概略的なブロック図である。 シミュレーションに用いられるシミュレーションモデルを示す。 パラメータ生成装置の一実施形態に係る動作方法を説明するための概念図である。 パラメータ生成装置の一実施形態に係る動的最適化過程を説明するためのフローチャートである。 最適化過程によるいくつかの異常歩行タイプの目的関数値の一例を示す。 最適化過程によって生成されたいくつかの異常歩行タイプの最適化制御パラメータとアシストトルクプロファイルの一例を示す。 図１に示された補助歩行装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。 アシストトルクプロファイルの生成方法の一実施形態を説明するためのフローチャートである。 別の実施形態に係る歩行補助システムの概略的なブロック図である。 また別の実施形態に係る歩行補助システムの概略的なブロック図である。

以下、添付する図面を参照して実施形態を詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係る歩行補助システムの概略的なブロック図である。

図１を参照すると、歩行補助システム（ｇａｉｔ ａｓｓｉｓｔ ｓｙｓｔｅｍ又はｗａｌｋｉｎｇ ａｓｓｉｓｔ ｓｙｓｔｅｍ）１０は、歩行補助装置（ｇａｉｔ ａｓｓｉｓｔ ｄｅｖｉｃｅ又はｗａｌｋｉｎｇ ａｓｓｉｓｔ ｄｅｖｉｃｅ）１００、及びパラメータ生成装置２００を含む。

歩行補助装置１００は、対象体、例えばユーザに着用させてユーザの歩行及び／又は運動を補助する。例えば、対象体は、人、動物、又はロボットなどであってもよいが、これに制限されることはない。

歩行補助装置１００は、ユーザの手、上膊、下膊などの上体の他の部分や、足、ふくらはぎ、太ももなどの下半身の他の部位の歩行及び／又は運動を補助する。すなわち、歩行補助装置１００はユーザの一部分の歩行及び／又は運動を補助する。

歩行補助装置１００は、複数の異常歩行タイプのうち少なくとも１つの異常歩行タイプに対する選択を受信し、選択に応答して少なくとも１つの異常歩行タイプによって異なるように制御されてもよい。例えば、歩行補助装置１００は、複数の異常歩行タイプのうちユーザ３００の入力に対応する少なくとも１つの異常歩行タイプを選択し、少なくとも１つの異常歩行タイプに対応するアシストトルクプロファイルによってユーザ３００を歩行補助することができる。すなわち、歩行補助装置１００は、関節の動きを感知する別途のセンサがなくても様々な異常歩行を効果的に補助することができる。

異常歩行（Ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｇａｉｔ又はＡｂｎｏｒｍａｌ ｇａｉｔ）は、正常な歩行パターンが、ある部分の負傷、虚弱さ、柔軟性の喪失、痛み、悪い習慣、神経及び筋損傷などによる機能障害によって侵されるものであって、正常な歩行パターンを犠牲として、人体システムの適応によって異常な又は病的な歩行パターンを実施しようとする歩行を意味する。異常歩行は病的歩行を意味してもよい。

例えば、少なくとも１つの異常歩行タイプは、かがみ歩行（又は膝屈曲歩行、Ｃｒｏｕｃｈ ｇａｉｔ）タイプ、鶏歩（Ｓｔｅｐｐａｇｅ ｇａｉｔ又はＦｏｏｔｄｒｏｐ ｇａｉｔ）タイプ、鎮痛歩行（Ａｎｔａｌｇｉｃ ｇａｉｔ）タイプ、失調性歩行（Ａｔａｘｉｃ ｇａｉｔ）タイプ、加速歩行（Ｆｅｓｔｉｎａｔｉｎｇ ｇａｉｔ）タイプ、跳躍歩行（Ｖａｕｌｔｉｎｇ ｇａｉｔ）タイプ、動揺性歩行（Ｌｕｒｃｈｉｎｇ ｇａｉｔ）タイプ、尖足歩行（Ｅｑｕｉｎｕｓ ｇａｉｔ）タイプ、下肢短縮歩行（Ｓｈｏｒｔ Ｌｅｇ ｇａｉｔ）タイプ、片麻痺歩行（Ｈｅｍｉｐｌｅｇｉｃ ｇａｉｔ）タイプ、分回し歩行（Ｃｉｒｃｕｍｄｕｃｔｉｏｎ ｇａｉｔ）タイプ、脊髄癆性歩行（Ｔａｂｅｔｉｃ ｇａｉｔ）タイプ、神経性歩行（Ｎｅｕｒｏｇｅｎｉｃ ｇａｉｔ）タイプ、はさみ歩行（Ｓｃｉｓｓｏｒｉｎｇ ｇａｉｔ）タイプ、及びパーキンソン歩行（Ｐａｒｋｉｎｓｏｎｉａｎ ｇａｉｔ）タイプのうち少なくとも１つを含んでもよい。動揺性歩行は、動揺する全ての歩行を意味し、あひる歩行（Ｗａｄｄｌｉｎｇ ｇａｉｔ）、大殿筋歩行（Ｇｌｕｔｅｕｓ Ｍａｘｉｍｕｓ ｇａｉｔ）、中殿筋歩行（Ｔｒｅｎｄｅｌｅｎｂｕｒｇ ｇａｉｔ）などを含んでもよい。あひる歩行は、左右によろめく歩行を意味し、大殿筋歩行は、股関節の伸展（ｈｉｐ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ）を維持するために胸を後方にそらし、時々胴全体を突然動かしながら歩く歩行を意味する。中殿筋歩行は、負傷した下肢が地面を支持するとき、重心を維持し、ケガした側の骨盤が下がるのを防止するために胸をケガした足側に移動しながら歩く歩行を意味する。

