JP2024022117A - 制御方法、制御装置及び制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易的な方法でユーザの歩行動作の改善を図る。【解決手段】本発明の一側面に係る制御装置は、ユーザの歩行に対するセンサ値を取得し、推定モデルを使用して、センサ値から歩行の位相の推定値を算出し、設定されたアシストパターンに従って、算出された位相の推定値からアシスト量を決定する。このとき、制御装置は、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導する方法、及び歩行ラウンドの経過に応じてアシスト量をランダムに変更する方法の少なくとも一方により、ユーザに与えるアシスト量を決定する。そして、制御装置は、決定されたアシスト量を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、制御方法、制御装置及び制御プログラムに関する。

例えば、脳卒中による片麻痺等の歩行に障害を有する患者に対して、歩行アシスト装置を用いて、歩行動作が健常に向かうようにリハビリテーションを行う場合がある。特許文献１～３には、このようなリハビリテーションに利用可能な歩行アシスト装置が提案されている。

特開２０１７－２１７０３９号公報 特開２０１５－０８９５１０号公報 特開２０１０－２６４０１９号公報

従来、歩行周期に対して基本的なパターンでアシストすることによるリハビリテーションが行われていた。しかしながら、患者（ユーザ）によって障害が異なるため、そのような方法では、様々な患者の歩行動作の改善を図るのは困難であった。そのため、基本的には、理学療法士が各患者に合わせて基本パターンから手作業でかつ頻繁にアシスト量の調整をし、各患者の歩行動作の改善を図っていた。したがって、高度な知識がなければ、患者の歩行動作の改善を図るのは困難であった。

本発明は、一側面では、このような事情を鑑みてなされたものであり、その目的は、簡易的な方法でユーザの歩行動作の改善を図る技術を提供することである。

本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。なお、以下の発明の構成は適宜組み合わせ可能である。

本発明の一側面に係る制御方法は、コンピュータが、アシストパターンを設定する設定ステップと、ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得する取得ステップと、推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出する推定ステップと、設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定する決定ステップと、決定された前記アシスト量を出力する出力ステップと、を実行する情報処理方法である。前記センサは、足底センサを含む。前記歩行の位相の推定値を算出することは、前記足底センサにより得られるセンサ値から足底荷重の圧中心（足圧中心）を算出することを含む。前記アシスト量を決定することは、算出された前記足圧中心に基づいて、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量を決定することを含む。

本件発明者らは、後述する実験例により、以下の結果を得た。すなわち、健常な歩行能力を有する脚では、足圧中心の軌跡がかかとから前足の内側に至るように描かれ、足圧中心が前足の内側の領域に適度に留まっていることで、歩行時の蹴り出し力が大きくなった。一方で、麻痺等の障害を有する脚では、足圧中心の軌跡が前足の内側の方へは至らず、前足の外側等の別の領域に至るように描かれた。これらの結果から、本件発明者らは、足
圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作ができるようになれば、健常な脚と同等の歩行能力を獲得可能（つまり、歩行能力の改善を期待することができる）との知見を得た。当該構成によれば、この知見に基づいて、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するという簡易的な方法のアシストをユーザに提供することで、ユーザの歩行動作の改善を期待することができる。

上記一側面に係る制御方法において、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、前記足圧中心の軌跡が前記前足の内側から外れているほど前記アシスト量を小さくすることを含んでよい。当該構成では、足圧中心の軌跡が前足の内側から外れるほどアシスト量が小さくなり、内側の方に向くほどアシスト量が大きくなる。そのため、ユーザに対して、より大きなアシスト量を得ようとさせることで、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作を習得させることができる。したがって、当該構成によれば、足圧中心を前足の内側の方に誘導することができ、これによって、簡易的な方法でユーザの歩行動作の改善を図ることができる。

上記各側面に係る制御方法において、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、前記足圧中心の軌跡が前記前足の内側から外れている場合に、前記足圧中心の軌跡が前記前足の内側の方に近付く方向にアシストを加えることを含んでよい。当該構成によれば、前足の内側の方へ導くアシストにより、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作をユーザに習得させることができる。これにより、簡易的な方法でユーザの歩行動作の改善を図ることができる。

上記各側面に係る制御方法において、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、定義情報に基づいて、前記足圧中心の軌跡からアシストを決定すること、及び決定されたアシストを加えることを含んでよい。前記定義情報は、前記足圧中心の軌跡と前記足圧中心を前足の内側の方に誘導するアシストとの対応関係を定義するように構成されてよい。当該構成によれば、予め得られた定義情報により、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作をユーザに習得させることができる。これにより、簡易的な方法でユーザの歩行動作の改善を図ることができる。

上記各側面に係る制御方法において、前記アシストパターンは、１つ以上の筋モジュールにより構成されてよく、前記筋モジュールは、筋シナジーを再現するように、複数の周期関数を組み合わせることにより構成されてよい。当該構成によれば、筋モジュールが上記のように構成されていることで、容易な演算により筋シナジーに即したアシストパターンを実現することができる。加えて、１つ以上の筋モジュールの選択により、筋シナジーに即したアシストパターンを容易に作成することができる。

上記各側面に係る制御方法において、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、前記足圧中心の軌跡において、前記足圧中心がかかとに存在している時間の割合が２４％～４４％であること、及び前記足圧中心が中足部に存在している時間の割合が１８％～４１％であることの少なくともいずれかを達成するように誘導することを含んでよい。本件発明者らは、後述する実験例により、蹴り出し力が良好な歩行における足圧中心の軌跡では、足圧中心がかかとに存在している時間の割合が２４％～４４％であり、足圧中心が中足部に存在している時間の割合が１８％～４１％であるとの知見を得た。当該構成によれば、この知見に基づく誘導により、ユーザの歩行動作の改善を期待することができる。

上記各側面に係る制御方法において、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、前記足圧中心の軌跡において、前記足圧中心がかかとに存在している時間の割合、前記足圧中心が中足部に存在している時間の割合、前記足圧中心が前足の内側の領域に
存在している時間の割合、前記足圧中心が前足の外側の領域に存在している時間の割合、又はこれらの組み合わせに基づいて、前記歩行の評価値を算出すること、及び算出される評価値を最適化するように誘導すること、を含んでよい。

本件発明者らは、後述する実験例により、蹴り出し力が良好な歩行における足圧中心の軌跡では、足圧中心が、かかと、中足部、前足内側の領域及び前足外側の領域それぞれに存在している時間の割合が一定の範囲に収まるという知見を得た。また、本件発明者らは、良好でない歩行における足圧中心の軌跡では、各時間の割合が、良好な歩行とは異なる（かかと及び前足内側の時間が短くなり、中足部及び前方外側の時間が長くなる）という知見を得た。当該構成によれば、これらの知見に基づいて歩行を評価し、得られた評価値を最適化するように誘導することで、ユーザの歩行動作の改善を期待することができる。

上記各側面に係る制御方法において、前記アシストパターンは、歩行の位相に対するアシスト量を定義してよい。前記アシストパターンにおいて定義された前記アシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定されてよい。前記取得ステップ、前記推定ステップ、前記決定ステップ、及び前記出力ステップを含む制御サイクルは繰り返し実行されてよい。前記制御サイクルの実行を繰り返す間、前記ユーザが歩行ラウンドを完了する度に、前記コンピュータは、前記決定ステップにおいて、算出された前記位相の推定値から決定する前記アシスト量を前記上限値及び前記下限値の間でランダムに変動させてよい。

本件発明者らは、後述する実験例により、以下の結果を得た。すなわち、アシストパターンにおけるアシスト量を一定でアシストし続けた場合、歩行ラウンドが経過する度にアシスト量を徐々に減らした場合及び歩行ラウンドの経過に応じてアシスト量をランダムに変更した場合との間で、被験者の歩行能力の改善具合を比較した。その比較の結果、アシスト量をランダムに変更した場合に、被験者の歩行能力が最も改善された。当該構成によれば、この知見に基づいて、歩行ラウンドが完了する度に、アシスト量をランダムに変動させるという簡易的な方法のアシストをユーザに提供することで、ユーザの歩行動作の改善を期待することができる。

このアシスト量をランダム化するアシスト方法は、上記一側面のとおり、上記前足内側に誘導するアシスト方法と共に利用されてよい。その他の一例では、アシスト量をランダム化するアシスト方法は、上記前足内側に誘導するアシスト方法と別個に使用されてよい。

例えば、本発明の一側面に係る制御方法は、コンピュータが、アシストパターンを設定する設定ステップと、ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得する取得ステップと、推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出する推定ステップと、設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定する決定ステップと、決定された前記アシスト量を出力する出力ステップと、を実行する情報処理方法である。前記アシストパターンは、歩行の位相に対するアシスト量を定義してよい。前記アシストパターンにおいて定義された前記アシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定されてよい。前記取得ステップ、前記推定ステップ、前記決定ステップ、及び前記出力ステップを含む制御サイクルは繰り返し実行されてよい。前記制御サイクルの実行を繰り返す間、前記ユーザが歩行ラウンド（回数／時間をばらつかせて変える）を完了する度に、前記コンピュータは、前記決定ステップにおいて、算出された前記位相の推定値から決定する前記アシスト量を前記上限値及び前記下限値の間でランダムに変動させてよい。当該構成によれば、上記知見に基づいて、歩行ラウンドが完了する度に、アシスト量をランダムに変動させるという簡易的な方法のアシストをユーザに提供することで、ユーザの歩行動作の改善を期待することができる。

上記一側面に係る制御方法において、前記アシスト量をランダムに変動させる際の最大変動量が予め設定されてよい。前記アシスト量をランダムに変動させることは、前回の歩行ラウンドにおけるアシスト量からの変動量が前記最大変動量以下となるように今回の歩行ラウンドにおけるアシスト量を決定することを含んでよい。アシスト量が急激に変化すると、ユーザは、その変化に対応できず、歩行動作を乱してしまう可能性がある。当該構成によれば、最大変動量を規定することで、そのような可能性を低減し、ユーザの歩行動作の改善を適切に図ることができる。

上記各側面に係る制御方法において、前記ユーザの認知可能な最小変動量が予め設定されてよい。前記アシスト量をランダムに変動させることは、前回の歩行ラウンドにおけるアシスト量からの変動量が前記最小変動量以上となるように今回の歩行ラウンドにおけるアシスト量を決定することを含んでよい。アシスト量の変動量が小さすぎる場合、その変動をユーザが認識することができず、ランダムなアシスト量による訓練が達成できない可能性がある。当該構成によれば、最小変動量を規定することで、そのような可能性を低減し（すなわち、ランダムなアシスト量による訓練を適切に実施し）、その結果、ユーザの歩行動作の改善を適切に図ることができる。

上記各側面に係る制御方法において、前記アシストパターンは、１つ以上の筋モジュールにより構成されてよい。前記筋モジュールは、筋シナジーを再現するように、複数の周期関数を組み合わせることにより構成されてよい。当該構成によれば、筋モジュールが上記のように構成されていることで、容易な演算により筋シナジーに即したアシストパターンを実現することができる。加えて、１つ以上の筋モジュールの選択により、筋シナジーに即したアシストパターンを容易に作成することができる。

上記各側面に係る制御方法において、前記アシストパターンは、複数の筋モジュールにより構成されてよい。前記筋モジュールは、筋シナジーを再現するように、複数の周期関数を組み合わせることにより構成されてよい。前記アシスト量をランダムに変動させることは、前記複数の筋モジュールのうちの一部について前記アシスト量をランダムに変動させることにより構成されてよい。当該構成によれば、複数の筋モジュールのうちの一部（対象の筋モジュール）についてアシスト量のランダム化を適用することで、その対象の筋モジュールに関する歩行動作の改善を期待することができる。

上記各形態に係る制御方法の別の態様として、本発明の一側面は、以上の各構成の全部又はその一部を実現する情報処理装置であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記憶した、コンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記憶媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。

例えば、本発明の一側面に係る制御装置は、アシストパターンを設定するように構成される設定部と、ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得するように構成される取得部と、推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出するように構成される推定部と、設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定するように構成されるアシスト決定部と、決定された前記アシスト量を出力するように構成される出力部と、を備える。前記センサは、足底センサを含み、前記歩行の位相の推定値を算出することは、前記足底センサにより得られるセンサ値から足圧中心を算出することを含み、前記アシスト量を決定することは、算出された前記足圧中心に基づいて、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量を決定することを含む。

