JP3193656B2 - 筋電信号生成装置 - Google Patents
筋電信号生成装置Info
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- JP3193656B2 JP3193656B2 JP02055597A JP2055597A JP3193656B2 JP 3193656 B2 JP3193656 B2 JP 3193656B2 JP 02055597 A JP02055597 A JP 02055597A JP 2055597 A JP2055597 A JP 2055597A JP 3193656 B2 JP3193656 B2 JP 3193656B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は筋電信号生成装置
に関し、特に、機能的電気刺激やリハビリテーション，
運動学習や筋肉のように冗長な自由度を持ったロボット
などの制御対象の入力信号を推定するような筋電信号生
成装置に関する。
に関し、特に、機能的電気刺激やリハビリテーション，
運動学習や筋肉のように冗長な自由度を持ったロボット
などの制御対象の入力信号を推定するような筋電信号生
成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】脳卒中などにより脳機能に障害を及ぼす
と腕や足が麻痺することがあるが、この場合腕や足の筋
肉そのものは正常であり、筋肉を動かすための筋電信号
が脳から筋肉に伝わらないため運動麻痺を生じる。も
し、そのような筋電信号を生成できれば、運動麻痺を克
服できる。
と腕や足が麻痺することがあるが、この場合腕や足の筋
肉そのものは正常であり、筋肉を動かすための筋電信号
が脳から筋肉に伝わらないため運動麻痺を生じる。も
し、そのような筋電信号を生成できれば、運動麻痺を克
服できる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来は、筋電信号を生
成するために、予めある運動パターンを行なっていると
きの健常者の筋電信号パターンを計測し、筋電図学的な
解析を行ない、その結果をもとにその信号を患者の筋電
信号に合うように正規化するなどして刺激データとして
用いていた。そのため、たとえば手を伸ばした状態から
口元まで持っていく動作の場合、健常者の肘の屈曲動作
時の筋電信号パターンを計測するなどして、目的の動作
に対して筋電信号のパターンを記憶しておく必要があっ
た。すべての運動パターンについてデータを作成するの
は困難であるため、決められた数パターンを保存して患
者に適用する手法を取らざるを得なかった。
成するために、予めある運動パターンを行なっていると
きの健常者の筋電信号パターンを計測し、筋電図学的な
解析を行ない、その結果をもとにその信号を患者の筋電
信号に合うように正規化するなどして刺激データとして
用いていた。そのため、たとえば手を伸ばした状態から
口元まで持っていく動作の場合、健常者の肘の屈曲動作
時の筋電信号パターンを計測するなどして、目的の動作
に対して筋電信号のパターンを記憶しておく必要があっ
た。すべての運動パターンについてデータを作成するの
は困難であるため、決められた数パターンを保存して患
者に適用する手法を取らざるを得なかった。
【０００４】それゆえに、この発明の主たる目的は、擬
似張力から関節トルクを推定するモデルを作成し、これ
をもとに擬似張力変化最小の評価関数により軌道および
擬似張力を推定できるような筋電信号生成装置を提供す
ることである。
似張力から関節トルクを推定するモデルを作成し、これ
をもとに擬似張力変化最小の評価関数により軌道および
擬似張力を推定できるような筋電信号生成装置を提供す
ることである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この発明は、筋電信号を
生成する筋電信号生成装置であって、被験者の身体部位
から筋電信号を検出する検出手段と、検出された筋電信
号をフイルタリングして擬似張力を抽出する擬似張力抽
出手段と、擬似張力抽出手段の出力信号に基づいて張力
を推定する筋張力推定手段と、推定された張力に基づい
て関節トルクを推定し、予め定める運動方程式により運