かがみ歩行は、歩行不安定性を克服するために、お尻、膝、足首の関節すべてを曲げて歩く少しかがんだ歩行を意味する。鶏歩は、地面に足指を下方に向けた後に足の甲を地面側に降ろしながら歩く歩行を意味する。鎮痛歩行は、痛みのある部位に痛みをあまり与えないための歩行を意味する。失調性歩行は、歩幅が一定せず、左右の足の間隔が広く、体が揺れ、お酒に酔ったような不安定な歩行を意味する。加速歩行は、腕が動かず、小さい歩幅で体を前方に傾けて、あたかも止まることができないように次第にはやく歩く歩行を意味する。跳躍歩行は、膝関節を伸ばすことのできない時の患側（例えば、麻痺が生じた側）の足ではない健側（例えば、麻痺が生じなかった側）の足を用いて歩く歩行を意味する。尖足歩行は、かかとが地面につかず、足の指先だけを用いて歩く歩行を意味する。片麻痺歩行は、動きが硬直して体全体が痛い側に若干傾き、患側の上腕の振りを喪失して、患側の肩が下がった状態において、下肢が原始的な屈曲態様を見せて歩く歩行を意味する。分回し歩行は、膝を曲げることが困難であり、足全体を曲げる歩行を意味する。はさみ歩行は、足を若干内側に曲げた状態において、かがんだ姿勢で、膝や足を交差させたり互いにぶつかり合いながら歩く歩行を意味する。パーキンソン歩行は、前方屈曲姿勢のために、足の裏を地面に当ててするように歩く歩行を意味する。

パラメータ生成装置２００は、複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを生成する。パラメータ生成装置２００は、異常歩行の固有の特徴が反映されたトルクパラメータを生成する。パラメータ生成装置２００に関しては、図８から図１３を参照して詳細に説明する。

歩行補助装置１００は、パラメータ生成装置２００で生成された複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを格納してもよい。

図１においては、パラメータ生成装置２００が歩行補助装置１００の外部で実現されたものとして図に示しているが、これに限定されず、例えば、パラメータ生成装置２００は歩行補助装置１００の内部で実現されてもよい。

図２は、図１に示された歩行補助装置の概略的なブロック図であり、図３は、図１に示された歩行補助装置が対象体に着用された状態の正面図であり、図４は、図１に示された歩行補助装置が対象体に着用された状態の側面図である。

図１から図４を参照すると、歩行補助装置１００は、ディスプレイ１１０、コントローラ１２０、駆動機１３０を含む。また、歩行補助装置１００は、固定部材１４０、動力伝達部材１５０、及び支持部材１６０をさらに含む。

図３及び図４においては、説明の便宜のために、歩行補助装置１００がユーザ３００の太ももに着用されて補助する場合、例えば、ヒップタイプの歩行補助装置に関して図示しているが、上述したようにこれに限定されない。例えば、歩行補助装置１００は、ユーザ３００の手、上膊、下膊など上体の一部又は全体や、足、ふくらはぎなどの下半身の一部又は全体に着用されて補助することができる。また、歩行補助装置１００は、下半身の一部をサポートする形態から膝までサポートする形態、足首までサポートする形態、全身をサポートする形態に適用されてもよい。

ディスプレイ１１０は、ユーザ３００に複数の異常歩行タイプを表示する。例えば、ユーザ３００は、ディスプレイ１１０に表示された複数の異常歩行タイプのうち自身の歩行タイプを選択することができる。

一例として、異常歩行タイプは、ディスプレイ１１０を介して図５に示されたように表示される。ここで、ディスプレイ１１０に表示される歩行タイプは正常歩行タイプを含んでもよい。

ディスプレイ１１０は、タッチスクリーン、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｉｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＴＦＴ－ＬＣＤ（Ｔｈｉｎ Ｆｉｌｍ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ－Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＬＥＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ ＬＥＤ）ディスプレイ、ＡＭＯＬＥＤ（Ａｃｔｉｖｅ Ｍａｔｒｉｘ ＯＬＥＤ）ディスプレイ、又はフレキシブルディスプレイで実現してもよい。

コントローラ１２０は、メモリ１２５及びプロセッサ（図示せず）を含む。

メモリ１２５は、プログラムコードを格納するための非一時的なコンピュータ可読記録媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ｒｅａｄａｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉａ）であってもよい。プログラムコードは、プロセッサによって実行されるとき、プロセッサをユーザ３００の入力に応答させて複数の異常歩行タイプのうち少なくとも１つを決定し、決定された異常歩行タイプに対応するトルクパラメータに基づいてアシストトルクプロファイルを生成し、駆動機１３０がアシストトルクプロファイルに基づいて補助力を出力するように駆動機１３０を制御する特殊目的コンピュータに設定することができる。ここで、コントローラ１２０は、関節の動きを感知する別途のセンサがなくても様々な異常歩行を効果的に補助することによって歩行補助装置１００そのものの機能を向上させることができる。