また、例えば、本発明の一側面に係る制御プログラムは、コンピュータに、アシストパターンを設定する設定ステップと、ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得する取得ステップと、推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出する推定ステップと、設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定する決定ステップと、決定された前記アシスト量を出力する出力ステップと、を実行させるためのプログラムである。前記センサは、足底センサを含み、前記歩行の位相の推定値を算出することは、前記足底センサにより得られるセンサ値から足圧中心を算出することを含み、前記アシスト量を決定することは、算出された前記足圧中心に基づいて、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量を決定することを含む。

また、例えば、本発明の一側面に係る制御装置は、アシストパターンを設定するように構成される設定部と、ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得するように構成される取得部と、推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出するように構成される推定部と、設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定するように構成される決定部と、決定された前記アシスト量を出力するように構成される出力部と、を備える。前記アシストパターンは、歩行の位相に対するアシスト量を定義する。前記アシストパターンにおいて定義された前記アシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定される。前記取得部、前記推定部、前記決定部、及び前記出力部の処理を含む制御サイクルは繰り返し実行される。前記制御サイクルの実行を繰り返す間、前記ユーザが歩行ラウンドを完了する度に、前記決定部は、算出された前記位相の推定値から決定する前記アシスト量を前記上限値及び前記下限値の間でランダムに変動させるように更に構成される。

また、例えば、本発明の一側面に係る制御プログラムは、コンピュータに、アシストパターンを設定する設定ステップと、ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得する取得ステップと、推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出する推定ステップと、設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定する決定ステップと、決定された前記アシスト量を出力する出力ステップと、を実行させるためのプログラムである。前記アシストパターンは、歩行の位相に対するアシスト量を定義する。前記アシストパターンにおいて定義された前記アシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定される。前記取得ステップ、前記推定ステップ、前記決定ステップ、及び前記出力ステップを含む制御サイクルは繰り返し実行される。前記制御サイクルの実行を繰り返す間、前記ユーザが歩行ラウンドを完了する度に、前記コンピュータに、前記決定ステップにおいて、算出された前記位相の推定値から決定する前記アシスト量を前記上限値及び前記下限値の間でランダムに変動させる。

本発明によれば、簡易的な方法でユーザの歩行動作の改善を図ることができる。

図１は、本発明が適用される場面の一例を模式的に示す。 図２は、足圧中心の軌跡と歩行能力との関係を示す。 図３は、アシスト量のランダム化の一例を示す。 図４は、実施の形態に係る制御装置のハードウェア構成の一例を模式的に示す。 図５は、実施の形態に係る制御装置のソフトウェア構成の一例を模式的に示す。 図６は、実施の形態に係る制御装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、実施の形態に係るアシストパターンを構成する筋モジュールの一例を模式的に示す。 図８Ａは、実施の形態に係る誘導方法の一例を模式的に示す。 図８Ｂは、実施の形態に係る誘導方法の一例を模式的に示す。 図８Ｃは、実施の形態に係る誘導方法の一例を模式的に示す。 図９Ａは、３つのグループ（健常者、片麻痺患者の非麻痺側、片麻痺患者の麻痺側）それぞれの足圧中心が各部位に存在している時間の割合を算出した結果を示す。 図９Ｂは、片麻痺患者の麻痺側の足圧中心がかかとに存在している時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を分析した結果を示す。 図９Ｃは、片麻痺患者の麻痺側の足圧中心が中足部に存在している時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を分析した結果を示す。 図９Ｄは、片麻痺患者の麻痺側の足圧中心が前足内側に存在している時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を分析した結果を示す。 図９Ｅは、片麻痺患者の麻痺側の足圧中心が前足外側に存在している時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を分析した結果を示す。 図１０は、実験例及び比較例において片麻痺患者に対して与えたアシスト量を示す。 図１１は、実験例及び比較例における歩行訓練前後の片麻痺患者の歩行における床反力の推進力成分の代表値を測定した結果を示す。

以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良及び変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメータ、マシン語等で指定される。

§１ 適用例
図１は、本発明を適用した場面の一例を模式的に示す。本実施形態に係る制御装置１は、歩行アシスト装置７０により、歩行の位相に応じたアシストをユーザＺに提供するように構成された１台以上のコンピュータである。

具体的には、本実施形態に係る制御装置１は、アシストパターン５を設定する。アシストパターン５は、歩行の位相に対するアシスト量を定義する。制御装置１は、ユーザＺの歩行に対するセンサ６のセンサ値３１を取得する（取得ステップ）。制御装置１は、推定モデル４を使用して、取得されたセンサ値３１から歩行の位相の推定値３３を算出する（推定ステップ）。制御装置１は、設定されたアシストパターン５に従って、算出された位相の推定値３３からアシスト量３５を決定する（決定ステップ）。そして、制御装置１は、歩行アシスト装置７０を制御するために、決定されたアシスト量３５を出力する（出力ステップ）。

上記のとおり、本件発明者らは、後述する実験例（第１実験例）により、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作ができるようになれば、歩行能力の改善を期待することができるとの知見を得た。また、本件発明者らは、後述する実験例（第２実験例）により、一定量のアシストを継続的に与える方法及びアシスト量を単調に減らす方法と比べて、歩行ラウンドの経過に応じてアシスト量をランダムに変更することで、歩行能力の改
善を期待することができるとの知見を得た。そこで、本実施形態に係る制御装置１は、これらの知見に基づいて、簡易的な方法でユーザＺの歩行能力の改善を図るアシスト方法として、（１）足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導する方法、及び（２）歩行ラウンドの経過に応じてアシスト量をランダムに変更する方法の少なくとも一方を採用するように構成される。

（１）前足内側への誘導
図２は、足圧中心の軌跡と歩行能力との関係を計測した結果を示す。具体的には、図２は、左から順に、健常者の足圧中心の軌跡（Healthy Control）、脳卒中片麻痺患者の非
麻痺側の脚における足圧中心の軌跡（Non-paretic）、及び脳卒中片麻痺患者の麻痺側の
脚における足圧中心の軌跡（Paretic）を示す。なお、図２の脳卒中片麻痺患者の被験者
の左側の脚が非麻痺側であり、右側の脚が麻痺側であった。

図２に示されるとおり、健常者及び脳卒中片麻痺患者の非麻痺側の脚では、足圧中心の軌跡は、立脚期間において、かかとから中足部を経由して前足の内側に辿り着くように描かれた。これに対して、脳卒中片麻痺患者の麻痺側の脚では、足圧中心の軌跡は、前足の内側の方には辿り着かず、前足の外側の方に辿り着くように描かれた。すなわち、良好な歩行動作では、足圧中心は前足内側の方に推移するのに対して、麻痺等の良好でない歩行動作では、足圧中心は、前足内側の方には推移せず、前足外側等の他の領域に推移することが分かった。これらの結果から、足圧中心の軌跡が前足の内側の方に至るような歩行動作を獲得することができれば、歩行能力の改善を期待することができるとの知見を得た（詳細な実験内容及び結果は後述する）。

前足内側へ誘導するアシスト方法は、この知見に基づく。前足内側へ誘導するアシスト方法を採用する場合、センサ６は、足底センサ６０を含む。歩行の位相の推定値３３を算出することは、足底センサ６０により得られるセンサ値から足圧中心（Center of Pressure）を算出することを含む。足圧中心を継続的に取得することで、足圧中心の軌跡を描くことができる。そして、アシスト量３５を決定することは、算出された足圧中心に基づいて、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量３５を決定することを含む。

（足底の各領域）
なお、一例では、足底は、かかと、中足部、前足部、及びつま先の４つの領域に分けられてよい。前足の内側の領域とは、例えば、母趾球及びその周囲の領域であってよい。前足の外側の領域とは、例えば、小指球及びその周囲の領域であってよい。中足部は、かかと及び前足の間の領域（足底弓蓋及びその周囲の領域）であってよい。

（誘導方法）
前足の内側への誘導は、アシストパターン５に含まれるアシストの少なくとも一部の量を調整することで達成されてよい。また、前足の内側への誘導は、アシストパターン５に含まれるアシスト以外に追加のアシスト（誘導アシスト）を更に与えることで達成されてもよい。誘導アシストは、歩行し易くする力で構成されてもよいし、或いは歩行し難くする負荷で構成されてもよい。

足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導可能であれば、その方法は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。一例では、足圧中心の軌跡を前足の内側へ誘導することは、足圧中心の軌跡が前足内側の領域に含まれている（例えば、理想的な軌跡に近い）ほど歩行し易く、足圧中心の軌跡が前足内側から外れるほど歩行し難くするアシストで実現されてよい。そのようなアシストの形態は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。

一例では、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、足圧中心の軌跡が前足の内側から外れているほどアシスト量３５を小さくすることを含んでよい。このアシスト形態では、足圧中心の軌跡が前足の内側から外れるほどアシスト量３５が小さくなり、内側の方に向く（例えば、足圧中心の軌跡が前足の内側の所定範囲に入る）ほどアシスト量３５が大きくなる。そのため、ユーザＺに対して、歩行し易くするためにより大きなアシスト量３５を得ようとさせることで、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作を習得させることができる。したがって、このアシスト形態によれば、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に適切に誘導することができる。

他の一例では、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、足圧中心の軌跡が前足の内側から外れている場合に、足圧中心の軌跡が前足の内側の方に近付く方向にアシストを加えることを含んでよい。このアシスト形態によれば、前足の内側の方へ導くアシストを加えることで、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作をユーザＺに行わせることができる。その結果、そのような歩行動作を習得させることができる。したがって、このアシスト形態によっても、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に適切に誘導することができる。

他の一例では、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、定義情報に基づいて、足圧中心の軌跡からアシストを決定すること、及び決定されたアシストを加えることを含んでよい。定義情報は、足圧中心の軌跡と足圧中心を前足の内側の方に誘導するアシストとの対応関係を定義するように構成されてよい。このアシスト形態では、足圧中心の軌跡に対する適切なアシスト（すなわち、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導可能なアシスト）を示す情報が定義情報として予め蓄積される。この定義情報に従って、ユーザＺの足圧中心の軌跡からアシストを決定することにより、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作を習得させ得るアシストをユーザＺに提供することができる。したがって、このアシスト形態によっても、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に適切に誘導することができる。

他の一例では、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、足圧中心の軌跡が前足の内側から外れているほど、歩行し難いように大きな負荷をかけるアシストを与えることを含んでよい。このアシスト形態において、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、足圧中心の軌跡が前足の内側の領域に含まれているほど、小さな負荷をかけるアシストを与える、負荷をかけない、又は歩行し易いようにアシストを与えることを含んでよい。このアシスト形態では、足圧中心の軌跡が前足内側から外れるほど、歩行し難いように大きな負荷をかけることで、相対的に、足圧中心の軌跡が前足内側に入るほど、ユーザＺは、歩行し易くなる。そのため、ユーザＺに対して、歩行し易い歩行動作を行わせることで、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作を習得させることができる。したがって、このアシスト形態によっても、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に適切に誘導することができる。

上記各アシスト形態は、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導する方法の一例である。上記各アシスト形態は、単独で採用されてよい。また、上記各アシスト形態は、組み合わせて採用されてもよい。

（時間の割合）
本件発明者らは、後述する実験例（第１実験例）により、以下の知見を更に得た。すなわち、蹴り出し力が良好な健常の歩行における足圧中心の軌跡では、足圧中心が、かかと、中足部、前足内側の領域及び前足外側の領域それぞれに存在している時間の割合が一定の範囲に収まっていた。具体的には、足圧中心がかかとに存在している時間の割合が３３
．８±９．７％であり、足圧中心が中足部に存在している時間の割合が２９．６±１１．８％であり、足圧中心が前足内側の領域に存在している時間の割合が２７．４±１１．４％であり、足圧中心が前足外側の領域に存在している時間の割合が９．０±１１．０％であった。これに対して、良好でない歩行における足圧中心の軌跡では、各時間の割合が、良好な歩行とは相違した（かかと及び前足内側の時間が短くなり、中足部及び前方外側の時間が長くなった）。前足の内側の方に誘導するアシストは、この知見に基づくアシストを含んでもよい。