動軌道を生成する軌道生成手段を備え、擬似張力抽出手
段と筋張力推定手段と軌道生成手段とによって身体モデ
ルが構成され、身体モデルを用いて信号処理された擬似
張力の変化が最小になる、という評価基準により、身体
部位の軌道および筋電信号を推定する。
生成する筋電信号生成装置であって、被験者の身体部位
から筋電信号を検出する検出手段と、検出された筋電信
号をフイルタリングして擬似張力を抽出する擬似張力抽
出手段と、擬似張力抽出手段の出力信号に基づいて張力
を推定する筋張力推定手段と、推定された張力に基づい
て関節トルクを推定し、予め定める運動方程式により運
動軌道を生成する軌道生成手段を備え、擬似張力抽出手
段と筋張力推定手段と軌道生成手段とによって身体モデ
ルが構成され、身体モデルを用いて信号処理された擬似
張力の変化が最小になる、という評価基準により、身体
部位の軌道および筋電信号を推定する。
【０００６】請求項２に係る発明は、運動方程式の物理
パラメータは被験者の身体部位の形状から計算し、筋張
力推定手段のパラメータは、計測された運動から得られ
た軌道データにより運動方程式を用いて計算されたトル
クと、計測された筋電信号から推定された擬似張力の関
係から学習によって獲得することを特徴とする。
パラメータは被験者の身体部位の形状から計算し、筋張
力推定手段のパラメータは、計測された運動から得られ
た軌道データにより運動方程式を用いて計算されたトル
クと、計測された筋電信号から推定された擬似張力の関
係から学習によって獲得することを特徴とする。
【０００７】さらに、軌道生成手段は、神経回路からな
る加速度推定モデルを含み、所定の時刻における関節角
度と関節角速度とが入力されかつ前記張力推定手段から
張力が入力されたことに基づいて、一定時刻後の関節角
度と関節角速度の変化分を出力することを特徴とする。
る加速度推定モデルを含み、所定の時刻における関節角
度と関節角速度とが入力されかつ前記張力推定手段から
張力が入力されたことに基づいて、一定時刻後の関節角
度と関節角速度の変化分を出力することを特徴とする。
【０００８】
【０００９】
【００１０】
【発明の実施の形態】まず、この発明の実施の形態にお
ける動作の全体の流れを説明すると、次のとおりであ
る。 筋肉を動かすための筋電信号を計測する。
計測した筋電信号を擬似張力に変換するとともに、軌道
データから関節トルクを計算する。 求めた擬似張力
と関節トルクのデータから身体モデルのパラメータを学
習により求める。 求めたパラメータを固定して身体
モデルを完成させる。 始点と終点の終端条件を決め
て、身体モデルの入力信号である擬似張力が滑らかにな
り、かつ終端条件を満たすように既存の非線形最適化問
題を解くアルゴリズムにより、繰り返し計算により計算
する。 終端条件を満たせば軌道が求まり、同時にそ
の軌道を実現する入力信号である滑らかな擬似張力が求
まり、任意の始点，終点のデータからその間を結ぶ軌道
とその軌道を生成するのに必要な擬似張力が計算でき
る。図１はこの発明の実施の形態における筋電信号から
関節トルクが生成され、軌道が生成されるまでの流れを
示す図である。
ける動作の全体の流れを説明すると、次のとおりであ
る。 筋肉を動かすための筋電信号を計測する。
計測した筋電信号を擬似張力に変換するとともに、軌道
データから関節トルクを計算する。 求めた擬似張力
と関節トルクのデータから身体モデルのパラメータを学
習により求める。 求めたパラメータを固定して身体
モデルを完成させる。 始点と終点の終端条件を決め
て、身体モデルの入力信号である擬似張力が滑らかにな
り、かつ終端条件を満たすように既存の非線形最適化問
題を解くアルゴリズムにより、繰り返し計算により計算
する。 終端条件を満たせば軌道が求まり、同時にそ
の軌道を実現する入力信号である滑らかな擬似張力が求
まり、任意の始点，終点のデータからその間を結ぶ軌道
とその軌道を生成するのに必要な擬似張力が計算でき
る。図１はこの発明の実施の形態における筋電信号から
関節トルクが生成され、軌道が生成されるまでの流れを
示す図である。
【００１１】図１において、健常者の人腕１から筋電信
号が検出され、筋電信号増幅器２によって増幅される。
増幅された筋電信号はフィルタ３でフィルタリングさ
れ、擬似張力が抽出される。抽出された擬似張力から筋