図２においては、メモリ１２５がコントローラ１２０の内部で実現されたものとして図に示されているが、メモリ１２５はコントローラ１２０の外部に実現されてもよい。

メモリ１２５は、複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを格納する。トルクパラメータは、異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応する。例えば、メモリ１２５に格納されたトルクパラメータは、パラメータ生成装置２００で生成されたトルクパラメータであってもよい。コントローラ１２０は、歩行補助装置１００の全般的な動作を制御する。例えば、コントローラ１２０は、駆動機１３０がユーザ３００の歩行を助けるための動力を出力できるように駆動機１３０を制御することができる。動力は補助力を意味してもよい。

コントローラ１２０は、ユーザ３００の入力に応答して複数の異常歩行タイプのうち少なくとも１つのタイプを選択し、選択された少なくとも１つのタイプに対応するアシストトルクプロファイルを生成してもよい。例えば、コントローラ１２０は、メモリ１２５に格納された少なくとも１つのタイプに対応するトルクパラメータに基づいて少なくとも１つのタイプのアシストトルクプロファイルを生成することができる。アシストトルクプロファイルは、歩行補助装置１００を制御するための少なくとも１つのトルクパラメータを含んでもよい。

また、少なくとも１つの異常歩行タイプが第１の異常歩行タイプと第２の異常歩行タイプとを含む時、コントローラ１２０は、第１の異常歩行タイプの第１のアシストトルクプロファイルに対応する第１のトルクパラメータと第２の異常歩行タイプの第２のアシストトルクプロファイルに対応する第２のトルクパラメータに基づいて少なくとも１つの異常なタイプによってアシストトルクプロファイルを生成してもよい。

一例として、コントローラ１２０は、第１のトルクパラメータと第２のトルクパラメータとを組み合わせてアシストトルクプロファイルを生成することができる。

別の例として、コントローラ１２０は、重み付けに基づいて第１のトルクパラメータと第２のトルクパラメータとを組み合わせることによってアシストトルクプロファイルを生成してもよい。例えば、第１の異常歩行タイプと第２の異常歩行タイプとの重み付けは、ユーザ３００の歩行タイプに表われる第１の異常歩行タイプと第２の異常歩行タイプとの比率によって決定することができる。

駆動機１３０は、ユーザ３００の両側のヒップ関節を駆動させ、ユーザ３００の右側及び左側のヒップの部分に位置する。

駆動機１３０は、コントローラ１２０の制御、例えば、コントローラ１２０から生成されたアシストトルクプロファイルによってユーザ３００の歩行補助をアシストするための動力を生成してもよい。

固定部材１４０は、ユーザ３００の一部分、例えば腰に固定されてもよい。固定部材１４０はユーザ３００の外面の少なくとも一部に接触してもよい。固定部材１４０はユーザ３００の外面を覆う形状であってもよい。

動力伝達部材１５０は、駆動機１３０と支持部材１６０との間に連結されてもよい。動力伝達部材１５０は駆動機１３０から伝達された動力を支持部材１６０に伝達することができる。例えば、動力伝達部材１５０は、フレーム、ワイヤ、ケーブル、ストリング、ゴムひも、ばね、ベルト、又は、チェーンなどの長手方向部材であってもよい。

支持部材１６０は、ユーザ３００の支持対象、例えば太ももを支持してもよい。支持部材１６０は、ユーザ３００の少なくとも一部を覆うように配置されてもよい。支持部材１６０は、動力伝達部材１５０から伝達された動力を用いてユーザ３００の支持対象に力を適用することができる。一例として、支持部材１６０は、ユーザ３００の一部、例えば太ももに取付けるようにするためのストラップを含んでもよい。

図６は、アシストトルクプロファイルを構成するトルクパラメータを説明するためのグラフであり、図７は、ユーザのステップに対応する足に印加されるアシストトルクプロファイルを説明するためのグラフである。

図６及び図７を参照すると、トルクパラメータ１_{ｓｔａｒｔ}、ｄ_ａｓｃｄ、ｌ_ｐｅａｋ，τ_ｐｅａｋ、ｄ_ｐｅａｋ、ｄ_ｄｓｅｄは、異常歩行タイプに対応するアシストトルクプロファイルτ_{ａｓｓｉｓｔ}を構成する。

１_{ｓｔａｒｔ}は、アシストトルクプロファイルが印加される時点を意味し、ｄ_ａｓｃｄは、アシストトルクプロファイルがピークに到達する時点までかかる時間を意味し、ｌ_ｐｅａｋは、アシストトルクプロファイルがピークに到達する時点を意味する。また、τ_ｐｅａｋは、アシストトルクプロファイルがピークに到達した時点のトルクの大きさを意味し、ｄ_ｐｅａｋは、アシストトルクプロファイルがピークに到達して持続する時間を意味し、ｄ_ｄｓｅｄは、アシストトルクプロファイルがピークに到達して減少する時間を意味する。

すなわち、コントローラ１２０は、トルクパラメータ１_{ｓｔａｒｔ}、ｄ_ａｓｃｄ、ｌ_ｐｅａｋ、τ_ｐｅａｋ、ｄ_ｐｅａｋ、ｄ_ｄｓｅｄに基づいて異常歩行タイプに対応するアシストトルクプロファイルτ_{ａｓｓｉｓｔ}を生成することができる。