例えば、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、足圧中心の軌跡において、足圧中心がかかとに存在している時間の割合が３３．８±９．７％であること、及び足圧中心が中足部に存在している時間の割合が２９．６±１１．８％であることの少なくともいずれかを達成するように誘導することを含んでよい。指定の時間割合を達成可能であれば、誘導の方法は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。一例では、誘導の方法には、上記アシスト形態のうちの少なくともいずれかが採用されてよい。当該構成によれば、上記知見に基づくアシストにより、蹴り出し力が良好な歩行動作をユーザＺに習得させることができる。その結果、ユーザの歩行動作の改善を期待することができる。

また、例えば、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、足圧中心の軌跡において、足圧中心がかかとに存在している時間の割合、足圧中心が中足部に存在している時間の割合、足圧中心が前足の内側の領域に存在している時間の割合、足圧中心が前足の外側の領域に存在している時間の割合、又はこれらの組み合わせに基づいて、歩行の評価値を算出すること、及び算出される評価値を最適化するように誘導すること、を含んでよい。誘導の方法は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。一例では、誘導の方法には、上記アシスト形態のうちの少なくともいずれかが採用されてよい。また、評価値の最適化の手法には、線形計画法、ニュートン法、モンテカルロ法等の公知の方法又はそれに準ずる方法が採用されてよい。評価値を最適化するように誘導することは、例えば、モデル予測制御等の公知の方法又はそれに準ずる方法により達成されてよい。当該構成によっても、上記知見に基づくアシストにより、蹴り出し力が良好な歩行動作をユーザＺに習得させることができる。その結果、ユーザの歩行動作の改善を期待することができる。

なお、足底荷重の有無により、立脚（脚を床について体を支えている）期間を特定することができる。立脚期間の各サンプリングタイムにおいて、足底センサ６０から得られるセンサ値により足圧中心の位置を特定することで、足圧中心が各領域に存在している時間（期間）を算出することができる。足圧中心が各領域に存在している時間の割合は、その算出結果から導出されてよい。

（２）アシスト量のランダム化
アシストパターン５は、歩行の位相に対するアシスト量を定義する。アシスト量をランダム化するアシスト方法を採用する場合、このアシストパターン５において定義されたアシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定される。制御装置１は、取得ステップ、推定ステップ、決定ステップ、及び出力ステップを含む制御サイクルを繰り返し実行するように構成される。制御サイクルの実行を繰り返す間、ユーザＺが歩行ラウンドを完了する度に、制御装置１は、決定ステップにおいて、算出された位相の推定値３３から決定するアシスト量３５を上限値及び下限値の間でランダムに変動させる。

（ランダム）
図３は、本実施形態におけるアシスト量のランダム化の一例を示す。図３に例示されるとおり、ランダムに変動させることは、上限値から下限値に向けて又は下限値から上限値
に向けて一定に変動することではなく、アシスト量３５の増加及び減少が混ざり、かつ増加量及び減少量が少なくとも部分的に異なるように変動することである。ランダムは、疑似的であってよい。ランダムな変動は、コンピュータ処理により生成されてもよいし、或いは手作業により生成されてよい。

一定のアシスト量でアシストする方法及びアシスト量を徐々に減らす方法と比較して、アシスト量をランダムに変動させる方法による歩行能力の改善効果が最も高かった理由の一つは、アシスト量の変更を被験者に予測させなかったことと推測される。すなわち、アシスト量の変更を被験者に予測させなかったことにより、アシストに慣れさせずに、自律的に歩行させ、これにより、歩行能力の改善が図られたと推測される。そのため、ランダムによる変動は、ユーザＺに変動を予測させ難いように構成されるのが好ましい。

（歩行ラウンド）
歩行ラウンドは、同一のアシスト量によるアシストをユーザＺに与える期間に相当する。歩行ラウンドの期間は、１周期以上の歩行を含むように規定される。歩行ラウンドの期間を規定する基準は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。一例では、歩行ラウンドは、歩数及び時間の少なくともいずれかにより規定されてよい。１歩行ラウンドあたりの歩数及び時間はそれぞれ、固定値で与えられてよい。或いは、アシスト量が変動するタイミングをユーザＺに予測させ難いようにするため、１歩行ラウンドあたりの歩数及び時間はそれぞれ、変動値で与えられてもよい。例えば、歩数及び時間の少なくともいずれかに対して数値範囲が設定されていてよい。制御装置１は、各歩行ラウンドの歩数及び時間の少なくともいずれかをその数値範囲からランダムに決定してよい。

また、歩行ラウンドは、同一のアシスト量によるアシストにユーザＺが慣れてきたタイミングでアシスト量を変更するように規定されてよい。一例では、アシストに慣れたユーザＺの歩行動作は一定的になり得る。ユーザＺが一定的な歩行動作を繰り返した場合、同じような位相の推定が繰り返されるため、算出される位相の推定値３３のばらつきが小さくなる。そこで、制御装置１は、位相の推定値３３のばらつきを指標に用いて、同一のアシスト量によるアシストにユーザＺが慣れてきたか否かを評価してよい。

推定値３３のばらつきを算出する方法の一例として、制御装置１は、ユーザＺが１周期以上の歩行を行った後に、各サンプリングタイムにおける位相の真値を算出してよい。一例では、位相の真値は、ヒールストライクから次のヒールストライクまでの時間に対して位相を均等に分割することにより算出されてよい。ヒールストライクは、センサ６により適宜検出されてよい。他の一例では、推定モデル４により得られる推定値３３が０から２πまで推移した時間（１周期分の歩行）に対して位相を均等に分割することで算出されてよい。

続いて、制御装置１は、各サンプリングタイムにおいて、位相の推定値３３及び真値を対応付けてよい。制御装置１は、真値を基準に推定値３３のばらつきを算出してよい。或いは、制御装置１は、真値及び推定値３３の間の誤差を算出し、真値を基準に誤差のばらつきを推定値３３のばらつきとして算出してよい。そして、制御装置１は、算出されたばらつきの大きさと閾値とを比較してよい。閾値は、例えば、オペレータの指定、プログラム内の設定値等の任意の方法で与えられてよい。

ばらつきの大きさが閾値未満である場合、制御装置１は、同一のアシスト量によるアシストにユーザＺが慣れたと認定し、その歩行ラウンドを終了し、次の歩行ラウンドに移行（すなわち、アシスト量を変更）してよい。一方、ばらつきの大きさが閾値を超えている場合、制御装置１は、同一のアシスト量によるアシストにユーザＺはまだ慣れていないと認定し、その歩行ラウンドを継続してよい。なお、ばらつきの大きさと閾値とが等しい場
合には、処理の分岐先は上記いずれであってもよい。また、ばらつきは、例えば、分散、標準偏差等の公知の統計量により表現されてよい。

（上限値／下限値）
アシストパターン５では、位相毎にアシスト量が規定される。これに応じて、上限値及び下限値も、位相毎に規定されてよい。一例では、アシストパターン５では、アシスト量の基準値が位相毎に規定されてよい。上限値及び下限値は、各位相における基準値に対する比率により決定されてよい。

上限値及び下限値は、適宜決定されてよい。一例では、上限値には、アシスト量の基準値が設定されてよい。他の一例では、上限値には、アシスト量の基準値以外の値が設定されてよい。例えば、歩行動作の学習のために、より大きな力でアシストを加える場合、アシスト量の基準値を超える値が上限値として設定されてよい。下限値は、例えば、ユーザＺが適正に歩行するために要する最小のアシスト量に応じて決定されてよい。制御装置１は、上記評価値に基づいて、適正に歩行しているか否かを判定してもよい。この場合、制御装置１は、下限値を決定する初期設定の処理（前処理）において、上記と同様の方法により、センサ６によりユーザＺの歩行を計測し、足圧中心の位置を算出することで、足圧中心の軌跡を観測してよい。制御装置１は、足圧中心の軌跡において、足圧中心が各部位に存在している割合により評価値を算出し、算出される評価値と予め設定された閾値とを比較してよい。閾値は、算出される評価値に対して適正な歩行の境界を示すように、任意の方法で与えられてよい。そして、制御装置１は、閾値との比較により、適正な歩行と評価される最小のアシスト量を特定し、特定されたアシスト量を下限値に設定してよい。

［特徴］
以上のとおり、本実施形態では、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導する及び歩行ラウンドが完了する度に、アシスト量３５をランダムに変動させるという簡易的な方法の少なくともいずれかのアシストをユーザＺに提供する。これにより、ユーザＺの歩行動作の改善を図ることができる。

（推定モデル）
推定モデル４は、センサ６のセンサ値から歩行の位相の推定値を算出する演算処理を実行するように構成される。推定モデル４は、そのような演算処理を実行可能な演算モデルであれば、その構成は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。推定モデル４は、例えば、データテーブル、関数式、ルール等により、センサ値の入力を受け付け、入力されたセンサ値から位相の推定値を算出するように構成されてよい。一例では、推定モデル４は、特許文献１等で例示される近似モデルであってよい。他の一例では、推定モデル４には、参考文献（野田智之、寺前達也、高井飛鳥、長谷公隆、森本淳、「普段使いの装具をロボット化：空気圧人工筋で駆動するモジュール関節付き短下肢装具の開発」ＭＢ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎ Ｎｏ．２０５：２２
－２７、２０１７、＜３．歩行との位相同期制御およびアシスト実験＞）で提案される手法が採用されてもよい。他の一例では、推定モデル４には、参考文献（Luka Peternel, Tomoyuki Noda, Tadej Petric, Ales Ude, Jun Morimoto, Jan Babic, ”Adaptive Control of Exoskeleton Robots for Periodic Assistive Behaviours Based on EMG Feedback Minimisation” ［online］、［令和４年３月２８日検索］、インターネット＜URL: https://journals.plos.org/plosone/article/authors?id=10.1371/journal.pone.0148942＞
）で提案される手法が採用されてもよい。他の一例では、推定モデル４は、機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルにより構成されてもよい。機械学習モデルは、例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン、回帰モデル等で構成されてよい。なお、推定モデル４の出力（推定値３３）には誤差が生じる可能性がある。そこで、制御装置１は、任意の方法により、推定モデル４の出力（推定値３３）を補正してよい。

（センサ）
センサ６は、人物（ユーザＺ）の歩行動作を捕捉可能であれば、その種類は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。センサ６は、例えば、足底センサ６０、撮像装置、モーションキャプチャ、筋電センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、圧力分布センサ、これらの組み合わせ等であってよい。センサ６は、一種類のセンサにより構成されてもよいし、或いは複数種類のセンサにより構成されてよい。足底は、地面に接する足の面である。足底センサ６０は、例えば、荷重センサ、フォースセンシングレジスタ、ロードセル、静電容量式の力センサ等により構成されてよい。

上記前足の内側の方に誘導するアシスト方法を採用する場合、センサ６は、足底センサ６０を含む。この場合、一例では、推定モデル４は、足底センサ６０のセンサ値からユーザＺの歩行の位相を推定するように構成されてよい。すなわち、足底センサ６０のセンサ値から歩行の位相の推定値３３が算出されてよい。これに応じて、センサ６は、足底センサ６０のみで構成されてよい。ただし、センサ６の構成は、このような例に限定されなくてよい。足底センサ６０のセンサ値から位相の推定値３３を算出する形態を採用する場合でも、センサ６は、足底センサ６０以外の他のセンサを含んでもよい。他の一例では、推定モデル４は、足底センサ６０以外の他のセンサのセンサ値からユーザＺの歩行の位相を推定するように構成されてよい。すなわち、他のセンサのセンサ値から歩行の位相の推定値３３が算出されてよい。これに応じて、センサ６は、足底センサ６０以外の他のセンサを含んでよい。

一方、アシスト量をランダム化するアシスト方法のみを採用する場合（すなわち、前足の内側の方に誘導するアシスト方法を採用しない場合）、センサ６は、足底センサ６０を含んでいてもよいし、或いは足底センサ６０を含んでいなくてもよい。この場合、センサ６には、歩行の位相を推定可能なセンサ値を取得する任意のセンサが用いられてよい。これに応じて、推定モデル４は、任意のセンサ（センサ６）のセンサ値から歩行の位相の推定値３３を算出するように適宜構成されてよい。

