JP5254985B2 - 生物の動きを追うためのデバイス及び方法 - Google Patents

Description

本発明の対象は、生物（living being）の動きを追う（follow）ことである（それを再現するか又は完全なものにするために）。今日考えられるアプリケーションは（他の多数のアプリケーションが考えられるので、これに限定されないが）、半身不随の人（その結果、片足だけが良好である）、又は、義足を有する人に歩行支援を提供することである。

次いで、人は、可能な限り正常な歩調を実現するために、障害のある脚を動かす（良好な脚のそれを完全なものにする）ことを求める。障害のある脚の動きの人工的な制御は、いくつかの形態を想定してもよい。即ち、半身不随の患者では、筋肉を収縮させ、かつ、それによって動きを引き起こすために、機能的な電気刺激を、電極手段によって、障害のある脚の筋肉に発生させてもよい。プロテーゼでは、人工的な膝関節の動きの規則化は、それをブロックすることによってか（それを装備される人がそれを圧迫する段階で）、又は、むしろ、それを非常に柔軟な状態にしておくことによって（それが動きを減速すべきではない段階で）、実行してもよい。

次いで、良好な脚に対して動きセンサを使用し、かつ、障害のある脚に装着された人工デバイスを制御する命令を取得するため、それらの信号を適切に処理することを望む。Williamson（Williamson, R.p., Andrews, B.J., Au, R., Control of neural prostheses. II. Event detection using machine learning, Proceedings of the RESNA, ’96 Annual Conference Exploring New Horizons Pioneering the 21st Century, p.291-3, 1996年）及びPappas（Pappas I.P.I., Keller, T., Mangold, S., A reliable, gyroscope base gait phase detection sensor embedded in shoe insole, Proceedings of IEEE Sensors 02, First IEEE International Conference on Sensors, p.1085-8, vol. 2, 2002年）の論文は、いくつかの手順を示している。離散的な歩行状態はセンサからの信号上に検出され、かつ、障害のある脚の制御を行うことが可能であるが、両足の動きを完全に調和させることは不可能である。類似の従来技術は、米国特許出願公開第2004/088057号明細書に開示されている。また、周期運動を生成するための数値モデルが提案されている（特に、ロボティックスの分野では、例えば、歩調を再現するため）。人工体をアニメーティングするために設計されたこれらの研究を用いて、多様な歩調状態において、自然の脚又は人工的な脚を満足に調和又は同期させることは不可能である。

米国特許出願公開第2004/088057号明細書

Williamson, R.p., Andrews, B.J., Au, R., Control of neural prostheses. II. Event detection using machine learning, Proceedings of the RESNA, ’96 Annual Conference Exploring New Horizons Pioneering the 21st Century, p.291-3, 1996年 Papas I.P.I., Keller, T., Mangold, S., A reliable, gyroscope base gait phase detection sensor embedded in shoe insole, Proceedings of IEEE Sensors 02, First IEEE International Conference on Sensors, p.1085-8, vol. 2, 2002年

したがって、本発明の目的は、両足の動きのより良好な調和又は同期を得るため、既存の方法を強化することである。それは、数値モデル（歩調を予め記録された）を用いるが、制御装置（人工的な脚に対して歩調を生成する）によって、実際の歩調に連続的に適合される（モデル及びセンサの信号（適用される制御を推定するために翻訳される）の両方を追うデジタル観測装置（observer）手段によって）。

本発明の１態様は、
生物に取り付けられ、かつ、その動きを示す信号を収集するセンサと、
前記センサからの前記信号を処理するための人工制御装置と
を具備し、
前記人工制御装置は計算モジュールを具備する、生物の動きを追うためのデバイスにおいて、
前記計算モジュールは、前記人工制御装置に記録された動きの参照モデルに従って、出力信号を配信することが可能なデジタル観測装置を具備し、
前記出力信号は、前記センサの前記信号、及び、前記参照モデルの関数であり、
前記参照モデル、及び、前記出力信号は、前記動きの段階に対する前記動きの状態変数で表されることを特徴とする。