張力推定回路４によって張力が推定され、その張力に基
づいて、関節トルク推定回路５によって関節トルクが推
定され、運動方程式６より運動軌道が生成される。
号が検出され、筋電信号増幅器２によって増幅される。
増幅された筋電信号はフィルタ３でフィルタリングさ
れ、擬似張力が抽出される。抽出された擬似張力から筋
張力推定回路４によって張力が推定され、その張力に基
づいて、関節トルク推定回路５によって関節トルクが推
定され、運動方程式６より運動軌道が生成される。
【００１２】図１に示したフィルタ３と筋張力推定回路
４と関節トルク推定回路５と運動方程式６によって身体
モデルが構成されている。
４と関節トルク推定回路５と運動方程式６によって身体
モデルが構成されている。
【００１３】この身体モデルを用いて始点と終点とでの
終端条件を満たし、さらに第（１）式の評価関数を最小
とする軌道を繰返し計算により計算する。
終端条件を満たし、さらに第（１）式の評価関数を最小
とする軌道を繰返し計算により計算する。
【００１４】
【数１】
【００１５】ここで、ｕj はｊ番目の擬似張力を表わ
す。また、ｔf は終点での時間を表わす。以下、各ステ
ップについてより具体的に説明する。
す。また、ｔf は終点での時間を表わす。以下、各ステ
ップについてより具体的に説明する。
【００１６】図１に示したフィルタ３では筋電信号から
擬似張力が抽出されるが、表面筋電信号は膜の興奮電位
が時間的，空間的に重畳されている信号である。フィル
タ３としてローパスフィルタを用いて出力される信号は
α運動ニューロンの発火頻度を反映していると期待され
る。また、この信号はかなり真の張力に近いと考えられ
るので擬似張力と呼ばれる。このローパスフィルタは２
次系で十分なことが知られており、入力ＥＭＧ，出力Ｔ
* としてＦＩＲフィルタで実現すると、第（２）式で表
わされる。
擬似張力が抽出されるが、表面筋電信号は膜の興奮電位
が時間的，空間的に重畳されている信号である。フィル
タ３としてローパスフィルタを用いて出力される信号は
α運動ニューロンの発火頻度を反映していると期待され
る。また、この信号はかなり真の張力に近いと考えられ
るので擬似張力と呼ばれる。このローパスフィルタは２
次系で十分なことが知られており、入力ＥＭＧ，出力Ｔ
* としてＦＩＲフィルタで実現すると、第（２）式で表
わされる。
【００１７】
【数２】
【００１８】ここで、ＥＭＧは筋電信号であり、Ｔ* は
擬似張力である。筋肉の発生する張力と運動指令との間
には、次に述べるような非線形な性質がある。筋肉の発
生する張力は同じ運動指令であっても筋長が長くなると
増加する。この変化の仕方は非線形であり、長さ−張力
曲線と呼ばれている。また、同じ運動指令であっても、
筋長の短縮速度が大きくなると張力は減少する。この変
化の仕方も非線形であり、短縮速度−張力曲線と呼ばれ
ている。今回は、姿勢制御中の位置を推定するために、
短縮速度−張力曲線に関しては考慮に入れる必要がな
い。
擬似張力である。筋肉の発生する張力と運動指令との間
には、次に述べるような非線形な性質がある。筋肉の発
生する張力は同じ運動指令であっても筋長が長くなると
増加する。この変化の仕方は非線形であり、長さ−張力
曲線と呼ばれている。また、同じ運動指令であっても、
筋長の短縮速度が大きくなると張力は減少する。この変
化の仕方も非線形であり、短縮速度−張力曲線と呼ばれ
ている。今回は、姿勢制御中の位置を推定するために、
短縮速度−張力曲線に関しては考慮に入れる必要がな
い。
【００１９】図２は軌道の計算モデルを示す図である。
図２において、加速度推定モデル１１，１２…１ｎは、
たとえば神経回路から構成されており、入力としては時
刻Ｔi における擬似張力と関節角度と関節角速度とが入
力され、出力は１単位時間後の関節角速度と関節角度の
変化分となっている。
図２において、加速度推定モデル１１，１２…１ｎは、
たとえば神経回路から構成されており、入力としては時
刻Ｔi における擬似張力と関節角度と関節角速度とが入
力され、出力は１単位時間後の関節角速度と関節角度の
変化分となっている。
【００２０】ここで、関節トルクは張力とモーメントア
ームの積によって決定される。関節の回転軸と筋肉の作
用線との距離がモーメントアームである。関節を曲げ伸
ばしすると、筋肉は皮膚や骨によって曲げられるため、