（出力処理）
決定されたアシスト量３５の出力は、決定されたアシスト量３５によるアシストを提供するように歩行アシスト装置７０の動作を制御することを目的として行われてよい。一例では、制御装置１に歩行アシスト装置７０が直接的に接続されている場合、決定されたアシスト量３５を出力することは、決定されたアシスト量３５で歩行アシスト装置７０を駆動することにより構成されてよい。他の一例では、歩行アシスト装置７０が制御装置（以下、「下位コントローラ」とも記載する）を備える場合、制御装置１は、上位コントローラとして動作してよい。すなわち、決定されたアシスト量３５を出力することは、決定されたアシスト量３５を示す情報を含む駆動指令を下位コントローラに送信し、下位コントローラに対して、決定されたアシスト量３５で歩行アシスト装置７０を駆動させることにより構成されてよい。

（歩行アシスト装置）
歩行アシスト装置７０は、歩行動作を行うユーザＺに対して介入（例えば、力、電気刺激等）によるアシストを提供するように構成される。歩行に対するアシストを提供可能であれば、歩行アシスト装置７０の構成は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。歩行アシスト装置７０には、公知の歩行アシスト装置が用いられてよい。一例では、歩行アシスト装置７０には、参考文献（国際公開第２０２０／２４６５８７号公報）で提案されている体重免荷装置が用いられてよい。その他の一例では、歩行アシスト装置７０には、参考文献（国際公開第２０１７／１３８６５１号公報）の図１２～図１４で例示される足関節にアシスト力を付与するように構成されたアシスト装置が用
いられてよい。その他、歩行アシスト装置７０には、例えば、特開２０１０－２６４０１９号公報等で例示される膝関節及び足関節にアシスト力を与えるよう構成されたアシスト装置が用いられてよい。

§２ 構成例
［ハードウェア構成］
図４は、本実施形態に係る制御装置１のハードウェア構成の一例を模式的に示す。図４の一例では、本実施形態に係る制御装置１は、制御部１１、記憶部１２、外部インタフェース１３、入力装置１４、出力装置１５、及びドライブ１６が電気的に接続されたコンピュータである。

制御部１１は、ハードウェアプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、
ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含み、プログラム及び各種データに基づいて情報処理を実行するように構成される。制御部１１（ＣＰＵ）は、プロセッサ・リソースの一例である。

記憶部１２は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等で構成される。記憶部１２は、メモリ・リソースの一例である。本実施形態では、記憶部１２は、制御プログラム８１、モデルデータ１２１等の各種情報を記憶する。

制御プログラム８１は、歩行アシスト装置７０の制御に関する情報処理を制御装置２に実行させるためのプログラムである。制御プログラム８１は、当該情報処理の一連の命令を含む。モデルデータ１２１は、推定モデル４に関する情報を示すように構成される。

外部インタフェース１３は、外部装置と接続するためのインタフェースである。外部インタフェース１３は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート、専用ポート等であってよい。外部インタフェース１３の種類及び数は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。本実施形態では、制御装置１は、外部インタフェース１３を介して、歩行アシスト装置７０に接続されてよい。

入力装置１４は、オペレータ（例えば、理学療法士等）から情報の入力を受け付けるための装置である。入力装置１４は、例えば、マウス、キーボード等であってよい。出力装置１５は、オペレータに対して情報を出力するための装置である。出力装置１５は、例えば、ディスプレイ、スピーカ等であってよい。オペレータは、入力装置１４及び出力装置１５を利用することで、制御装置１を操作することができる。入力装置１４及び出力装置１５は、例えば、タッチパネルディスプレイ等により一体的に構成されてもよい。

ドライブ１６は、記憶媒体９１に記憶されたプログラム等の各種情報を読み込むための装置である。ドライブ１６は、例えば、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ等であってよい。記憶媒体９１は、コンピュータその他装置、機械等が、記憶されたプログラム等の各種情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。上記制御プログラム８１及びモデルデータ１２１の少なくともいずれかは、記憶媒体９１に記憶されていてよい。制御装置１は、制御プログラム８１及びモデルデータ１２１の少なくともいずれかを記憶媒体９１から取得してよい。なお、図４では、記憶媒体９１の一例として、ＣＤ、ＤＶＤ等のディスク型の記憶媒体を例示している。しかしながら、記憶媒体９１の種類は、ディスク型に限られなくてもよく、ディスク型以外であってもよい。ディスク型以外の記憶媒体として、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリを挙げることができる。ドライブ１６の種類は、記憶媒体９１の種類に応じて任意に選択されてよい。

なお、制御装置１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、制御部１１は、複数のハードウェアプロセッサを含んでもよい。ハードウェアプロセッサの種類は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。記憶部１２は、制御部１１に含まれるＲＡＭ及びＲＯＭにより構成されてもよい。制御装置１は、通信インタフェースを更に備えてよい。通信インタフェースは、例えば、有線ＬＡＮ（Local Area Network）モジュール、無線ＬＡＮモジュール等であってよい。この場合、制御装置１は、通信インタフェースを介して、他のコンピュータとの間でデータ通信を実行してよい。制御装置１は、通信インタフェースを介して、歩行アシスト装置７０に接続されてよい。外部インタフェース１３、入力装置１４、出力装置１５及びドライブ１６の少なくともいずれかは省略されてもよい。制御装置１は、複数台のコンピュータで構成されてもよい。この場合、各コンピュータのハードウェア構成は、一致していてもよいし、一致していなくてもよい。また、制御装置１は、提供されるサービス専用に設計された情報処理装置の他、汎用のサーバ装置、汎用のＰＣ（Personal Computer）、タブレットＰＣ、携帯端末等であってもよい。

［ソフトウェア構成］
図５は、本実施形態に係る制御装置１のソフトウェア構成の一例を模式的に示す。制御装置１の制御部１１は、記憶部１２に記憶された制御プログラム８１をＲＡＭに展開する。そして、制御部１１は、ＲＡＭに展開された制御プログラム８１に含まれる命令をＣＰＵにより実行する。これにより、本実施形態に係る制御装置１は、設定部１１１、取得部１１２、推定部１１３、アシスト決定部１１４及び出力部１１５をソフトウェアモジュールとして備えるコンピュータとして動作する。すなわち、本実施形態では、制御装置１の各ソフトウェアモジュールは、制御部１１（ＣＰＵ）により実現される。

設定部１１１は、アシストパターン５を設定するように構成される。取得部１１２は、ユーザＺの歩行に対するセンサ６のセンサ値３１を取得するように構成される。推定部１１３は、推定モデル４を使用して、取得されたセンサ値３１から歩行の位相の推定値３３を算出するように構成される。アシスト決定部１１４は、設定されたアシストパターン５に従って、算出された位相の推定値３３からアシスト量３５を決定するように構成される。出力部１１５は、決定されたアシスト量３５を出力するように構成される。

本実施形態では、前足内側へ誘導するアシスト方法及びアシスト量をランダム化するアシスト方法のうちの少なくともいずれか一方が採用されてよい。前足内側へ誘導するアシスト方法を採用する場合、センサ６は、足底センサ６０を含む。推定部１１３は、足底センサ６０により得られるセンサ値から足圧中心を更に算出するように構成される。アシスト決定部１１４は、算出された足圧中心に基づいて、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量３５を決定するように構成される。

アシスト量をランダム化するアシスト方法を採用する場合、アシストパターン５において位相毎に定義されたアシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定される。制御装置１は、取得部１１２、推定部１１３、アシスト決定部１１４及び出力部１１５の処理を含む制御サイクルを繰り返し実行するように構成される。制御サイクルの実行を繰り返す間、ユーザＺが歩行ラウンドを完了する度に、アシスト決定部１１４は、算出された位相の推定値３３から決定するアシスト量３５を上限値及び下限値の間でランダムに変動させるように構成される。

なお、本実施形態では、制御装置１の各ソフトウェアモジュールがいずれも汎用のＣＰＵによって実現される例について説明している。しかしながら、上記ソフトウェアモジュールの一部又は全部が、１又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。上記各モジュールは、ハードウェアモジュールとして実現されてもよい。また、制御装置１のソ
フトウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、ソフトウェアモジュールの省略、置換及び追加が行われてもよい。

§３ 動作例
図６は、本実施形態に係る制御装置１の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下で説明する処理手順は、制御方法（情報処理方法）の一例である。ただし、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各ステップは可能な限り変更されてよい。また、以下の処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が行われてよい。

（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１では、制御部１１は、設定部１１１として動作し、アシストパターン５を設定する。ステップＳ１０１は、設定ステップの一例である。

アシストパターン５は、歩行の位相に対するアシスト量を定義する。すなわち、アシストパターン５は、歩行の位相毎に、ユーザＺに与えるアシスト量を規定する。アシストパターン５は、予め与えられてよい。この場合、アシストパターン５の設定情報が、例えば、所定の記憶領域（記憶部１２等）、プログラム内の設定値等として保持されてよい。設定情報は、システム固有に与えられてもよいし、オペレータの事前入力により与えられてもよい。制御部１１は、この設定情報に基づいて、アシストパターン５を設定してよい。或いは、アシストパターン５は、オペレータからの入力により与えられてよい。一例では、アシストパターン５は、オペレータ（理学療法士）の手入力により生成されてよい。ただし、アシストパターン５を手入力で生成することは、熟練の経験に依存し、困難である。そこで、他の一例では、アシストパターン５は、１つ以上の筋モジュールにより構成されてよい。

図７は、本実施形態に係るアシストパターン５を構成する筋モジュールの一例を模式的に示す。筋モジュールは、例えば、膝屈曲、膝伸展、足底屈、足背屈、抗重力筋等の筋シナジーを再現するように、複数の周期関数を組み合わせることにより構成されてよい。筋シナジーは、複数の筋の組み合わせによる協調的な活動のことである。筋シナジーは、非線形であってよい。筋シナジーを再現する際、例えば、矩形波、のこぎり波等の計算コストの低い周期関数が優先的に使用されてよい。

図７では、足底屈の筋モジュールの一例が示されている。図７の一例では、足底屈の筋モジュールが、大きさの異なる２つののこぎり波（第１周期関数、第２周期関数）の組み合わせにより構成されている。このように、周期関数の種類及び大きさを適宜選択することで、比較的に容易に非線形な筋シナジーを再現することができる。この筋モジュールの構成によれば、容易な演算により筋シナジーに即したアシストパターン５を実現することができる。また、従来の方法として、アシストパターンにおいて、歩行の位相に対する位置（例えば、モータの目標位置）を規定する方法が存在する。この方法では、複数のアシストパターンを組み合わせると、各アシストパターンの意図が損なわれてしまう。そのため、複数のアシストパターンを組み合わせることは容易ではない。これに対して、筋モジュールは、歩行の位相に対する力（例えば、トルク、圧力）を規定しているため、複数の筋モジュールを組み合わせても、各筋モジュールの意図は損なわれない。そのため、複数の筋モジュールを容易に組み合わせることができる。加えて、１つ以上の筋モジュールの選択及び選択された筋モジュールの強度の指定により、熟練の経験に依らずに、筋シナジーに即したアシストパターン５を容易に作成することができる。すなわち、アシストパターン５を手入力で生成する場合と比べて、調整する対象のパラメータ（筋モジュールの選択、強度の指定等）が少なく済むため、アシストパターン５を生成する手間を低減することができる。なお、アシストパターン５には、筋の活動を抑制する筋モジュールが含まれ
ていてもよい。このような筋モジュールは、筋の活動を抑制する筋シナジーを再現する（例えば、引き算する）ことで適宜構成されてよい。アシストパターン５を設定すると、制御部１１は、次のステップＳ１０２に処理を進める。

なお、この筋モジュールにより構成されるアシストパターン５は、前足内側へ誘導するアシスト方法及びアシスト量をランダム化するアシスト方法を両方とも採用しない本実施形態以外の任意の形態でも単独で採用されてよい。すなわち、筋モジュールの構成は、アシストパターンを設定するあらゆる場面で採用されてよい。一例では、コンピュータは、アシストパターンを設定し、所定の方法でユーザの歩行の位相の推定値を算出し、設定されたアシストパターンに従って、算出された推定値からアシスト量を決定し、及び決定されたアシスト量を出力してよい。歩行の位相を推定する所定の方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。所定の方法には、公知の方法が採用されてよい。この場合に、アシストパターンは、１つ以上の筋モジュールにより構成されてよく、筋モジュールは、筋シナジーを再現するように、複数の周期関数を組み合わせることにより構成されてよい。