本発明の他の態様は、動きの有効な部分だけを実行することが可能な生物の動きを追うための方法に関し、
生物に取り付けられたセンサによって、動きの有効な部分を連続的に測定するステップと、
前記動きの補完的な部分を完成する制御命令を作成し、かつ、デバイスを駆動するため、前記動きの状態変数の値を推定するために、前記センサからの信号を使用するステップと
からなる、生物の動きを追うための方法において、
前記動きの前記状態変数の前記値を推定するために、校正ステップで得られ、かつ、前記動きの段階において前記動きの状態変数によってとられた一連の値によって定義された、参照モデルを使用するステップからなることを特徴とする。

調整（adjustment）を数値的に解くための良好な方法は、前記デジタル観測装置が、微分方程式をデジタル的に解くことによって前記センサの前記測定値に基づくパラメータの調整、及び、前記中間パラメータに基づく前記状態変数のうちの少なくとも１つの調整を連続的に実行する場合に得られる。

歩行を復元するためのこの特定の場合には（センサが良好な脚の大腿に取り付けられ、動きの有効な部分が良好な脚によって実行される）、良好な解決策は、前記状態変数が前記センサを着けている前記大腿の角速度及び角位置である場合に示される。前記デバイスの可能なセットアップは、前記動きの参照モデルを作成するために、デジタルフィルタが連立方程式

を解き、かつ、前記デジタル観測装置が連立方程式

次いで、x_i=f₃(z,u)を解く場合に実行される。ここで、zは、状態変数であるx_i及びw₂に依存する中間パラメータであり、x_iは、状態変数のうちの１つであり、uは、センサ（１）からの信号であり、かつ、f₁、f₂及びf₃は関数である。

本発明のこれらの態様及び他の態様は、図面に関連して説明される。

方法の実施図である。 人工制御装置である。 動きのサイクルを示す図である。 センサからの信号である。 モデルの調整及び実験結果である。 制御関数である。

特定のアプリケーションに対して、本発明の固有の実施例を説明するステップに移る。

方法の実施図は、図１に要約されている。それは、少なくとも１つのセンサ（本方法によって支援されることを意図した人に取り付けられ、かつ、彼／彼女の筋骨格システム２の動きを感知する）を具備している。システムは、人工制御装置３（人が身に着けてもよい）、及び、駆動デバイス４をさらに具備している。センサ１は、加速度計、斜角計、ジャイロメータ（方向又は傾きを測定する）などを特に具備している。即ち、本方法を用いて歩調を改善しなければならない場合に、それを装着者の大腿又は良好な脚に取り付けてもよい（しかし、例えば、装着者の胴体など、他のセンサを他の場所に装着してもよい）。センサ１の数は重要でなく、かつ、多くの場合、単一のセンサで十分である。

人工制御装置３は、動き（障害のある脚に適用される）を計算するために、センサ１の測定値に反応する。即ち、それは、瞬間値（instantaneous value）（センサ１の測定値から動きの状態変数によってとられた）を推定し、かつ、制御（駆動デバイス４に適用される）を構成する。

次に、図２を用いて、人工制御装置３についてより詳細に論じる。人工制御装置３は、３つの一列に並んだモジュールを備えている（センサ１からの信号を取得及びデジタル化するためのモジュール５、リアルタイム計算モジュール６、及び、駆動デバイス４に制御命令を提供する制御７を構成するためのモジュール７）。人工制御装置３は、マイクロコンピュータ８に接続してもよい。後者は、デジタル化された信号（取得モジュール５から生じる）を受信し、かつ、後で説明される方法で、計算モジュール６に観測装置パラメータを戻す。取得モジュール５は、センサ１からのアナログ信号を受信し、また、デジタル化された信号を計算モジュール６に送信する（それ自体は、動きの状態変数の瞬間値を制御モジュール７に提供する。）。

本発明による方法を適用して、２つの主な段階が区別される。第１段階は、校正段階（リアルタイム計算モジュール６、及び、選択的に、制御７を構成するためのモジュールをパラメータ化することを意図した）である。校正段階は、以下に説明される４つのステップに分類される。第２段階は、使用の段階（リアルタイム計算モジュール６が動作している間）である。

本発明は、「サイクリック（cyclic）」な動き（例えば、歩行）を追うことを目的としている。使用された各センサによって検出された信号はサイクリック（換言すれば、実質的に周期的）である。