この距離は一定ではなく、トルクと張力の関係が関節角
度に非線形に依存する。すなわち、関節トルクは伸筋と
屈筋の発生するトルクの差によって生じ、張力とモーメ
ントアームに依存して決まることになる。これらの関係
は次の第（３）式のように定式化することができる。
ームの積によって決定される。関節の回転軸と筋肉の作
用線との距離がモーメントアームである。関節を曲げ伸
ばしすると、筋肉は皮膚や骨によって曲げられるため、
この距離は一定ではなく、トルクと張力の関係が関節角
度に非線形に依存する。すなわち、関節トルクは伸筋と
屈筋の発生するトルクの差によって生じ、張力とモーメ
ントアームに依存して決まることになる。これらの関係
は次の第（３）式のように定式化することができる。
【００２１】
【数３】
【００２２】 ただし、τm ＝（τ1 ，τ2 ，…，τn ）t θ＝（θ1 ，θ2 ，…，θn ）t αi （θ）＝（αi1（θ），αi2（θ），…，α
in（θ））t ここで、τj はｊ番目の関節トルクであり、θj はｊ番
目の関節角度であり、α ij（θ）はｉ番目の筋肉のモー
メントアーム（単関節筋なら関与しない関節については
０）であり、Ｔi はｉ番目の筋肉の筋張力であり、Ｔ*
i はｉ番目の筋肉の擬似張力を表わす。右上つき添字ｔ
は、転置を意味している。ただし、関節はｎ個（１≦ｊ
≦ｎ），筋肉はｋ個（１≦ｉ≦ｋ）あるものとする。
in（θ））t ここで、τj はｊ番目の関節トルクであり、θj はｊ番
目の関節角度であり、α ij（θ）はｉ番目の筋肉のモー
メントアーム（単関節筋なら関与しない関節については
０）であり、Ｔi はｉ番目の筋肉の筋張力であり、Ｔ*
i はｉ番目の筋肉の擬似張力を表わす。右上つき添字ｔ
は、転置を意味している。ただし、関節はｎ個（１≦ｊ
≦ｎ），筋肉はｋ個（１≦ｉ≦ｋ）あるものとする。
【００２３】図３は人間の前腕と上腕をモデル化した２
リンクのマニピュレータを示す図である。図３に示した
マニピュレータにおいて、人間Ｍの右腕の上腕の長さを
Ｌ１とし、前腕の長さをＬ２とすると、以下の運動方程
式が成り立つ。
リンクのマニピュレータを示す図である。図３に示した
マニピュレータにおいて、人間Ｍの右腕の上腕の長さを
Ｌ１とし、前腕の長さをＬ２とすると、以下の運動方程
式が成り立つ。
【００２４】
【数４】
【００２５】ここで、τi は各関節の駆動トルクであ
り、θi は関節角であり、θi1は関節角速度であり、θ
i2は関節角加速度を表わす。また、Ｍi は各リンクの質
量であり、Ｌi は長さであり、Ｌgiは関節から質量中心
までの長さであり、Ｉi は関節回りの慣性モーメントで
あり、ｂi は粘性抵抗の係数を表わす。
り、θi は関節角であり、θi1は関節角速度であり、θ
i2は関節角加速度を表わす。また、Ｍi は各リンクの質
量であり、Ｌi は長さであり、Ｌgiは関節から質量中心
までの長さであり、Ｉi は関節回りの慣性モーメントで
あり、ｂi は粘性抵抗の係数を表わす。
【００２６】運動方程式によって軌道と関節トルクの関
係を記述するためには、正確な慣性モーメントなどの腕
の物理パラメータがわかっていなければならない。その
ため、一例として腕のパラメータを腕の形状から計算す
るが他の方法を用いてもよい。まず、始めに、Cyberwar
e Laser Range Scanner を用いて腕の３次元的な形状を
測定する。そして、比重が１の均一の物質であると仮定
することにより、その体積から長さ，質量中心や慣性モ
ーメントを計算する。このようにして求めた腕のパラメ
ータを表１に示す。
係を記述するためには、正確な慣性モーメントなどの腕
の物理パラメータがわかっていなければならない。その
ため、一例として腕のパラメータを腕の形状から計算す
るが他の方法を用いてもよい。まず、始めに、Cyberwar
e Laser Range Scanner を用いて腕の３次元的な形状を
測定する。そして、比重が１の均一の物質であると仮定
することにより、その体積から長さ，質量中心や慣性モ
ーメントを計算する。このようにして求めた腕のパラメ
ータを表１に示す。
【００２７】
【表１】
【００２８】図４は筋肉のモデルの一例を示す図である
が他のロボット制御装置などにも適用できる。図４にお
いて、筋肉の張力は次の第（５）式で与えられる。