（ステップＳ１０２）
図６に戻り、ステップＳ１０２では、制御部１１は、取得部１１２として動作し、ユーザＺの歩行に対するセンサ６のセンサ値３１を取得する。ステップＳ１０２は、取得ステップの一例である。

一例では、制御部１１は、センサ６から直接的にセンサ値３１を取得してよい。他の一例では、制御部１１は、例えば、他のコンピュータ等を介してセンサ６から間接的にセンサ値３１を取得してよい。センサ値３１を取得すると、制御部１１は、次のステップＳ１０３に処理を進める。

（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０３では、制御部１１は、推定部１１３として動作し、推定モデル４を使用して、取得されたセンサ値３１から歩行の位相の推定値３３を算出する。ステップＳ１０３は、推定ステップの一例である。

一例では、制御部１１は、取得されたセンサ値３１を推定モデル４に入力し、推定モデル４の演算処理を実行してよい。この演算処理の実行結果として、制御部１１は、センサ値３１に対する位相の推定値３３を取得することができる。例えば、推定モデル４が関数式で構成される場合、制御部１１は、センサ値３１を関数式に代入し、関数式の演算を実行することで、位相の推定値３３を取得してよい。関数式は、ニューラルネットワーク等の機械学習モデルで構成されてもよい。また、例えば、推定モデル４がデータテーブルで構成される場合、制御部１１は、センサ値３１に対応する位相の推定値３３をデータテーブルから抽出してよい。また、例えば、推定モデル４がルールにより構成される場合、制御部１１は、センサ値３１にルールを適用することで、位相の推定値３３を算出してよい。位相の推定値３３を取得すると、制御部１１は、次のステップＳ１０４に処理を進める。なお、制御部１１は、ステップＳ１０３の処理を実行する前の任意のタイミングで、モデルデータ１２１を参照することにより、制御装置１において推定モデル４を使用可能な状態に初期設定してよい。

（ステップＳ１０４）
ステップＳ１０４では、制御部１１は、アシスト決定部１１４として動作し、設定されたアシストパターン５に従って、算出された位相の推定値３３からアシスト量３５を決定する。ステップＳ１０４は、決定ステップの一例である。

一例では、制御部１１は、アシストパターン５を参照し、得られた位相の推定値３３に
対応するアシスト量３５を特定する（アシスト量３５を示す情報をアシストパターン５から取得する）。加えて、上記前足内側へ誘導するアシスト方法及びアシスト量をランダム化するアシスト方法の少なくともいずれかにより、制御部１１は、ユーザＺに与える最終的なアシスト及びアシスト量３５を決定する。詳細は後述する。アシスト量３５を決定すると、制御部１１は、次のステップＳ１０５に処理を進める。

（ステップＳ１０５）
ステップＳ１０５では、制御部１１は、出力部１１５として動作し、歩行アシスト装置７０を制御するために、決定されたアシスト量３５を出力する。一例では、制御部１１は、決定されたアシスト量３５に基づいて、歩行アシスト装置７０を駆動（直接的に制御）してよい。他の一例では、制御部１１は、決定されたアシスト量３５を示す情報を歩行アシスト装置７０のコントローラに送信し、コントローラに対して、決定されたアシスト量３５による歩行アシスト装置７０の駆動を実行させてよい。アシスト量３５を出力すると、制御部１１は、次のステップＳ１０６に処理を進める。

（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６では、制御部１１は、ステップＳ１０２～ステップＳ１０５を含む制御サイクルを繰り返し実行するか否かを判定する。

判定の基準は、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。一例では、繰り返す回数、時間、歩行回数等の指標に基づいて、制御部１１は、制御サイクルを繰り返し実行するか否かを判定してよい。この場合、指標に対する閾値が任意の方法で与えられてよい。計算される指標が閾値に満たないとき、制御部１１は、制御サイクルの実行を繰り返すと判定してよい。一方、計算される指標が閾値に到達したとき、制御部１１は、制御サイクルの実行を繰り返さない（制御サイクルの実行を終了する）と判定してよい。

他の一例では、制御部１１は、オペレータからの終了指示が与えられるまで、制御サイクルの実行を繰り返すと判定してよい。終了指示は、入力装置１４を介して与えられてよい。そして、オペレータからの終了指示が与えられた後、制御部１１は、制御サイクルの実行を繰り返さない（制御サイクルの実行を終了する）と判定してよい。

制御サイクルの実行を繰り返すと判定した場合、制御部１１は、ステップＳ１０２に戻り、ステップＳ１０２～ステップＳ１０５の処理を再度実行する。これにより、制御部１１は、歩行アシスト装置７０によるユーザＺの歩行アシストを継続的に制御する。この歩行アシストを継続的に制御している間、本実施形態では、制御部１１は、各制御サイクルのステップＳ１０４において、前足内側へ誘導するアシスト方法及びアシスト量をランダム化するアシスト方法の少なくともいずれかにより、アシスト量３５を決定する。

（１）前足内側への誘導
前足内側へ誘導するアシスト方法を採用する場合、各制御サイクルにおいて、制御部１１は、推定部１１３として動作し、足底センサ６０により得られるセンサ値から足圧中心を算出する。足圧中心を算出する方法は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。足圧中心を算出する方法には、公知の方法が採用されてよい。一例として、足底センサ６０は、かかと、母指球、及び小指球の少なくとも３箇所に配置されたフォースセンシングレジスタで構成されてよい。この場合、制御部１１は、各箇所に配置されたフォースセンシングレジスタの値（荷重）の割合から足圧中心の位置を算出してよい。

足圧中心を算出する処理は、足底センサ６０のセンサ値を取得した後、ステップＳ１０４で最終的なアシスト量３５を決定する前の任意のタイミングで実行されてよい。足圧中心は、対象の足底に荷重が作用している間、すなわち、立脚期間において算出される。こ
の立脚期間において、制御部１１は、制御サイクルを繰り返し実行し、各サンプリングタイムで足圧中心を取得することで、足圧中心の軌跡を得ることができる。

ステップＳ１０４では、制御部１１は、算出された足圧中心に基づいて、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量３５を決定する。前足内側へ誘導する方法は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。一例では、制御部１１は、足圧中心の軌跡が前足内側の領域に含まれているほど歩行し易く、足圧中心の軌跡が前足内側から外れるほど歩行し難くするようにアシスト及びアシスト量３５を決定してよい。本実施形態では、制御部１１は、以下の３つの方法で、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導してよい。

（Ｉ）第１の誘導方法
図８Ａは、本実施形態に係る第１の誘導方法の一例を模式的に示す。第１の誘導方法では、制御部１１は、ユーザＺの足圧中心の軌跡が前足の内側から外れているほどアシスト量３５を小さくしてよい。すなわち、制御部１１は、足圧中心の軌跡が前足の外側の方を向いているほど、アシスト量３５を小さくしてよい。この第１の誘導方法を採用する場合、制御部１１は、ユーザＺの足圧中心の軌跡が前足の内側の所定範囲（例えば、理想範囲）に入っているほど、アシスト量３５を大きくしてもよい。

足圧中心の軌跡が前足の内側から外れている程度を評価する方法は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。一例では、前足の内側の領域が設定され、制御部１１は、足圧中心の軌跡の一部がその領域に含まれているか否かを判定してよい。制御部１１は、この判定の結果に応じて、ユーザＺの足圧中心の軌跡が前足の内側から外れている程度を評価してよい。他の一例では、前足の内側の領域に至る理想的な軌跡が予め定義されてよい。この理想的な軌跡を示す情報は、例えば、所定の記憶領域（記憶部１２等）、プログラム内の設定値等として保持されてよい。制御部１１は、この情報を参照して、ユーザＺの足圧中心の軌跡と理想的な軌跡との間のずれを算出してよい。制御部１１は、この算出されたずれに基づいて、ユーザＺの足圧中心の軌跡が前足の内側から外れている程度を評価してよい。

外れている程度とアシスト量３５を小さくする程度との間の関係は、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。外れている程度は、連続的に評価されてもよいし、或いは段階的に評価されてよい。アシスト量３５を小さくする程度も、段階的に設定されてもよいし、或いは段階的に設定されてもよい。いずれの形態を採用した場合でも、第１の誘導方法では、ユーザＺの足圧中心の軌跡が理想的であるときに最大のアシスト量がユーザＺに与えられる。一方、ユーザＺの足圧中心の軌跡が前足の内側から最も離れたときに最小のアシスト量がユーザＺに与えられる。典型的には、最大のアシスト量は、アシストパターン５で規定されるアシスト量（規定値）であってよい。一方、最小のアシスト量は、０であってよい。ただし、最大のアシスト量及び最小のアシスト量は、このような例に限定されなくてよい。最大のアシスト量及び最小のアシスト量はそれぞれ、実施の形態に応じて適宜与えられてよい。

図８Ａの軌跡Ａは、前足の内側の方を向く軌跡の一例であり、軌跡Ｂは、前足の内側から外れている軌跡の一例である。図８Ａに示されるとおり、第１の誘導方法によれば、足圧中心の軌跡が前足の内側から外れるほどアシスト量３５が小さくなり（軌跡Ｂ）、内側の方に向くほどアシスト量３５が大きくなる（軌跡Ａ）。そのため、ユーザＺに対して、歩行し易くするためにより大きなアシスト量３５を得ようとさせることで、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に適切に誘導することができる。

（ＩＩ）第２の誘導方法
図８Ｂは、本実施形態に係る第２の誘導方法の一例を模式的に示す。第２の誘導方法では、制御部１１は、足圧中心の軌跡が前足の内側から外れているか否かを判定する。この判定の結果に基づいて、足圧中心の軌跡が前足の内側から外れている場合に、足圧中心の軌跡が前足の内側の方に近付く方向にアシストを加えるようにアシスト量３５を決定する。図８Ｂの軌跡Ｃは、前足の内側から外れている軌跡の一例である。

一例では、足圧中心の軌跡が前足の内側の方に近付く方向にアシストを加えることは、アシストパターン５に含まれるアシストのアシスト量を変更することで実現されてよい。他の一例では、足圧中心の軌跡が前足の内側の方に近付く方向にアシストを加えることは、アシストパターン５に含まれるアシスト以外の誘導アシストを追加することで実現されてもよい。誘導アシストの向きは、ユーザＺの足圧中心の軌跡が前足の内側から外れた場合に、この軌跡を前足の内側の方に向けるように適宜決定されてよい（図８Ｂはその一例を示す）。前足の内側に近付く方向に加えるアシストのアシスト量は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。この追加のアシストのアシスト量は、例えば、オペレータの指定、プログラム内の設定値等の任意の方法で与えられてよい。

第２の誘導方法によれば、前足の内側の方へ導くアシストを加えることで、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作をユーザＺに行わせることができ、これにより、そのような歩行動作をユーザＺに習得させることができる。したがって、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に適切に誘導することができる。

（ＩＩＩ）第３の誘導方法
図８Ｃは、本実施形態に係る第３の誘導方法の一例を模式的に示す。第３の誘導方法では、制御部１１は、定義情報１２５を利用して、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するためのアシストを決定する。

定義情報１２５は、足圧中心の軌跡と足圧中心の軌跡を前足内側の方に誘導可能なアシストとの対応関係を示すように構成される。定義情報１２５は、制御装置１（ＲＡＭ、記憶部１２、記憶媒体９１、外部記憶装置等）に保持されていてもよいし、或いは外部コンピュータ（ネットワークサーバ等）に保持されていてもよい。

制御部１１は、各サンプリングタイムで足圧中心を取得することで、足圧中心の軌跡を得る。図８Ｃの軌跡Ｄは、得られる軌跡の一例である。制御部１１は、定義情報１２５を適宜参照し、ユーザＺの足圧中心の軌跡に関連付けられたアシストを示す情報を抽出する。これにより、制御部１１は、定義情報１２５に基づいて、ユーザＺの足圧中心の軌跡からアシストを決定する。そして、制御部１１は、決定されたアシストを加えるようにアシスト量３５を決定する。