校正段階の初期ステップの間、センサによって測定された信号は、期間（検出された信号の１サイクルに少なくとも等しい）の間記録される。次いで、１サイクルの期間を有する記録された信号の一部（以降、「参照信号」と称す）が選択される。

次いで、振動子（oscillator）タイプのモデルが定義され、信号（所定サイクルに対する参照信号と実質的に同一の形状を有する）が生成される。

振動子モデルΣ（本発明の本実施例に使用された）は、ルアー（Lure）システムのクラスに属している。特に、振動子は、次式による状態変数を使用した１セットの式から定義される。

ここで、xは状態変数ベクトルであり、

はx微分ベクトルであり、yは変数出力ベクトルであり、f()は非線形関数であり、かつ、A及びCはパラメータの線形行列である。

f関数の定義、及び、線形行列パラメータの定義は最適化方法によって実行される。

いったんモデルΣが調整されると、モデルΣに関連付けられた観測装置システムΣ’は、次の方程式に従って定義される。

ここで、

はベクトルxの推定値であり、

は出力ベクトルyの推定値であり、かつ、Kはパラメータの線形行列である。

Kの定義は、当業者に既知の方法に従って、A、C及びfを選択することによって実行される。定義の例は後に与えられる。したがって、観測装置システムは、適応項

によるモデルとは異なり、これから分かるように、脚の調和及び同期を改善するために、良好な脚の歩調がモデルとは異なるとき、制御の補正を行う。

次いで、制御関数wが定義される（制御７を構成するため、モデルによって適用されることを意図した）。制御命令Dは、式

に従って、推定された状態変数

の値に依存する。

いったん定義されると、観測装置システムΣ’及び制御関数wはそれぞれ転送される（又は、換言すれば、リアルタイム計算モジュール６、及び、制御を構成するためのモジュール７にプログラムされる。）。

いったんこの校正段階が完了すると、マイクロコンピュータ８は切断してもよい。それ以降、プログラムされた人工制御装置３はスタンドアローン方法で動作してもよい。

人工制御装置３を使用するとき、リアルタイム計算モジュール６は、センサによって測定された信号をデジタル化後に受信する。計算モジュール６は、観測装置システム（予め定義されたシステムΣ’に対応する）であり、ここで、入力yはセンサの測定値uに置き換えられる。したがって、計算モジュール６の観測装置システムは、次式に従って記載してもよい。

本発明の詳細かつ代表的なアプリケーションは以降に説明される。

図３を参照する。動きは状態変数によって定義され、歩行の場合には、それらのうちの２つ（x₁及びx₂）で十分である（即ち、大腿の角位置、及び、角速度）。全歩幅（２つの連続したステップに対応する）は、動きのサイクル（クローズドモデル曲線９によって図示された）であり、歩幅の各点又は各段階は、x₁及びx₂の瞬間値によって定義される。モデル曲線９は、サイクル（状態変数

が追う）に対応する（後者によって受信された測定値信号uが、上に定義された参照信号にマッチングした場合、リアルタイム計算モジュール６によって推定されたように）。

実際の歩行では、各歩幅は異なるが、モデルから少し外れるだけである。センサ１からの信号は、ほぼ周期的であり、かつ、図４に示した態様を仮定してもよい（測定値曲線10はその強度−時間を示している）。

次に、計算モジュール６についてより詳細に論じる。それは、センサ１からの信号を変換するために使用され、かつ、取得モジュール５によって、歩行のために保存されたモデルの状態変数の形態にされる。

センサ１からの信号は、モジュール５によって、所定のサンプリング周波数を用いてデジタル化される。モジュール５は、一連又はシリーズの測定サンプルu(n)を提供する（ここで、nは所定の瞬間に対応する）。各サンプルu(n)に対して、計算モジュール６は、推定された状態変数の値

を決定する。各

値は、現在のサンプルu(n)の関数であるだけでなく、以前のサンプルの履歴の関数でもある。

図３を参照すれば、推定された状態変数の各値

は、平面の点によって表してもよい。曲線19は、推定された状態変数の値の代表的はシーケンスを表している（「不完全な」歩幅に対して取得された）。システムΣ’を用いて、モデル曲線９に対して、曲線19の収束を確実にすることが可能である。