図７においては、説明の便宜のためにユーザ３００の２つのステップを用いてユーザ３００の足に印加されるアシストトルクプロファイルを説明する。

状態Ｓ１は、左足を踏んでスイングした右足が地面に着地する直前の状態である。状態Ｓ１において右足及び左足が交差すると、状態Ｓ１から状態Ｓ２に遷移することができる。

状態Ｓ２は、右足を踏んで左足をスイングする状態である。状態Ｓ２における左足のスイングが停止すると、状態Ｓ２から状態Ｓ３に遷移することができる。

状態Ｓ３は、右足を踏んでスイングした左足が地面に着地する直前の状態である。状態Ｓ３において右足及び左足が交差すると、状態Ｓ３から状態Ｓ４に遷移することができる。

状態Ｓ４は、左足を踏んで右足をスイングする状態である。

左側のステップＳＴ２は、状態Ｓ２から状態Ｓ３への遷移によって発生し、右側のステップＳＴ１（又はＳＴ３）は、状態Ｓ４から状態Ｓ１への遷移によって発生する。

図７に示されたように、コントローラ１２０は、毎ステップＳＴ１、ＳＴ２、ＳＴ３の開始時のステップサイクルを基準として支持する足とスイングする足を補助するためのアシストトルクプロファイルτ_{ａｓｓｉｓｔ}を生成し、アシストトルクプロファイルτ_{ａｓｓｉｓｔ}をユーザ３００の歩行補助を助けるための駆動機１３０に出力することができる。

以下においては、複数の異常歩行タイプのアシストトルクパラメータ（ａｓｓｉｓｔ ｔｏｒｑｕｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ）のそれぞれに対応するトルクパラメータを生成する方法を説明する。

図８は、図１に示されたパラメータ生成装置の概略的なブロック図であり、図９は、シミュレーションに用いられるシミュレーションモデルを示し、図１０は、パラメータ生成装置の一実施形態に係る動作方法を説明するための概念図である。

図８から図１０を参照すると、パラメータ生成装置２００は、複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを生成するために、シミュレーションモデルを用いることができる。シミュレーションモデルは図９に示した通りである。ユーザ３００に対応するシミュレーション人間モデル９１０は下肢主要筋肉モデル（ｌｏｗｅｒ ｐｅｌｖｉｃ ｌｉｍｂ ｍｕｓｃｌｅ ｍｏｄｅｌ）を含み、シミュレーション装置モデル９３０は歩行補助装置１００に対応してもよい。

パラメータ生成装置２００は、歩行コントローラ（ｇａｉｔ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ又はｗａｌｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２１０、歩行補助コントローラ（ｇａｉｔ ａｓｓｉｓｔ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ又はｗａｌｋｉｎｇ ａｓｓｉｓｔ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２３０、及びシミュレータ２５０を含む。

歩行コントローラ２１０は、第１の制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}に基づいて、異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の各関節にマッピングされる第１のトルクτを計算することができる。第１のトルクτは、シミュレーション人間モデル９１０の各関節にマッピングされ得る。

第１の制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}は、筋力制御及び歩行姿勢の制御に関連する歩行制御変数を含んでもよい。第１の制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}は、異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の各関節に適切な第１のトルクτを計算するための最適化された制御パラメータであってもよい。

ここで、第１のトルクτは、ＭＴＵ（ｍｕｓｃｌｅ ｔｅｎｄｏｎ ｕｎｉｔ）によって駆動されるトルクτ_ｍとｎｏｎ－ＭＴＵによって駆動されるトルクτ_ｎを含む。

歩行コントローラ２１０は、異常歩行タイプのそれぞれに対応する筋肉特性が反映されたトルクτ_ｍを生成することができる。

例えば、歩行コントローラ２１０は、シミュレーション人間モデル９１０の筋肉、例えば下肢主要筋肉を活性化させることができる１０１０。歩行コントローラ２１０は、活性化した下肢主要筋肉が収縮して、ＭＴＵによって生成される力Ｆ_ｍを計算することができる１０２０。力Ｆ_ｍは、ＭＴＵの力（ＭＴＵ ｆｏｒｃｅ）であってもよい。歩行コントローラ２１０は、複数の異常歩行タイプのそれぞれに対応する筋肉特性を考慮してα比率ほどの力Ｆ_ｍを弱化させることができる１０３０。α比率は、複数の異常歩行タイプのそれぞれの歩行条件、例えば筋肉特性が反映されたものであってもよい。歩行コントローラ２１０は、弱まった力αＦ_ｍに基づいて、人の各関節、例えば、ヒップ、膝、足首などにマッピングされるトルクτ_ｍを生成してもよい１０４０。

歩行補助コントローラ２３０は、第２の制御パラメータＳ_ｗａｄに基づいて、複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の歩行補助のための歩行補助装置１００によって生成される第２のトルクτ_{ａｓｓｉｓｔ}を計算してもよい。第２のトルクτ_{ａｓｓｉｓｔ}は、シミュレーション装置モデル９３０によって生成される各トルクにマッピングされてもよい。