が他のロボット制御装置などにも適用できる。図４にお
いて、筋肉の張力は次の第（５）式で与えられる。
【００２９】 Ｔj ＝ｋj （ｕj ，ｌj ）Δｌj （ｕj ，ｌj ）−ｂj （ｕj ，ｌj ，ｉj ） ｉj …（５） ここで、ｋj （ｕj ，ｌj ）は筋肉の弾性係数、，ｂj
（ｕj ，ｌj ，ｉj ）は粘性係数，Δｌj （ｕj ，
ｌj ）は筋肉の伸びを示す。また、ｕj は筋肉への運動
指令であり、ｌj は筋肉の長さであり、ｉj は収縮速度
を示す。関節のトルクは第（６）式で示される。
（ｕj ，ｌj ，ｉj ）は粘性係数，Δｌj （ｕj ，
ｌj ）は筋肉の伸びを示す。また、ｕj は筋肉への運動
指令であり、ｌj は筋肉の長さであり、ｉj は収縮速度
を示す。関節のトルクは第（６）式で示される。
【００３０】
【数５】
【００３１】ここで、ｉは関節を示し、ｊは筋肉を表わ
す添字である。モーメントアームＡij（θ）は物理的モ
ーメントアームＡij（θi ）と絶対値が等しく、伸筋，
屈筋により正と負の符号をとる。
す添字である。モーメントアームＡij（θ）は物理的モ
ーメントアームＡij（θi ）と絶対値が等しく、伸筋，
屈筋により正と負の符号をとる。
【００３２】Ａij（θi ）＝｛ｄj ａij（θi ）｝ ｄj ＝１．０屈筋，−１．０伸筋 モーメントアームは一般的に関節角度に依存して非線形
に変化する。モーメントアームを関節角度に依存せずに
一定である部分とそれ以外の部分とに分けて考えると、
に変化する。モーメントアームを関節角度に依存せずに
一定である部分とそれ以外の部分とに分けて考えると、
【００３３】
【数６】
【００３４】となる。また、ｋj （ｕj ，ｌj ），ｂj
（ｕj ，ｌj ，ｉj ）についてもｕに関してそれぞれ０
次および１次までの線形項とそれ以上の非線形項に分け
て考える。
（ｕj ，ｌj ，ｉj ）についてもｕに関してそれぞれ０
次および１次までの線形項とそれ以上の非線形項に分け
て考える。
【００３５】
【数７】
【００３６】さらに、Δｌj （ｕj ，ｌj ）について
は、まず、筋肉の長さｌj を関節角θiの関数と考え
る。Δｌj （ｕj ，ｌj ）は、関節角度の変化による筋
長の変化と、張力発生機構による運動指令ｕj に依存し
た筋の自然長の変化とからなる。
は、まず、筋肉の長さｌj を関節角θiの関数と考え
る。Δｌj （ｕj ，ｌj ）は、関節角度の変化による筋
長の変化と、張力発生機構による運動指令ｕj に依存し
た筋の自然長の変化とからなる。
【００３７】すべての筋肉について関節角度が０のとき
の筋肉の長さをｌj （０）とする。 θi ＝０ ｉ＝１，２，…，Ｎのとき ｌj ＝ｌj （０） モーメントアームは次式のとおりとなる。
の筋肉の長さをｌj （０）とする。 θi ＝０ ｉ＝１，２，…，Ｎのとき ｌj ＝ｌj （０） モーメントアームは次式のとおりとなる。
【００３８】∂ｌj ／∂θi ＝−Ａij（θi ） 筋肉の長さｌj （θ）は次式のようになる。
【００３９】
【数８】
【００４０】ここで、モーメントアームが姿勢に依存す
るので、
るので、
【００４１】
【数９】
【００４２】上述の式においてｌj biasは、関節の曲げ
伸ばしによって筋肉の伸長量が負にならないようにする
ためのバイアス項である。肩関節において、可動範囲が
−２０＜θ0 ＜１１０度であり、肘関節において可動範
囲が０＜θ1 ＜１４０度であるとする（曲げる方向を正
にとる）。このとき、肩の屈筋は曲げると最大ａ0j×１
１０／１８０π［ｒａｄ］短くなり、伸筋は伸ばすと最
大ａ0j×２０／１８０π［ｒａｄ］短くなる。肘も同様
である。また、２関節筋の屈筋は、最大ａ0j×１１０／
１８０π＋ａ1j×１４０／１８０π［ｒａｄ］短くな
り、伸筋は伸ばすと最大ａ0j×２０／１８０π＋ａ1j×
０／１８０π［ｒａｄ］短くなる。
伸ばしによって筋肉の伸長量が負にならないようにする
ためのバイアス項である。肩関節において、可動範囲が
−２０＜θ0 ＜１１０度であり、肘関節において可動範
囲が０＜θ1 ＜１４０度であるとする（曲げる方向を正
にとる）。このとき、肩の屈筋は曲げると最大ａ0j×１
１０／１８０π［ｒａｄ］短くなり、伸筋は伸ばすと最
大ａ0j×２０／１８０π［ｒａｄ］短くなる。肘も同様