歩行に適用された本発明の特定の場合には、要素Σは、連立方程式（３）によって定義してもよい。

ここで、μ、b及びω₀は、初期校正ステップ中に計算結果と測定値との間の誤差を最小化するために、マイクロコンピュータ８によって最適に調整される。図５は、縮尺は異なるが、図４に示された参照プロファイル11に重ね合わせて、要素Σの出力(y)12の曲線、及び、曲線11と曲線12との間の誤差曲線13を示している。システムΣ’を決定するために、式（４）z=x₂+k₁.y+k₂.y²+k₃.y³によって定義された変数zを検討する。式（５）は、連立方程式（３）を利用することによって得られる。

k₁=-μ-1、k₂=μ.b/2及びk₃=μ/3を選択することによって、式（６）

が得られ、連立方程式（７）

を用いて、観測装置システムΣ’に対応する。係数k₁、k₂及びk₃は、校正ステップで、要素Σによって計算された値b、μ及びω₀から得られる。

人工制御装置３を使用するとき、計算モジュール６は測定信号uを受信する。次いで、計算モジュール６は、観測装置システム（予め定義されたシステムΣ’に対応する）であり、ここで、入力はセンサからの測定値uと置き換えられる。

要素Σ’は、式（６）に従って、

を計算し、次いで、第２連立方程式（７）に従って、

を計算した後、再びzの値を連続的に計算し、かつ、状態変数

の値を出力において配信する。

現在の場合には、

は各速度の推定値に対応し、かつ、

は角位置の推定値に対応する。

要素Σ’だけが動作しているとき、要素Σ’（係数の値を設け、かつ、状態変数間の関係を設けるモデルを構築するため、校正ステップ中に使用された）は、本発明の使用中に活動していない（inactive）ままであり、一方では、後者は校正中に不活性（inert）であったことを強調する。さらに、マイクロコンピュータ８はこの使用中に除去される（人工制御装置３に結果を提供した後）。

要素Σは、動きを説明するために使用され、かつ、要素Σ’は、それと制御を同期させるために使用される。

システムでは、動きの状態変数がセンサ１の指示と良好に同期して連続的に計算される。状態変数の完全な復元は、歩調が各歩幅に対するモデル曲線９に正確に対応する場合にだけ得られる（実際には事実と異なる）ことに留意しなければならないが、観測装置システムΣ’の他の効果は、誤差（実際の歩幅とモデル化された歩幅との間の差異から生じる）を緩和することである。

制御モジュール７は、推定された状態変数

によって、制御命令Cを配信する。例えば、式

による。関数wは、駆動デバイス４（障害のある脚に装着された）、及び、制御（それに適用される必要がある）の性質にとりわけ依存する。

関数w（半身不随の人に対して適用される）のタイプを定義するために、例えば、次の実験的な手順を使用してもよい。健常者（後に支援が望まれる身体障害者以外）に対して、動きセンサが、身体障害者の脚（動きセンサが後に装着される）に対応する彼／彼女の片方の脚に装着され、それと同様に、彼／彼女のもう一方の脚に筋肉活動センサも装着される。次いで、健常者の少なくとも１つの歩幅が観測される。測定サイクルに対して、推定された変数状態値（対応する測定信号から）と筋肉活動の測定値（筋肉活動センサによって検出された）との間に、対応が確立される。さらに、健常者の良好な脚の筋肉活動の各測定値と、身体障害者の障害のある脚の刺激パラメータの値との間に、対応を定義してもよい（対応する筋肉活動測定を再び見出してもよい）。したがって、例えば、関数wは、対応テーブル（各推定された状態変数値

、上記した刺激パラメータに対応する制御に関連付けられた）として定義してもよい。

制御は、サイクルの各段階後に実行される。図６は、図３のサイクルに基づく実際的な例である（このグループのA,B,C又はDに対応する点、及び、点Sに対する）。

さらに、個人間の差異を考慮するために、上記した関数wは、身体障害者の動きの振幅を特に調整することが可能であるように、パラメータ化してもよい。次いで、そのパラメータの定義は、校正段階中に実行してもよい。

上記し、かつ、図２に示されたデバイスの代替的な実施例によれば、人工制御装置３は、どのようなデジタル化モジュールも備えていない。次いで、リアルタイム計算モジュール６によって受信された信号はアナログである。次いで、計算モジュール６及びモジュール７はアナログデバイスである。