一例では、定義情報１２５により得られるアシストを加えることは、アシストパターン５に含まれるアシストのアシスト量を変更することで実現されてよい。他の一例では、定義情報１２５により得られるアシストを加えることは、アシストパターン５に含まれるアシスト以外の誘導アシストを追加することで実現されてもよい。第２の誘導方法と同様に、加えるアシストのアシスト量は、任意の方法で与えられてよい。

第３の誘導方法によれば、足圧中心の軌跡に対する適切なアシストを示す情報が定義情報１２５として予め蓄積される。この定義情報１２５を利用することで、足圧中心の軌跡が前足の内側に至るような歩行動作を習得させ得るアシストをユーザＺに提供することができる。したがって、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に適切に誘導することができる。

（ＩＶ）その他
制御部１１は、上記３つの方法のうちの少なくともいずれかにより、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量３５を決定してよい。ただし、誘導方法は、これらの例に限定されなくてよい。他の一例では、制御部１１は、足圧中心の軌跡が前足の内側から外れているほど、歩行し難いように大きな負荷をかけるアシストを与えるようにアシスト量３５を決定してよい。この誘導方法でも、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に適切に誘導することができる。

（かかと及び中足部の時間の割合を所定範囲に誘導する）
本実施形態では、制御部１１は、足圧中心を前足の内側の方に誘導する際に、足圧中心の軌跡において、足圧中心がかかとに存在している時間の割合が２４％～４４％であること、及び足圧中心が中足部に存在している時間の割合が１８％～４１％であることの少なくともいずれかを達成するようにアシスト量３５を決定してよい。

一例では、制御部１１は、足底センサ６０のセンサ値における足底荷重の有無（例えば、閾値以上の荷重が計測されるか否か等）により、立脚期間の時間を特定してよい。制御部１１は、立脚期間の各サンプリングタイムで足底センサ６０から得られるセンサ値により足圧中心の位置を特定してよい。この特定の結果に基づいて、制御部１１は、足圧中心がかかとに存在している時間の割合及び足圧中心が中足部に存在している時間の割合の少なくともいずれかを算出してよい。一例では、かかと及び中足部の範囲は予め設定されていてよく、制御部１１は、各範囲に足圧中心が位置する時間を立脚期間の時間で割ることで、足圧中心が各部位に存在する時間の割合を算出することができる。

制御部１１は、算出された時間の割合が上記数値範囲に含まれるか否かを判定してよい。そして、かかと及び中足部の少なくとも一方の算出された時間の割合が上記数値範囲に含まれない場合に、かかと及び中足部の少なくとも一方の時間の割合が上記数値範囲に近付くようにアシスト量３５を決定してよい。

一例では、かかと及び中足部の少なくとも一方の時間の割合が上記数値範囲に近付くように誘導する方法には、上記第１～第３の誘導方法の少なくともいずれかが採用されてよい。他の一例では、制御部１１は、ソフトウェア制御によりアシストを変更して、かかと及び中足部の少なくとも一方の時間の割合が上記数値範囲に近付くアシストを見つけ出してよい。

上記知見のとおり、かかとの時間の割合が２４％～４４％であること及び中足部の時間の割合が１８％～４１％であることの少なくともいずれかを達成するように誘導することで、蹴り出し力が良好な歩行動作をユーザＺに習得させることができる。その結果、ユーザの歩行動作の改善を期待することができる。なお、好ましくは、制御部１１は、足圧中心がかかとに存在している時間の割合が２４％～４４％であること、及び足圧中心が中足部に存在している時間の割合が１８％～４１％であることの両方を達成するようにアシスト量３５を決定してよい。前足の内側の領域に誘導するような歩行アシストを繰り返した場合、ユーザＺは、その歩行アシストに慣れ、足圧中心が前足の内側に至る歩行ではあるが、かかと及び中足部に適正に足圧中心が存在しない歩行を行うようになる可能性がある。これに対して、かかと及び中足部それぞれに足圧中心が位置する割合を監視することで、歩行アシストに慣れてきたユーザＺに対しても適正な歩行動作を習得させるための訓練を実施することができる。

（時間割合の評価値による最適化）
また、本実施形態では、制御部１１は、足圧中心を前足の内側の方に誘導する際に、足圧中心の軌跡において、足圧中心がかかとに存在している時間の割合、足圧中心が中足部に存在している時間の割合、足圧中心が前足の内側の領域に存在している時間の割合、足
圧中心が前足の外側の領域に存在している時間の割合、又はこれらの組み合わせに基づいて、歩行の評価値を算出してよい。一例では、各部位の範囲は予め設定されていてよく、制御部１１は、上記と同様に、各範囲に足圧中心が位置する時間を立脚期間の時間で割ることで、足圧中心が各部位に存在する時間の割合を算出してよい。上記のとおり、蹴り出し力が良好な健常の歩行では、足圧中心がかかとに存在している時間の割合が２４％～４４％であり、足圧中心が中足部に存在している時間の割合が１８％～４１％であり、足圧中心が前足内側の領域に存在している時間の割合が１６％～３９％であり、足圧中心が前足外側の領域に存在している時間の割合が０％～２０％であるという知見が得られている。歩行の評価値は、これらの範囲に入っているほど評価が高く、これらの範囲から外れているほど評価が低くなるように算出されるのであれば、その算出方法は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。一例では、制御部１１は、以下の式１により歩行の評価値を算出してよい。

・・・（式１）
Ｊは評価値を示す。ｗ_ｋは、各割合に対する重みを示す。重みは、任意の方法で与えられてよい。Ｔ_ｋは、各割合を示す。Ｔ_ｄ＿ｋは、各割合に対する理想値を示す。各割合に対する理想値は、例えば、オペレータの指定、プログラム内の設定値等の任意の方法で与えられてよい。各割合に対する理想値は、上記数値範囲から適宜決定されてよい。評価値Ｊは、各割合が理想値であるときに０となり、最も評価が高いことを示す。各割合が上記数値範囲に入る場合に、評価値Ｊが０となるように、各割合に対する理想値は、上記数値範囲に対応して、数値幅を有するように構成されてもよい。

そして、制御部１１は、算出される評価値を最適化するようにアシスト量３５を決定してよい。上記式１の例では、評価値を最適化することは、評価値Ｊを０に近付けることである。一例では、評価値を最適化する誘導方法には、上記第１～第３の誘導方法の少なくともいずれかが採用されてよい。他の一例では、制御部１１は、ソフトウェア制御によりアシストを変更して、算出される評価値が０に近付くアシストを見つけ出してよい。

上記知見のとおり、上記割合のうちの少なくともいずれかにより算出される評価値を最適化するように誘導することで、蹴り出し力が良好な歩行動作をユーザＺに習得させることができる。その結果、ユーザの歩行動作の改善を期待することができる。なお、好ましくは、制御部１１は、上記４つの時間の割合のうち少なくとも、足圧中心がかかとに存在している時間の割合、足圧中心が中足部に存在している時間の割合、及び足圧中心が前足の内側の領域に存在している時間の割合に基づいて、歩行の評価値を算出してよい。上記のとおり、前足の内側の領域に誘導するような歩行アシストを繰り返した場合、ユーザＺは、その歩行アシストに慣れ、足圧中心が前足の内側に至る歩行ではあるが、かかと及び中足部に適正に足圧中心が存在しない歩行を行うようになる可能性がある。これに対して、当該構成によれば、かかと、中足部及び前足内側の領域それぞれに足圧中心が位置する割合を監視することで、歩行アシストに慣れてきたユーザＺに対しても適正な歩行動作を習得させるための訓練を実施することができる。

なお、各時間の割合に関して、必ずしも、上記範囲を採用しなくてもよい。他の一例として、各時間の割合の推奨値を設定し、推奨値からのずれに応じて、歩行の評価値を算出してよい。例えば、制御部１１は、ずれが大きくなるほど低い評価を示すように評価値を算定し、ずれが少ないほど高い評価を示すように評価値を算定してよい。具体例として、足圧中心がかかとに存在している時間の割合、足圧中心が中足部に存在している時間の割
合及び足圧中心が前足内側の領域に存在している時間の割合の各推奨値は３０％に設定されてよく、足圧中心が前足外側の領域に存在している時間の割合の推奨値は１０％に設定されてよい。各推奨値は、これらの例に限られなくてよく、合計が１００％又はその近傍になるようにした上で、上記各数値範囲に入るように決定されてよい。なお、評価値は、値が高いほど評価が高いことを示してもよいし、反対に、値が小さいほど評価が高いことを示してもよい。

（２）アシスト量のランダム化
アシスト量をランダム化するアシスト方法を採用する場合、アシストパターン５において位相毎に定義されたアシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定される。上限値及び下限値は、適宜決定されてよい。一例では、上限値及び下限値は、オペレータの入力により与えられてよい。他の一例では、上限値及び下限値は、設定値として与えられてもよい。上限値及び下限値のいずれか一方を基準に他方が決定されてもよい。例えば、上限値が１００％に設定されてよく、上限値が１００％であることを基準として、下限値が２５％に設定されてよい。

制御部１１は、最初の制御サイクルの際に、上限値及び下限値の間で最初のアシスト量を決定し、歩行ラウンドを開始する。一例では、アシスト量の初期値は、上限値であってよい。そして、以降の各制御サイクルにおいて、制御部１１は、歩行ラウンドを完了するか否かを判定する。

一例では、歩行ラウンドの期間は、歩数により規定されてよい。この場合、制御部１１は、制御サイクルを繰り返し実行している間、ユーザＺの歩数を計測してよい。歩数の計測方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、制御部１１は、センサ６のセンサ値３１によりヒールストライクを検出することにより、ユーザＺの歩数を計測してよい。また、例えば、制御部１１は、位相の推定値３３の推移により、ユーザＺの歩数を計測してよい。そして、制御部１１は、計測されたユーザＺの歩数に基づいて、歩行ラウンドを完了する否かを判定してよい。

他の一例では、歩行ラウンドの期間は、時間により規定されてよい。この場合、制御部１１は、制御サイクルを繰り返し実行している間、経過時間を計測してよい。経過時間の計測にはタイマ（ハードウェア又はソフトウェア）が用いられてよい。制御部１１は、計測される経過時間に応じて、歩行ラウンドを完了するか否かを判定してよい。

他の一例では、歩行ラウンドの期間は、位相の推定値３３のばらつきにより規定されてよい。この場合、制御部１１は、位相の推定値３３のばらつきを算出してよい。制御部１１は、算出される推定値３３のばらつきに応じて、歩行ラウンドを完了するか否かを判定してよい。具体的には、位相の推定値３３のばらつきの大きさが閾値未満である場合に、制御部１１は、歩行ラウンドを完了すると判定してよい。一方、位相の推定値３３のばらつきの大きさが閾値を超えている場合、制御部１１は、その歩行ラウンドを完了しないと判定してよい。位相の推定値３３のばらつきの大きさが閾値と等しい場合、処理の分岐先は上記いずれであってよい。

歩行ラウンドを完了しないと判定した場合、制御部１１は、アシスト量３５を変更せず、適用しているアシスト量３５でのアシストを継続する。一方、歩行ラウンドを完了すると判定した場合、制御部１１は、ステップＳ１０４で決定するアシスト量３５を上限値から下限値の間でランダムに変更し、変更後のアシスト量３５で次の歩行ラウンドを開始する。これを繰り返すことで、制御部１１は、制御サイクルの実行を繰り返す間、ユーザＺが歩行ラウンドを完了する度に、ステップＳ１０４において、位相の推定値３３から決定するアシスト量３５を上限値から下限値の間でランダムに変動させる。

（最大変動量）
アシスト量３５を急激に変更すると、ユーザＺが、その変更に対応できずに、歩行動作を乱してしまう可能性がある。そこで、アシスト量をランダム化するアシスト方法を採用する場合に、アシスト量３５をランダムに変動させる際の最大変動量が予め設定されてよい。アシスト量３５をランダムに変動させることは、前回の歩行ラウンドにおけるアシスト量３５からの変動量が最大変動量以下となるように今回の歩行ラウンドにおけるアシスト量３５を決定することを含んでよい。すなわち、歩行ラウンドを完了すると判定した場合に、制御部１１は、ステップＳ１０４において、アシスト量３５の変動量が最大変動量以下となるようにアシスト量３５を上限値から下限値の間でランダムに変更してよい。そして、制御部１１は、変更後のアシスト量３５で次の歩行ラウンドを開始してよい。最大変動量を規定することで、アシスト量の急激な変化によりユーザＺが歩行動作を乱してしまう可能性を低減し、ユーザＺの歩行動作の改善を適切に図ることができる。