である。また、２関節筋の屈筋は、最大ａ0j×１１０／
１８０π＋ａ1j×１４０／１８０π［ｒａｄ］短くな
り、伸筋は伸ばすと最大ａ0j×２０／１８０π＋ａ1j×
０／１８０π［ｒａｄ］短くなる。
【００４３】
【数１０】
【００４４】筋肉の伸びでｕ，θについて線形でモデル
化できるものを表わし、Δｌ* j （ｕj ，θ）はそれ以
外の非線形項を表わしている。最終的には第（６）式は
関節角度で表現すると、次の式のようになる。
化できるものを表わし、Δｌ* j （ｕj ，θ）はそれ以
外の非線形項を表わしている。最終的には第（６）式は
関節角度で表現すると、次の式のようになる。
【００４５】
【数１１】
【００４６】第（８）式において、ψij（ωj1，θi ，
ｕj ），φij（ωj2，θi ，θi1，ｕj ）は、神経回路
モデルで表現され、筋肉の長さと張力の非線形関係，筋
肉の短縮速度と張力の非線形関係，運動指令の増減に対
する非線形関係、さらにはモーメントアームの関節角度
に依存する非線形性すべてを吸収させるために用いられ
る。
ｕj ），φij（ωj2，θi ，θi1，ｕj ）は、神経回路
モデルで表現され、筋肉の長さと張力の非線形関係，筋
肉の短縮速度と張力の非線形関係，運動指令の増減に対
する非線形関係、さらにはモーメントアームの関節角度
に依存する非線形性すべてを吸収させるために用いられ
る。
【００４７】筋電信号は、１対の銀塩化銀表面電極を用
いて、表面筋電位を双極誘導し、差動増幅した筋電信号
を２ｋＨｚ，１２ビットサンプリングして得られる。電
極の直径は１０ｍｍで、筋線維に沿って電極間の距離１
５ｍｍで貼りつけ、筋電信号を計測した筋肉は肩関節の
伸筋，屈筋として三角筋前部（ＤＬＣ），三角筋上部
（ＤＬＡ），三角筋後部（ＤＬＳ），大胸筋（ＰＭ
Ｊ），大円筋（ＴＥＭ），肩，肘の２関節筋として上腕
二頭筋長頭（ＢＩＬ），上腕三頭筋外長頭（ＴＲＬ），
肘関節の伸筋，屈筋として上腕筋（ＢＲＣ），上腕三頭
筋内側頭（ＴＲＭ），上腕三頭筋外側頭（ＴＲＡ）であ
る。筋電信号を全波整流した後に、１０点ごとの平均を
とり（ＥＭＧave ），さらに次の式のように５点ごとの
移動平均をとって平滑化し、この信号を平均筋電信号
（ＥＭＧma）と呼ぶ。
いて、表面筋電位を双極誘導し、差動増幅した筋電信号
を２ｋＨｚ，１２ビットサンプリングして得られる。電
極の直径は１０ｍｍで、筋線維に沿って電極間の距離１
５ｍｍで貼りつけ、筋電信号を計測した筋肉は肩関節の
伸筋，屈筋として三角筋前部（ＤＬＣ），三角筋上部
（ＤＬＡ），三角筋後部（ＤＬＳ），大胸筋（ＰＭ
Ｊ），大円筋（ＴＥＭ），肩，肘の２関節筋として上腕
二頭筋長頭（ＢＩＬ），上腕三頭筋外長頭（ＴＲＬ），
肘関節の伸筋，屈筋として上腕筋（ＢＲＣ），上腕三頭
筋内側頭（ＴＲＭ），上腕三頭筋外側頭（ＴＲＡ）であ
る。筋電信号を全波整流した後に、１０点ごとの平均を
とり（ＥＭＧave ），さらに次の式のように５点ごとの
移動平均をとって平滑化し、この信号を平均筋電信号
（ＥＭＧma）と呼ぶ。
【００４８】
【数１２】
【００４９】したがって、２００Ｈｚサンプリングした
ことになる。第（２）式のＥＭＧで示した入力信号とし
てＥＭＧmaを用いた線形の部分だけを学習した結果、各
パラメータの値は表２のとおりとなった。
ことになる。第（２）式のＥＭＧで示した入力信号とし
てＥＭＧmaを用いた線形の部分だけを学習した結果、各
パラメータの値は表２のとおりとなった。
【００５０】
【表２】
【００５１】図５は前述の６筋のモデルのうちのＤＬ
Ｃ，ＢＲＣ，ＤＬＳ，ＴＲＭ，ＢＩＬ，ＴＲＬを図示し
たものである。
Ｃ，ＢＲＣ，ＤＬＳ，ＴＲＭ，ＢＩＬ，ＴＲＬを図示し
たものである。
【００５２】次に、トルク変化が最小となる軌道では、
最適な運動を実現するトルクが計算できたとしてもそれ
を実現する筋張力の組合せは無数に存在する。そして、
筋張力変化が最小となる軌道では、その中から最も滑ら
かな筋張力の組合せを推定する。さらに、機能的電気刺
激などの刺激パターンを作成する場合は、筋電信号と筋
張力の間の関係を考慮に入れなければならない。そこ
で、６筋の線形モデルを用いて第（１）式を満たす筋張
力変化最小軌道を計算した。図６および図７は計算した
生成軌道を示す図であり、図８は第（１）式を満たす擬
似張力を示したものである。