第２の制御パラメータＳ_ｗａｄは、複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、歩行補助装置１００によって生成される第２のトルクτ_{ａｓｓｉｓｔ}を計算するための最適化された制御パラメータであってもよい。

シミュレータ２５０は、第１のトルクτと第２のトルクτ_{ａｓｓｉｓｔ}に基づいて複数の異常歩行タイプのそれぞれに対応する歩行モーションを生成することができる。例えば、シミュレータ２５０は、第１のトルクτと第２のトルクτ_{ａｓｓｉｓｔ}とを式（１）によって順動力学計算をすることができる。

シミュレータ２５０は、順動力学計算の結果に基づいて歩行モーションを生成してもよい。順動力学計算の結果は、シミュレーション装置モデル９３０を着用したシミュレーション人間モデル９１０の各関節の関節角度、速度、及び加速度値を含んでもよい。例えば、シミュレータ２５０は、各関節の関節角度、速度、及び加速度値を用いてシミュレーションの開始時間（例えば、歩行モーションの開始時間）からシミュレーションの終了時間（例えば、歩行モーションの終了時間）までの歩行モーションを生成してもよい。すなわち、シミュレータ２５０は、シミュレーションをする間の各関節の軌跡によって歩行モーションを生成することができる。ここで、シミュレータ２５０は、複数の異常歩行タイプのそれぞれに対応する歩行モーションを生成してもよい。

シミュレータ２５０は、歩行モーションによって目的関数を計算することができる。目的関数は、式（２）によって計算される。式（２）の目的関数は、最適目的関数（ｏｐｔｉｍａｌ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であってもよい。

目的関数は、歩行のエネルギー消費量Ｊ_{ｅｎｅｒｇｙ}、歩行スタイルエラー（ｇａｉｔ ｓｔｙｌｅ ｅｒｒｏｒ）Ｊ_{ｓｔｙｌｅ}、歩行の安定性Ｊ_{ｂａｌａｎｃｅ}で構成する。

Ｊ_ｍはＭＴＵによる物質代謝エネルギー消費（ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｅｎｅｒｇｙ ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ）を意味し、Ｊ_ｔはｎｏｎ－ＭＴＵによるトルク消費（ｔｏｒｑｕｅ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ）を意味し、Ｊ_ｓは基準歩行速度（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｗａｌｋｉｎｇ ｓｐｅｅｄ）、Ｊ_ｏは基準歩行方向（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｗａｌｉｎｇ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ）を意味する。

Ｊ_ｆはＦａｌｌ ｏｖｅｒ ｐｅｎａｌｔｙを意味し、Ｊ_ｒは歩行の規則性を示す性能指数（ｗａｌｋｉｎｇ ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ ｉｎｄｅｘ）を意味し、Ｊ_ｐは胴ポーズ角度（ｔｏｒｓｏ ｐｏｓｅ ａｎｇｌｅ）を意味し、ｗは重み付け（ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）を意味する。すなわち、歩行の安定性Ｊ_{ｂａｌａｎｃｅ}は、歩行の対称性及び規則性を示すストライド時間の変動率（Ｓｔｒｉｄｅ ｔｉｍｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）のＣＶ（ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）指数と上体のかがんだ姿勢程度とを含んでもよい。また、シミュレータ２５０は、シミュレーション人間モデル９１０がシミュレーション中に転んだ場合、ペナルティ点数、すなわちＦａｌｌ ｏｖｅｒ ｐｅｎａｌｔｙを印加することによって、シミュレーション人間モデル９１０が転ばない歩行姿勢、例えば歩行モーションを作ることができる。

シミュレータ２５０は、目的関数計算の結果に基づいて、複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを決定することができる。ここで、シミュレータ２５０は、シミュレーション装置モデル９３０を着用したシミュレーション人間モデル９１０の歩行性能指数を向上するための動的最適化過程（ｄｙｎａｍｉｃ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ）を行ってもよい。シミュレータ２５０は、動的最適化過程を介して制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}、Ｓ_ｗａｄを調整して繰り返しシミュレーションを行ってもよい。

シミュレータ２５０は、目的関数計算の結果が収束条件を満たすときのシミュレーションに用いられた制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}、Ｓ_ｗａｄを最適化制御パラメータとして決定してもよい。すなわち、シミュレータ２５０は、歩行補助装置１００によって生成される第２のトルクτ_{ａｓｓｉｓｔ}を構成する最適化制御パラメータＳ_ｗａｄを決定することができる。

収束条件は、現在のシミュレーションの目的関数値と前のシミュレーションの目的関数値とが一定の大きさ以下で差がつく場合、満たされてもよい。一定の大きさは試験的に決められてもよく、任意に設定されてもよい。

シミュレータ２５０は、複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、動的最適化過程によって決定された最適化制御パラメータＳ_ｗａｄを複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータとして生成してもよい。

最適化制御パラメータＳ_ｗａｄは、表１のようになってもよく、複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータとして歩行補助装置１００のメモリ１２５に格納されてもよい。

すなわち、パラメータ生成装置２００は、歩行補助装置１００と人間との相互作用を考慮した動力学シミュレーションベースの仮想の歩行訓練モデルを活用して様々な異常歩行に対するガイドラインになるトルクパラメータのデータセットを構築することができる。ここで、歩行補助装置１００は、構築されたトルクパラメータのデータセットを基に歩行補助を行うことになり、ユーザ３００の異常歩行による安全問題を未然に防止することができる。