なお、最大変動量は、適宜設定されてよい。一例では、制御部１１は、最初の制御サイクルを実行する前の初期設定において、ユーザＺに与えるアシスト量を変動させて、歩行アシスト装置７０によるユーザＺの歩行に対するアシストを繰り返し、アシスト量の変動量に対する歩行の位相の推定値のばらつきを評価してよい。推定値のばらつきは、上記の方法で算出されてよい。推定値のばらつきが大きいということは、それだけユーザＺの歩行動作が変化したことを示す。そのため、一例では、制御部１１は、推定値のばらつきが閾値を超えているか否かを判定してよい。閾値は任意の方法で与えられてよい。推定値のばらつきが閾値を超えている場合に、制御部１１は、そのアシスト量の変動量を最大変動量に設定してよい。

他の一例では、制御部１１は、初期設定において、最大のアシスト量（例えば、１００％のアシスト量）から順にアシスト量を減らしながら歩行ラウンドを実行してよい。そして、制御部１１は、上記と同様に、位相の推定値のばらつきを算出し、算出される位相の推定値のばらつきが大きくなる（例えば、閾値判定）直前のアシスト量と最大のアシスト量との差分を最大変動量として設定してよい。

（最小変動量）
歩行ラウンド間のアシスト量３５の変動量が小さすぎる場合、その変動をユーザＺが認識することができず、ランダムなアシスト量３５による訓練が達成できない可能性がある。そこで、アシスト量をランダム化するアシスト方法を採用する場合に、ユーザＺの認知可能な最小変動量が予め設定されてよい。アシスト量３５をランダムに変動させることは、前回の歩行ラウンドにおけるアシスト量３５からの変動量が最小変動量以上となるように今回の歩行ラウンドにおけるアシスト量３５を決定することを含んでよい。すなわち、歩行ラウンドを完了すると判定した場合に、制御部１１は、ステップＳ１０４において、アシスト量３５の変動量が最小変動量以上となるようにアシスト量３５を上限値から下限値の間でランダムに変更してよい。そして、制御部１１は、変更後のアシスト量３５で次の歩行ラウンドを開始してよい。最小変動量を規定することで、ランダムなアシスト量３５による訓練を適正に実施し、ユーザＺの歩行動作の改善を適切に図ることができる。

なお、最小変動量は、適宜設定されてよい。一例では、制御部１１は、初期設定において、最大のアシスト量（例えば、１００％のアシスト量）から順にアシスト量を減らしながら歩行ラウンドを実行してよい。これに応じて、制御部１１又はオペレータは、ユーザＺに変動を認知したか否かを回答させてよい。制御部１１又はオペレータは、ユーザＺが変動を認知しないと回答した変動量を最小変動量として設定してよい。

他の一例では、ユーザＺの体性感覚が失われている場合、ユーザＺは、アシスト量の変
動を体性感覚で認知できないため、ユーザＺの回答が正しくない可能性が高くなる。これに対応するため、制御部１１は、初期設定において、歩行ラウンドを実行してよい。制御部１１は、歩行ラウンド毎にアシスト量を変動させると共に、ユーザＺの歩行の位相の推定値を算出してよい。アシスト量の変動を認知している場合、その変動の影響によりユーザＺの歩行動作が変わるため、少なくとも一時的に位相の推定値に変化が生じる。そこで、制御部１１は、算出される位相の推定値の変化に基づいて、アシスト量の変動を認知しているか否かを判定してよい。一例では、制御部１１は、歩行ラウンド間における位相の推定値の変化量が閾値未満であるか否かを判定してよい。閾値は任意の方法で与えられてよい。位相の推定値の変化量が閾値未満である場合に、制御部１１は、その際のアシスト量の変動量を最小変動量として設定してよい。これにより、ユーザＺの体性感覚が失われている場合でも、最小変動量を適正に設定することができる。

（筋モジュールとの関係）
アシストパターン５は、複数の筋モジュールにより構成されてよい。上記のとおり、各筋モジュールは、筋シナジーを再現するように、複数の周期関数を組み合わせることにより構成されてよい。この場合に、アシスト量３５をランダムに変動させることは、複数の筋モジュールのうちの一部についてアシスト量をランダムに変動させることにより構成されてよい。すなわち、制御部１１は、一部の筋モジュールに対してアシスト量のランダム化を適用し、残りの筋モジュールに対してはアシスト量のランダム化を適用しなくてよい。制御部１１は、ある歩行ラウンドが完了し、次の歩行ラウンドに移行しても、残りの筋モジュールについて、各位相におけるアシスト量を変動させず、一定的にユーザＺに与えるようにアシスト量３５を決定してよい。このアシスト方法によれば、複数の筋モジュールのうちの一部（対象の筋モジュール）についてアシスト量のランダム化を適用することで、その対象の筋モジュールに関する歩行動作の改善を期待することができる。

ただし、アシスト量のランダム化と筋モジュールとの関係は、このような例に限定されなくてよい。他の一例では、アシスト量３５をランダムに変動させることは、複数の筋モジュールの全てについてアシスト量をランダムに変動させることにより構成されてよい。なお、複数の筋モジュールにアシスト量のランダム化が適用される場合に、各筋モジュールに対する変動量は同一であってよい。或いは、少なくとも一部の筋モジュールに対する変動量は、他の筋モジュールに対する変動量と異なっていてもよい。各筋モジュールに対する変動量は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。

他方、制御サイクルの実行を繰り返さないと判定した場合、制御部１１は、本動作例に係る制御装置１の処理手順を終了する。

なお、本動作例に係る処理手順を終了した後、制御部１１は、任意のタイミングで、ステップＳ１０１又はステップＳ１０２から処理を再度実行してよい。一例では、制御部１１は、入力装置１４を介したオペレータからの要求に応じて、ステップＳ１０２から処理を再度実行してよい。アシストパターン５の変更の要求をオペレータから受け付けた場合、制御部１１は、ステップＳ１０１から処理を再度実行してよい。

［特徴］
以上のとおり、本実施形態では、上記知見に基づいて、ステップＳ１０４において、足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導すること及び歩行ラウンドが完了する度に、アシスト量をランダムに変動させることの少なくともいずれかを採用して、アシスト量３５を決定する。そして、制御装置１は、ステップＳ１０５の処理により、決定されたアシスト量３５を出力し、歩行アシスト装置７０による歩行アシストをユーザＺに提供する。これにより、簡易な方法でユーザＺの歩行動作の改善を図ることができる。

§４ 変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。上記実施形態において、種々の改良又は変更が適宜行われてよい。

一例として、歩行時には、足圧中心は、かかとから中足部を経由しつま先の方へ順番に推移することが望ましい。一方で、フットスラップ等の異常な歩行時には、足圧中心は、かかとからつま先に一気に推移する等の適切ではない順序で推移することが知られている。そこで、上記実施形態において、制御部１１は、上記評価値を算出する際に、足圧中心の推移する足底箇所の順序及び速度を更に評価してもよい。評価方法には任意の数学的手法が用いられてよい。評価方法の一例として、足圧中心の推移する順序及び速度の適正値が、閾値等で適宜設定されてよい。制御部１１は、足圧中心が各部に存在している時間の割合を算出すると共に、足圧中心の推移する足底箇所の順序及び速度が適正値に適合しているか否かを更に判定してよい。そして、制御部１１は、判定結果に更に応じて、評価値を算出してよい。例えば、制御部１１は、算出される順序及び速度が適正値から外れるほど低い評価を示す値に算定し、算出される順序及び速度が適正値に適合するほど高い評価を示す値に算定するように評価値を算出してよい。なお、評価値は、値が高いほど評価が高いことを示してもよいし、反対に、値が小さいほど評価が高いことを示してもよい。

§５ 実験例
上記実施形態の有効性を検証するため、以下の実験を行った。ただし、本発明は、以下の実験例に限定されるものではない。

（１）第１実験例
第１実験例では、被験者にトレッドミル上で１分間、自由に歩行させ、足底に作用する床反力及び足圧中心を同期的に測定した。被験者は、健常者１０名（男性５名：女性５名）及び脳卒中片麻痺患者１０名（男性５名：女性５名）であった。床反力の測定器には、左右にそれぞれ床反力の測定器内蔵のスプリッドベルトトレッドミル（テック技販社製、HTP-1980）を使用した。足底荷重の測定には、インソール型の測定器（ノベル社製、Pedar-X）を使用した。サンプリング周波数は１００Ｈｚに設定した。

一人の被験者に対して完全な１０歩分の歩行が測定された。すなわち、健常者及び患者それぞれ、１００歩分のデータが得られた。データ分析では、床反力の垂直成分が２０Ｎを超える時点をヒールストライク、２０Ｎ以下の部分をトーオフと定義し、立脚期間の時間軸を正規化した。

床反力の解析では、床反力の推進方向成分のピーク値を採用し、このピーク値を被験者の体重で割った値（N/Kg）を算出した。一方、足圧中心の分析では、足底を０から９９までの均等な領域に分割し、かかと、中足部、前足内側、前足外側及びつま先の５つの部位それぞれに各領域を振り分けた。そして、足圧中心が５つの部位それぞれに存在している時間の割合（期間）を計算した。

次に、健常者（Healthy subjects）、片麻痺患者の非麻痺側（Non-paralysis）、及び
片麻痺患者の麻痺側（paralysis）の３つのグループに分け、かかと、中足部、前足内側
及び前足外側それぞれに足圧中心が各部位に存在している時間の割合を分散分析及びボンフェローニ法により比較した。有意水準は、（P<0.05）に設定した。また、片麻痺患者の麻痺側に関して、足圧中心がかかと及び中足部それぞれに存在している時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を多項式曲線で近似することで、各時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を分析した。更に、片麻痺患者の麻痺側に関して、足圧中心が前足内側及び前足外側それぞれに存在している時間の割合と床反力の推進方
向成分のピーク値との関係を線形回帰により分析することで、当該関係を示す線形回帰モデルを得た。全ての統計計算は、IBM SPSS Statistics(バージョン20.0.0)を使用して行
った。

図９Ａは、上記３つのグループそれぞれの足圧中心が各部位に存在している時間の割合（COP duration）を算出した結果を示す。図９Ａのヒストグラムは、平均値を示し、バーは、標準偏差を示す。図９Ｂは、片麻痺患者の麻痺側の足圧中心がかかとに存在している時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を分析した結果を示す。図９Ｃは、片麻痺患者の麻痺側の足圧中心が中足部に存在している時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を分析した結果を示す。図９Ｄは、片麻痺患者の麻痺側の足圧中心が前足内側に存在している時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を分析した結果を示す。図９Ｅは、片麻痺患者の麻痺側の足圧中心が前足外側に存在している時間の割合と床反力の推進方向成分のピーク値との関係を分析した結果を示す。

図９Ａに示されるとおり、健常者及び片麻痺患者の非麻痺側では、足圧中心が前足内側の領域に適度に留まっていた（例えば、健常者は、１６％～３９％であった）。これに対して、片麻痺患者の麻痺側では、足圧中心が前足内側の領域に存在している時間の割合が統計的に有意に小さくなった。また、図９Ｄに示されるとおり、片麻痺患者の麻痺側でも、足圧中心が前足内側の領域に存在している時間の割合が多くなれば、床反力の推進方向成分のピーク値（すなわち、歩行の際の蹴り出し力）が大きくなることが分かった。これらの結果から、足圧中心が前足内側の領域に存在する時間の割合が短くなっている片麻痺患者の麻痺側の脚に対して、足圧中心の軌跡を前足内側の方に誘導するアシストを与えることで、健常者及び非麻痺側と同様の歩行動作が可能となり、歩行能力の改善を期待することができることが分かった。