最適な運動を実現するトルクが計算できたとしてもそれ
を実現する筋張力の組合せは無数に存在する。そして、
筋張力変化が最小となる軌道では、その中から最も滑ら
かな筋張力の組合せを推定する。さらに、機能的電気刺
激などの刺激パターンを作成する場合は、筋電信号と筋
張力の間の関係を考慮に入れなければならない。そこ
で、６筋の線形モデルを用いて第（１）式を満たす筋張
力変化最小軌道を計算した。図６および図７は計算した
生成軌道を示す図であり、図８は第（１）式を満たす擬
似張力を示したものである。
【００５３】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、加速
度推定モデルを用いて信号処理された筋電信号変化最小
という評価基準により身体部位の軌道および筋電信号を
推定するようにしたので、擬似張力変化最小という評価
関数より擬似張力を求めることができ、機能的電気信号
を刺激の入力信号やリハビリテーション用の電気刺激信
号や運動学習用の信号などとして使用することができ
る。
度推定モデルを用いて信号処理された筋電信号変化最小
という評価基準により身体部位の軌道および筋電信号を
推定するようにしたので、擬似張力変化最小という評価
関数より擬似張力を求めることができ、機能的電気信号
を刺激の入力信号やリハビリテーション用の電気刺激信
号や運動学習用の信号などとして使用することができ
る。
【図１】この発明の実施形態における筋電信号から関節
トルクが生成され、軌道が生成されるまでの流れを示す
図である。
トルクが生成され、軌道が生成されるまでの流れを示す
図である。
【図２】軌道の計算モデルを示す図である。
【図３】人間の前腕と上腕をモデル化した２リンクのマ
ニピュレータを示す図である。
ニピュレータを示す図である。
【図４】筋肉のモデルを示す図である。
【図５】６筋のモデルを示す図である。
【図６】生成軌道を示す図である。
【図７】速度と時間の関係を示す図である。
【図８】擬似張力を示す図である。
１ 人腕 ２ 筋電信号増幅器 ３ フィルタ ４ 筋張力推定回路 ５ 関節トルク推定回路 ６ 運動方程式 １１，１２，１ｎ 加速度推定モデル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 川人 光男 京都府相楽郡精華町大字乾谷小字三平谷 ５番地 株式会社エイ・ティ・アール人 間情報通信研究所内 (56)参考文献 特開 平７−24766（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−28592（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−31638（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−39754（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−111881（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−223186（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) B25J 3/00 - 3/10 B25J 9/10 - 9/22 B25J 13/00 - 13/08 B25J 19/02 - 19/06 A61B 5/04 - 5/05 G05D 3/00 - 3/20
Claims (3)
- 【請求項１】 筋電信号を生成する筋電信号生成装置で
あって、 被験者の身体部位から前記筋電信号を検出する検出手
段、 前記検出手段によって検出された筋電信号をフイルタリ
ングして擬似張力を抽出する擬似張力抽出手段、 前記擬似張力抽出手段の出力信号に基づいて張力を推定
する筋張力推定手段、および前記筋張力推定手段によっ
て推定された張力に基づいて関節トルクを推定し、 予め定める運動方程式により運動軌道を生成する軌道生
成手段を備え、 前記擬似張力抽出手段と前記筋張力推定手段と前記軌道
生成手段とによって身体モデルが構成され、 前記身体モデルを用いて信号処理された擬似張力の変化
が最小になる、という評価基準により、前記身体部位の
軌道および筋電信号を推定することを特徴とする、筋電