図１１は、パラメータ生成装置の一実施形態に係る動的最適化過程を説明するためのフローチャートであり、図１２は、最適化過程によるいくつかの異常歩行タイプの目的関数値の一例を示し、図１３は、最適化過程によって生成されたいくつかの異常歩行タイプの最適化制御パラメータとアシストトルクプロファイルの一例を示す。

図１１から図１３を参照すると、第１の制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}は、歩行コントローラ２１０に入力され、第２の制御パラメータＳ_ｗａｄは、歩行補助コントローラ２３０に入力される（Ｓ１１１０）。シミュレーションの開始時に、シミュレータ２５０は制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}、Ｓ_ｗａｄを任意に選定してもよい。

歩行コントローラ２１０は、第１の制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}に基づいて、複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の各関節にマッピングされる第１のトルクτを計算し、歩行補助コントローラ２３０は、第２の制御パラメータＳ_ｗａｄに基づいて、複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の歩行補助のための歩行補助装置１００によって生成される第２のトルクτ_{ａｓｓｉｓｔ}を計算する（Ｓ１１２０）。

シミュレータ２５０は、第１のトルクτと第２のトルクτ_{ａｓｓｉｓｔ}とを式（１）によって順動力学計算する（Ｓ１１３０）。

シミュレータ２５０は、順動力学計算の結果に基づいてシミュレーションの開始時間（例えば、歩行モーションの開始時間）からシミュレーションの終了時間（例えば、歩行モーションの終了時間）までの歩行モーションを生成する（Ｓ１１４０）。

シミュレータ２５０は、歩行モーションによって式（２）によって目的関数を計算する（Ｓ１１５０）。シミュレータ２５０は、目的関数計算の結果が収束条件を満たしたか否かを確認する（Ｓ１１６０）。

収束条件が満たされない場合、シミュレータ２５０は制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}、Ｓ_ｗａｄを調整する（Ｓ１１７０）。この後、パラメータ生成装置２００は、調整された制御パラメータＳ_{ｈｕｍａｎ}、Ｓ_ｗａｄを用いてステップＳ１１１０からステップＳ１１６０を行ってもよい。すなわち、収束条件が満たされる時まで、パラメータ生成装置２００は、ステップＳ１１１０からステップＳ１１７０を繰り返し行うことができる。

シミュレータ２５０は、収束条件が満たされる場合、シミュレーションを終了することができる。シミュレータ２５０は、目的関数計算の結果が収束条件が満たされる時のシミュレーションに用いられた制御パラメータＳ_ｗａｄを歩行補助装置１００によって生成される第２のトルクτ_{ａｓｓｉｓｔ}を構成する最適化制御パラメータとして決定してもよい。

図１２に示されたように、異常歩行が正常歩行に比べて非常にエネルギー非効率的であり、不安定な姿勢で歩行を行うということが分かる。シミュレーションの結果、かがみ歩行の場合、姿勢矯正による安定性の改善効果が大きく、鶏歩の場合、エネルギー減少効果が相対的に大きいことが分かる。

また、図１３に示されたように、正常歩行に比べて異常歩行、例えば、鶏歩及びかがみ歩行の場合、他の方式のアシストトルクプロファイルのガイドラインが必要であることが分かる。

図１４は、図１に示された補助歩行装置の動作方法を説明するためのフローチャートであり、図１５は、アシストトルクプロファイルの生成方法の一実施形態を説明するためのフローチャートである。

図１４及び図１５を参照すると、コントローラ１２０は、複数の異常歩行タイプのうちユーザ３００の入力に対応する少なくとも１つのタイプを選択する（Ｓ１４１０）。

コントローラ１２０は、少なくとも１つのタイプに対応するアシストトルクプロファイルを生成する（Ｓ１４３０）。ここで、少なくとも１つのタイプは、第１の異常歩行タイプと第２の異常歩行タイプとを含んでもよい。コントローラ１２０は、第１の異常歩行タイプの第１のアシストトルクプロファイルに対応する第１のトルクパラメータをメモリ１２５から検索する（Ｓ１５１０）。コントローラ１２０は、第２の異常歩行タイプの第２のアシストトルクプロファイルに対応する第２のトルクパラメータをメモリ１２５から検索する（Ｓ１５３０）。コントローラ１２０は、第１のトルクパラメータと第２のトルクパラメータに基づいてアシストトルクプロファイルを生成する（Ｓ１５５０）。

駆動機１３０は、アシストトルクプロファイルによってユーザ３００を歩行補助する（Ｓ１４５０）。

図１６は、別の実施形態に係る歩行補助システムの概略的なブロック図である。

図１６を参照すると、歩行補助システム１６００は、歩行補助装置１００及びリモートコントローラ１６１０を含む。

リモートコントローラ１６１０は、ユーザ入力に応答して歩行補助装置１００の全般的な動作を制御する。例えば、リモートコントローラ１６１０は、歩行補助装置１００の動作を開始／停止してもよい。また、リモートコントローラ１６１０は、歩行補助装置１００のユーザ３００に対する歩行補助を制御するためのアシストトルクプロファイルの出力を制御してもよい。