また、図９Ａに示されるとおり、蹴り出し力が良好な健常者の歩行における足圧中心の軌跡では、足圧中心がかかとに存在している時間の割合が２４％～４４％（３３．８±９．７％）であり、足圧中心が中足部に存在している時間の割合が１８％～４１％（２９．６±１１．８％）であり、足圧中心が前足内側の領域に存在している時間の割合が１６％～３９％（２７．４±１１．４％）であり、足圧中心が前足外側の領域に存在している時間の割合が０％～２０％（９．０±１１．０％）であった。図９Ｂ～図９Ｅに示されるとおり、片麻痺患者の麻痺側の各部位の時間の割合が、上記数値範囲であれば、床反力の推進方向成分のピーク値が大きくなることが分かった。これらの結果から、足圧中心がかかと、中足部、前足内側の領域及び前足外側の領域に存在する時間の割合が上記数値範囲に収まるように誘導することで、歩行能力の改善を期待することができることが分かった。なお、各時間割合をＡ±Ｂの形式で表現した。Ａは、各被験者（健常者）から得られたデータの平均値であり、Ｂは、標準偏差である。

（２）第２実験例
第２実験例では、脳卒中片麻痺患者に対して歩行アシスト装置（国際公開第２０１７／１３８６５１号公報で提案されている足関節のアシスト装置を膝関節にもアシスト可能に変更したもの）を装着し、歩行アシスト装置によるアシストを与えながら、トレッドミル上で歩行訓練を行った。アシストパターンは、理学療法士の手作業により、位相空間上で調整され、片麻痺患者に対して最適化された。最適化されたアシストパターンにおけるアシスト量を上限値に設定した。一方、最適化されたアシストパターンにおける各位相のアシスト量を小さくして、片麻痺患者の歩行が崩れない程度にアシスト量を調整し、得られたアシスト量（上限値の２５％）を下限値に設定した。次に、片麻痺患者が認知可能な最小変動量を調べた。その結果から、最小変動量を２５％に設定した。１回の歩行ラウンドは１分間とし、歩行訓練は、１２回の歩行ラウンドにより構成した。第２実験例では、歩行ラウンドが完了する度に、２５％、５０％、７５％、及び１００％の４状態でアシスト
量をランダムに変動させた。一方、第１比較例では、アシスト量をランダムに変更させず、一定量とした。また、第２比較例では、３回の歩行ラウンド毎に２５％のアシスト量を減らした。第１比較例及び第２比較例において、その他の条件は第２実験例と同じに設定した。第１比較例、第２比較例及び第２実験例の順で別の日に歩行訓練（合計三日間）を行った。各訓練日では、３セットの歩行訓練（１分間×１２回×３セット）を実施した。１セット目の歩行訓練を実施する前、及び３セット目の歩行訓練を実施した後に、片麻痺患者に対して、左右にそれぞれ床反力の測定器内蔵のスプリッドベルトトレッドミル（テック技販社製、HTP-1980）上を裸足で歩行させ、床反力の推進方向成分のピーク値を測定することで、歩行訓練による歩行能力の改善程度を調べた。

図１０は、第２実験例、第１比較例及び第２比較例において片麻痺患者に対して与えたアシスト量を示す。図１１は、第２実験例、第１比較例及び第２比較例における歩行訓練前後の片麻痺患者の歩行における床反力の推進力成分の代表値（Propulsive mean Amplitude：床反力の推進力成分（積分値）を立脚時間で割ったもの）を測定した結果を示す。
図１１に示されるとおり、歩行訓練による推進力成分の代表値の増加量は、第１比較例で０．２、第２比較例で０．７、第２実験例で１．１であった。推進力成分の代表値は、歩行時の蹴り出し力に対応する。アシスト量をランダムに変動させる第２実験例によれば、第１比較例及び第２比較例よりも、推進力成分の代表値、すなわち、歩行時の蹴り出し力をより改善することができた。この結果から、アシスト量をランダムに変動させることで、歩行能力の改善を期待することができることが分かった。

１…制御装置、
１１…制御部、１２…記憶部、
１３…外部インタフェース、
１４…入力装置、１５…出力装置、１６…ドライブ、
８１…制御プログラム、９１…記憶媒体、
１１１…設定部、１１２…取得部、１１３…推定部、
１１４…アシスト決定部、１１５…出力部、
１２１…モデルデータ、
３１…センサ値、３３…推定値、
３５…アシスト量、
４…推定モデル、５…アシストパターン、
６…センサ、６０…足底センサ、
７０…歩行アシスト装置

Claims (17)

1. コンピュータが、
   アシストパターンを設定する設定ステップと、
   ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得する取得ステップと、
   推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出する推定ステップと、
   設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定する決定ステップと、
   決定された前記アシスト量を出力する出力ステップと、
   を実行する制御方法であって、
   前記センサは、足底センサを含み、
   前記歩行の位相の推定値を算出することは、前記足底センサにより得られるセンサ値から足圧中心を算出することを含み、
   前記アシスト量を決定することは、算出された前記足圧中心に基づいて、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量を決定することを含む、
   制御方法。
2. 前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、前記足圧中心の軌跡が前記前足の内側から外れているほど前記アシスト量を小さくすることを含む、
   請求項１に記載の制御方法。
3. 前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、前記足圧中心の軌跡が前記前足の内側から外れている場合に、前記足圧中心の軌跡が前記前足の内側の方に近付く方向にアシストを加えることを含む、
   請求項１に記載の制御方法。
4. 前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、定義情報に基づいて、前記足圧中心の軌跡からアシストを決定すること、及び決定されたアシストを加えることを含み、
   前記定義情報は、前記足圧中心の軌跡と前記足圧中心を前足の内側の方に誘導するアシストとの対応関係を定義するように構成される、
   請求項１に記載の制御方法。
5. 前記アシストパターンは、１つ以上の筋モジュールにより構成され、
   前記筋モジュールは、筋シナジーを再現するように、複数の周期関数を組み合わせることにより構成される、
   請求項１に記載の制御方法。
6. 前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、前記足圧中心の軌跡において、前記足圧中心がかかとに存在している時間の割合が２４％～４４％であること、及び前記足圧中心が中足部に存在している時間の割合が１８％～４１％であることの少なくともいずれかを達成するように誘導することを含む、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の制御方法。
7. 前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導することは、
   前記足圧中心の軌跡において、前記足圧中心がかかとに存在している時間の割合、前記足圧中心が中足部に存在している時間の割合、前記足圧中心が前足の内側の領域に存在している時間の割合、前記足圧中心が前足の外側の領域に存在している時間の割合、又はこれらの組み合わせに基づいて、前記歩行の評価値を算出すること、及び
   算出される評価値を最適化するように誘導すること、
   を含む、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の制御方法。
8. 前記アシストパターンは、歩行の位相に対するアシスト量を定義し、
   前記アシストパターンにおいて定義された前記アシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定され、
   前記取得ステップ、前記推定ステップ、前記決定ステップ、及び前記出力ステップを含む制御サイクルは繰り返し実行され、
   前記制御サイクルの実行を繰り返す間、前記ユーザが歩行ラウンドを完了する度に、前記コンピュータは、前記決定ステップにおいて、算出された前記位相の推定値から決定する前記アシスト量を前記上限値及び前記下限値の間でランダムに変動させる、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の制御方法。
9. アシストパターンを設定するように構成される設定部と、
   ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得するように構成される取得部と、
   推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出するように構成される推定部と、
   設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定するように構成されるアシスト決定部と、
   決定された前記アシスト量を出力するように構成される出力部と、
   を備える制御装置であって、
   前記センサは、足底センサを含み、
   前記歩行の位相の推定値を算出することは、前記足底センサにより得られるセンサ値から足圧中心を算出することを含み、
   前記アシスト量を決定することは、算出された前記足圧中心に基づいて、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量を決定することを含む、
   制御装置。
10. コンピュータに、
    アシストパターンを設定する設定ステップと、
    ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得する取得ステップと、
    推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出する推定ステップと、
    設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定する決定ステップと、
    決定された前記アシスト量を出力する出力ステップと、
    を実行させるための制御プログラムであって、
    前記センサは、足底センサを含み、
    前記歩行の位相の推定値を算出することは、前記足底センサにより得られるセンサ値から足圧中心を算出することを含み、
    前記アシスト量を決定することは、算出された前記足圧中心に基づいて、前記足圧中心の軌跡を前足の内側の方に誘導するようにアシスト量を決定することを含む、
    制御プログラム。
11. コンピュータが、
    アシストパターンを設定する設定ステップと、
    ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得する取得ステップと、
    推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出する推定ステップと、
    設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定する決定ステップと、
    決定された前記アシスト量を出力する出力ステップと、
    を実行する制御方法であって、
    前記アシストパターンは、歩行の位相に対するアシスト量を定義し、
    前記アシストパターンにおいて定義された前記アシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定され、
    前記取得ステップ、前記推定ステップ、前記決定ステップ、及び前記出力ステップを含む制御サイクルは繰り返し実行され、
    前記制御サイクルの実行を繰り返す間、前記ユーザが歩行ラウンドを完了する度に、前記コンピュータは、前記決定ステップにおいて、算出された前記位相の推定値から決定する前記アシスト量を前記上限値及び前記下限値の間でランダムに変動させる、
    制御方法。
12. 前記アシスト量をランダムに変動させる際の最大変動量が予め設定され、
    前記アシスト量をランダムに変動させることは、前回の歩行ラウンドにおけるアシスト量からの変動量が前記最大変動量以下となるように今回の歩行ラウンドにおけるアシスト量を決定することを含む、
    請求項１１に記載の制御方法。
13. 前記ユーザの認知可能な最小変動量が予め設定され、
    前記アシスト量をランダムに変動させることは、前回の歩行ラウンドにおけるアシスト量からの変動量が前記最小変動量以上となるように今回の歩行ラウンドにおけるアシスト量を決定することを含む、
    請求項１１に記載の制御方法。
14. 前記アシストパターンは、１つ以上の筋モジュールにより構成され、
    前記筋モジュールは、筋シナジーを再現するように、複数の周期関数を組み合わせることにより構成される、
    請求項１１から１３のいずれか１項に記載の制御方法。
15. 前記アシストパターンは、複数の筋モジュールにより構成され、
    前記筋モジュールは、筋シナジーを再現するように、複数の周期関数を組み合わせることにより構成され、
    前記アシスト量をランダムに変動させることは、前記複数の筋モジュールのうちの一部について前記アシスト量をランダムに変動させることにより構成される、
    請求項１１から１３のいずれか１項に記載の制御方法。
16. アシストパターンを設定するように構成される設定部と、
    ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得するように構成される取得部と、
    推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出するように構成される推定部と、
    設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定するように構成される決定部と、
    決定された前記アシスト量を出力するように構成される出力部と、
    を備える制御装置であって、
    前記アシストパターンは、歩行の位相に対するアシスト量を定義し、
    前記アシストパターンにおいて定義された前記アシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定され、
    前記取得部、前記推定部、前記決定部、及び前記出力部の処理を含む制御サイクルは繰
    り返し実行され、
    前記制御サイクルの実行を繰り返す間、前記ユーザが歩行ラウンドを完了する度に、前記決定部は、算出された前記位相の推定値から決定する前記アシスト量を前記上限値及び前記下限値の間でランダムに変動させるように更に構成される、
    制御装置。
17. コンピュータに、
    アシストパターンを設定する設定ステップと、
    ユーザの歩行に対するセンサのセンサ値を取得する取得ステップと、
    推定モデルを使用して、取得された前記センサ値から前記歩行の位相の推定値を算出する推定ステップと、
    設定された前記アシストパターンに従って、算出された前記位相の推定値からアシスト量を決定する決定ステップと、
    決定された前記アシスト量を出力する出力ステップと、
    を実行させるための制御プログラムであって、
    前記アシストパターンは、歩行の位相に対するアシスト量を定義し、
    前記アシストパターンにおいて定義された前記アシスト量に対して、上限値及び下限値が予め設定され、
    前記取得ステップ、前記推定ステップ、前記決定ステップ、及び前記出力ステップを含む制御サイクルは繰り返し実行され、
    前記制御サイクルの実行を繰り返す間、前記ユーザが歩行ラウンドを完了する度に、前記コンピュータに、前記決定ステップにおいて、算出された前記位相の推定値から決定する前記アシスト量を前記上限値及び前記下限値の間でランダムに変動させる、
    制御プログラム。

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