信号生成装置。 - 【請求項２】 前記運動方程式の物理パラメータは前記
被験者の身体部位の形状から計算し、 前記筋張力推定手段のパラメータは、計測された運動か
ら得られた軌道データにより前記運動方程式を用いて計
算されたトルクと、前記計測された筋電信号から推定さ
れた擬似張力の関係から学習によって獲得 することを特
徴とする、請求項１に記載の筋電信号生成装置。 - 【請求項３】 前記軌道生成手段は、神経回路からなる
加速度推定モデルを含み、所定の時刻における関節角度
と関節角速度とが入力されかつ前記張力推定手段から張
力が入力されたことに基づいて、一定時刻後の関節角度
と関節角速度の変化分を出力することを特徴とする、請
求項１に記載の筋電信号生成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02055597A JP3193656B2 (ja) | 1997-02-03 | 1997-02-03 | 筋電信号生成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02055597A JP3193656B2 (ja) | 1997-02-03 | 1997-02-03 | 筋電信号生成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10217157A JPH10217157A (ja) | 1998-08-18 |
| JP3193656B2 true JP3193656B2 (ja) | 2001-07-30 |
Family
ID=12030414
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02055597A Expired - Fee Related JP3193656B2 (ja) | 1997-02-03 | 1997-02-03 | 筋電信号生成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3193656B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3660330B2 (ja) * | 2002-08-13 | 2005-06-15 | 独立行政法人科学技術振興機構 | インピーダンス測定装置及び運動学習支援装置 |
| JP5943734B2 (ja) * | 2012-06-25 | 2016-07-05 | キヤノン株式会社 | ロボット及びロボット制御方法 |
| JP6055985B2 (ja) * | 2013-02-18 | 2017-01-11 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | パワーアシストロボット |
| CN104656440B (zh) * | 2014-12-26 | 2017-06-06 | 清华大学 | 仿人机器人步态生成方法 |
| CN106695794A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-05-24 | 苏州晨本智能科技有限公司 | 一种基于表面肌电信号的移动机器臂系统及其控制方法 |
| JP7345264B2 (ja) * | 2019-03-27 | 2023-09-15 | 日東電工株式会社 | 貼付型生体センサ |
| CN111329476B (zh) * | 2020-03-04 | 2021-07-06 | 中国科学技术大学 | 一种基于微观神经驱动信息进行肌力估计的方法及装置 |
| CN116158944B (zh) * | 2023-04-11 | 2023-07-14 | 深圳市景创科技电子股份有限公司 | 模态自定义映射康复辅助的控制方法、终端设备及介质 |
-
1997
- 1997-02-03 JP JP02055597A patent/JP3193656B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH10217157A (ja) | 1998-08-18 |
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