リモートコントローラ１６１０は、ディスプレイ１６３０を含んでもよい。ディスプレイ１６３０は、タッチスクリーン、ＬＣＤ、ＴＦＴ－ＬＣＤ、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＡＭＯＬＥＤディスプレイ、又はフレキシブルディスプレイで実現してもよい。

ディスプレイ１６３０は、ユーザ３００に異常歩行タイプを表示する。例えば、ユーザ３００は、ディスプレイ１６３０に表示された異常歩行タイプのうち自身の歩行タイプを選択することができる。

また、リモートコントローラ１６１０は、歩行補助装置１００を操作するための機能に対応するＵＩ（ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）及び／又はメニューをディスプレイ１６３０を介してユーザ３００に提供することができる。

ディスプレイ１６３０は、リモートコントローラ１６１０の制御によってユーザ３００に歩行補助装置１００の動作状態を表示することができる。

図１７は、また別の実施形態に係る歩行補助システムの概略的なブロック図である。

図１７を参照すると、歩行補助システム１７００は、歩行補助装置１００、リモートコントローラ１７１０、及び電子装置１７３０を含む。

リモートコントローラ１７１０の構成及び動作は、図１６のリモートコントローラ１６１０の構成及び動作と実質的に同一であってもよい。

電子装置１７３０は、歩行補助装置１００及び／又はリモートコントローラ１７１０と互いに通信することができる。電子装置１７３０は、ディスプレイ１７５０を含む。ディスプレイ１７５０は、タッチスクリーン、ＬＣＤ、ＴＦＴ－ＬＣＤ、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＡＭＯＬＥＤディスプレイ、又はフレキシブルディスプレイで実現してもよい。

ディスプレイ１７５０は、ユーザ３００に異常歩行タイプを表示する。例えば、ユーザ３００は、ディスプレイ１６３０に表示された異常歩行タイプのうち自身の歩行タイプを選択することができる。

また、電子装置１７３０は、歩行補助装置１００を操作するための機能に対応するＵＩ及び／又はメニューをディスプレイ１７５０を介してユーザ３００に提供することができる。

ディスプレイ１７５０は、ユーザ３００に歩行補助装置１００の動作状態を表示することができる。

本発明に係る方法は様々なコンピュータ手段を介して実施することができるプログラム命令の形態で実現され、コンピュータで読取可能な記録媒体に記録してもよい。前記記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独で又は組合せて含んでもよい。前記記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光ディスクのような光磁気媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれてもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コードを含む。上述のハードウェア装置は、本発明の動作を行うために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

上述したように実施形態が限定された実施形態と図面によって説明されたが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、前記の記載から様々な修正及び変形が可能である。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順序で行われたり、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせたり、他の構成要素又は均等物によって代替、置換されても適切な結果が達成され得る。

したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。

Claims (25)