したがって、本発明の主な利点は、制御の連続的な特徴（より良好な同期、振動子の安定性、及び、アプリケーションの容易性を得られる）である。

方法は、身体障害者（特に、半身不随の人）の場合について説明された。他のアプリケーションも可能である。

例えば、モジュール７によって発信された制御から、ロボットを制御してもよい（恐らく、リモートオペレーションによって）。例えば、このロボットは、これらの動きにおいて、彼／彼女を支援するために、センサ１が装着されている人を追ってもよい。

１ センサ
３ 人工制御装置
６ 計算モジュール
７ 制御モジュール
８ コンピュータ

Claims (16)

1. 生物に取り付けられ、かつ、動きを示す信号を収集するように構成されたセンサと、前記センサの信号を処理するための人工制御装置とを具備する生物の動きを追うためのデバイスであって、
   前記人工制御装置は計算モジュールと制御モジュールとを具備し、
   前記計算モジュールは、
   動きの状態変数を使用した１セットの数式で構成され、振動子タイプである動きの参照モデルと、
   前記センサの信号から前記動きの参照モデルの状態変数の推定値を配信することが可能な参照モデルのデジタル観測装置と
   を具備し、かつ、
   前記制御モジュールは、前記計算モジュールによって推定された状態変数に基づき、制御信号を生成することを特徴とするデバイス。
2. 前記動きはサイクリックであることを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
3. 前記動きの参照モデルは、
   

   

   によって定義され、xは状態変数ベクトルであり、
   

   

   は、xの微分ベクトルであり、yは出力された変数のベクトルであり、fは非線形関数であり、AおよびCはパラメータの線形行列であることを特徴とする請求項２に記載のデバイス。
4. 前記動きの参照モデルは、参照信号を記録することによって、校正段階において、初めに定義され、前記参照信号は、少なくとも、動きの１サイクルの間にセンサによって測定され、前記モデルは、参照信号と実質的に同一の形状を有する信号を生成するように定義され、
   前記観測装置は、参照モデルに関連付けられた１セットの数式として定義されることを特徴とする請求項２に記載のデバイス。
5. 前記状態変数は、角位置および角速度であることを特徴とする請求項２に記載のデバイス。
6. 前記動きは歩行であることを特徴とする請求項２に記載のデバイス。
7. 前記参照モデルの観測装置は、制御信号を補正することができる適応項による前記参照モデルとは異なることを特徴とする請求項４に記載のデバイス。
8. 前記観測装置は、数式
   

   

   によって定義され、
   

   

   はベクトルxの推定値であり、
   

   

   はベクトルyの推定値であり、Kはパラメータの線形行列であることを特徴とする請求項３に記載のデバイス。
9. 生物にセンサを取り付けるステップと、
   センサによって、動きの信号を連続的に測定するステップと、
   初めの段階で、動きが状態変数で表現される動きの参照モデルを定義するステップと、
   次の段階で、状態変数の推定値を連続的に得るステップと、参照モデルのデジタル観測装置を使用することによって得られる前記推定値に基づき制御信号を生成するステップと
   を含み、前記参照モデルは、状態変数および信号に関する１セットの数式で構成され、振動子タイプであることを特徴とする生物の動きを追うための方法。
10. 前記動きはサイクリックであることを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 前記動きの参照モデルは、
    

    

    によって定義され、xは状態変数ベクトルであり、
    

    

    は、xの微分ベクトルであり、yは出力された変数のベクトルであり、fは非線形関数であり、AおよびCはパラメータの線形行列であることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記モデルは、参照信号と実質的に同一の形状を有する信号を生成するように定義され、
    前記観測装置は、参照モデルに関連付けられた１セットの数式として定義されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
13. 前記状態変数は、角位置および角速度であることを特徴とする請求項１０に記載の生物の動きを追うための方法。
14. 前記動きは歩行であることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
15. 前記参照モデルの観測装置は、制御信号を補正することができる適応項による前記参照モデルとは異なることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
16. 前記観測装置は、数式
    

    

    によって定義され、
    

    

    はベクトルxの推定値であり、
    

    

    はベクトルyの推定値であり、Kはパラメータの線形行列であることを特徴とする請求項１１に記載の方法。

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