1. 複数の異常歩行タイプのうち少なくとも１つの異常歩行タイプに対する選択を受信するステップと、
   前記少なくとも１つの異常歩行タイプによって歩行補助装置を制御するステップと、
   を含む歩行補助方法。
2. 前記制御するステップは、
   前記少なくとも１つの異常歩行タイプによってアシストトルクプロファイルを生成するステップと、
   前記アシストトルクプロファイルによって前記歩行補助装置を制御するステップと、
   を含み、
   前記アシストトルクプロファイルは、少なくとも１つのトルクパラメータを含む、
   請求項１に記載の歩行補助方法。
3. 前記少なくとも１つの異常歩行タイプが第１の異常歩行タイプと第２の異常歩行タイプを含む時、
   前記生成するステップは、
   第１のトルクパラメータと第２のトルクパラメータに基づいて前記アシストトルクプロファイルを生成するステップ
   を含み、
   前記第１のトルクパラメータは前記第１の異常歩行タイプの第１のアシストトルクプロファイルに対応し、前記第２のトルクパラメータは前記第２の異常歩行タイプの第２のアシストトルクプロファイルに対応する、
   請求項２に記載の歩行補助方法。
4. 前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータに基づいて前記アシストトルクプロファイルを生成するステップは、前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータとを組み合わせて前記アシストトルクプロファイルを生成するステップ、を含む、
   請求項３に記載の歩行補助方法。
5. 前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータに基づいて前記アシストトルクプロファイルを生成するステップは、重み付けに基づいて前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータとを組み合わせることによって前記アシストトルクプロファイルを生成するステップ、を含む、
   請求項３または４に記載の歩行補助方法。
6. 前記少なくとも１つの異常歩行タイプは、かがみ歩行タイプ、鶏歩タイプ、鎮痛歩行タイプ、失調性歩行タイプ、加速歩行タイプ、跳躍歩行タイプ、動揺性歩行タイプ、尖足歩行タイプ、下肢短縮歩行タイプ、片麻痺歩行タイプ、分回し歩行タイプ、脊髄癆性歩行タイプ、神経性歩行タイプ、はさみ歩行タイプ、及びパーキンソン歩行タイプ、のうち少なくとも１つを含む、
   請求項１乃至５いずれか一項に記載の歩行補助方法。
7. 前記複数の異常歩行タイプを表示するステップ、をさらに含む、
   請求項１乃至６いずれか一項に記載の歩行補助方法。
8. 前記複数の異常歩行タイプは、前記歩行補助装置及び前記歩行補助装置の外部装置のうち少なくとも１つによって表示される、
   請求項７に記載の歩行補助方法。
9. 前記外部装置は、前記歩行補助装置を制御するためのリモートコントローラ及び電子装置のうち少なくとも１つであり、
   前記電子装置は、前記歩行補助装置及び前記リモートコントローラのうち少なくとも１つと通信が可能である、
   請求項８に記載の歩行補助方法。
10. 前記複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを格納するステップ、をさらに含む、
    請求項１乃至９いずれか一項に記載の歩行補助方法。
11. 前記格納するステップは、
    前記複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の各関節にマッピングされる第１のトルクと前記人の歩行補助のための歩行補助装置によって生成される第２のトルクとを計算して、前記第１のトルクと前記第２のトルクに基づいて歩行モーションを生成するステップと、
    前記歩行モーションによって目的関数を計算するステップと、
    前記計算の結果に基づいて前記トルクパラメータを生成するステップと、
    を含む、
    請求項１０に記載の歩行補助方法。
12. 前記歩行モーションを生成するステップは、
    前記第１のトルクと前記第２のトルクとを順動力学計算するステップと、
    前記順動力学計算の結果に基づいて前記歩行モーションを生成するステップと、
    を含む、請求項１１に記載の歩行補助方法。
13. ユーザを歩行補助するための駆動機と、
    複数の異常歩行タイプのうち少なくとも１つの異常歩行タイプに対する選択を受信して、前記少なくとも１つの異常歩行タイプによって前記駆動機を制御するコントローラと、
    を含む、歩行補助装置。
14. 前記コントローラは、前記少なくとも１つの異常歩行タイプによってアシストトルクプロファイルを生成し、
    前記駆動機は、前記アシストトルクプロファイルによって前記歩行補助装置を制御し、
    前記アシストトルクプロファイルは、少なくとも１つのトルクパラメータを含む、
    請求項１３に記載の歩行補助装置。
15. 前記少なくとも１つの異常歩行タイプが第１の異常歩行タイプと第２の異常歩行タイプとを含む時、
    前記コントローラは、前記第１の異常歩行タイプの第１のアシストトルクプロファイルに対応する第１のトルクパラメータと前記第２の異常歩行タイプの第２のアシストトルクプロファイルに対応する第２のトルクパラメータに基づいて前記アシストトルクプロファイルを生成する、
    請求項１４に記載の歩行補助装置。
16. 前記コントローラは、前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータとを組み合わせて前記アシストトルクプロファイルを生成する、
    請求項１５に記載の歩行補助装置。
17. 前記コントローラは、重み付けに基づいて前記第１のトルクパラメータと前記第２のトルクパラメータとを組み合わせることによって前記アシストトルクプロファイルを生成する請求項１５または１６に記載の歩行補助装置。
18. 前記少なくとも１つの異常歩行タイプは、かがみ歩行タイプ、鶏歩タイプ、鎮痛歩行タイプ、失調性歩行タイプ、加速歩行タイプ、跳躍歩行タイプ、動揺性歩行タイプ、尖足歩行タイプ、下肢短縮歩行タイプ、片麻痺歩行タイプ、分回し歩行タイプ、脊髄癆性歩行タイプ、神経性歩行タイプ、はさみ歩行タイプ、及びパーキンソン歩行タイプ、のうち少なくとも１つを含む、
    請求項１３乃至１７いずれか一項に記載の歩行補助装置。
19. 前記コントローラは、前記複数の異常歩行タイプをディスプレイに表示する、
    請求項１３乃至１８いずれか一項に記載の歩行補助装置。
20. 前記ディスプレイは、前記歩行補助装置及び前記歩行補助装置に関連する外部装置のうち少なくとも１つに実現される、
    請求項１９に記載の歩行補助装置。
21. 前記外部装置は、前記歩行補助装置を制御するためのリモートコントローラ及び電子装置のうち少なくとも１つであり、
    前記電子装置は、前記歩行補助装置及び前記リモートコントローラのうち少なくとも１つと通信が可能である、
    請求項２０に記載の歩行補助装置。
22. 前記複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを格納するメモリ、をさらに含む、
    請求項１３乃至２１いずれか一項に記載の歩行補助装置。
23. 前記トルクパラメータは、前記複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の各関節にマッピングされる第１のトルクと前記歩行補助装置によって生成される第２のトルクとに基づいて生成される歩行モーションによって目的関数を計算して生成される、
    請求項２２に記載の歩行補助装置。
24. 請求項１３の歩行補助装置と、
    前記歩行補助装置を制御するためのリモートコントローラと、
    を含む、
    歩行補助システム。
25. 請求項１３の歩行補助装置と、
    前記複数の異常歩行タイプのそれぞれに対して、人の各関節にマッピングされる第１のトルクと前記歩行補助装置とによって生成される第２のトルクに基づいて歩行モーションを生成し、前記歩行モーションによって目的関数を計算し、前記計算の結果に基づいて前記複数の異常歩行タイプのアシストトルクプロファイルのそれぞれに対応するトルクパラメータを生成するパラメータ生成装置と、
    を含む、
    歩行補助システム。

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