JP5288367B2 - 埋込型動作補助装置及びその制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は埋込型動作補助装置及びその制御方法及びプログラムに係り、特に関節の動作を補助または代行するように駆動力を発生させる埋込型動作補助装置及びその制御方法及びプログラムに関する。

例えば、関節の病気により腕や足が動作しにくかったり、あるいは筋力の低下により関節が動作しにくい場合、動作補助具を腕や足に装着して関節の動作を補助する装着式動作補助装置が開発されつつある（特許文献１参照）。

この装着式動作補助装置は、装着者の意思に基づいて発生する生体電位を検出し、この生体電位信号からモータを制御する制御信号を生成する構成であるので、動作補助具の駆動力を自分の筋力と同じように腕や足に伝達することが可能になる。
特開２００５−９５５６１号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載された埋込型動作補助装置では、装着者の外側から動作補助具を装着してベルト等で身体に固定するものであるので、身体に装着したり身体から外す作業に手間がかかり、手が不自由な人の場合には、誰かに手伝ってもらわないと装着することも外すこともできないといった問題がある。

さらに、上記のような埋込型動作補助装置は、腕や足の関節が損傷している場合には、関節の負担が大き過ぎてしまい、使用することができないおそれがある。

そこで、本発明は上記事情に鑑み、動作補助具を関節に埋め込むことにより上記課題を解決した埋込型動作補助装置及びその制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は以下のような手段を有する。
（１）本発明は、関節の動作を補助あるいは代行する埋込型動作補助装置であって、
前記関節の第１の骨に結合される第１のリムと、
前記関節の第２の骨に結合される第２のリムと、
前記第１のリムと前記第２のリムとの間に設けられ、前記第１のリムに対して前記第２のリムを前記関節の回動方向に駆動する駆動手段と、
前記駆動手段と一体に設けられ、前記駆動手段に制御信号を出力する制御手段と、
前記関節の動作に関する物理量を検出する物理量検出手段と、
前記関節を動作させる際に発生する生体信号を検出する生体信号検出手段と、
前記駆動手段と一体に設けられ、前記駆動手段の駆動履歴、前記物理量検出手段及び前記生体信号検出手段により検出した物理量及び生体信号を含む情報信号を体外に送信し、体外からの制御信号を受信する無線通信手段と、
を備えることにより、上記課題を解決するものである。
（２）本発明は、（１）に記載の埋込型動作補助装置であって、
前記物理量検出手段は、
前記第１のリムに対する前記第２のリムの回転角を検出する角度センサと、
前記駆動手段による駆動トルクを検出するトルクセンサと、
前記第１のリム及び前記第２のリムに作用する応力を検出する応力センサと、
を有することにより、上記課題を解決するものである。
（３）本発明は、（１）に記載の埋込型動作補助装置であって、
前記物理量検出手段は、前記駆動手段に供給される駆動電流から前記第１のリムに対する前記第２のリムの回転角及び駆動トルクを演算する演算手段を有することにより、上記課題を解決するものである。
（４）本発明は、（１）乃至（３）の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
前記制御手段は、前記物理量検出手段により検出された駆動トルク及び応力から前記関節に作用するトルクを求め、このトルクが予め設定された許容値以上になったとき、前記駆動手段の駆動トルクを制限するように駆動電流を制御することにより、上記課題を解決するものである。
（５）本発明は、（１）乃至（４）の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
前記関節を動作させるための信号を、前記生体信号検出手段により検出された生体信号から取得する生体信号処理手段と、
前記生体信号処理手段により取得された信号を用い、前記装着者の意思に従った動力を前記駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成する随意的制御手段と、
前記随意的制御手段により生成された随意的制御信号に基づいて、前記生体信号の信号に応じた電流を生成し、前記駆動手段に供給する駆動電流生成手段と、
を備えることにより、上記課題を解決するものである。
（６）本発明は、（５）に記載の埋込型動作補助装置であって、
さらにタスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータを格納したデータベースを備え、
前記随意的制御手段は、前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成することにより、上記課題を解決するものである。
（７）本発明は、（１）乃至（６）の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
前記生体信号検出手段により検出された生体信号を用い、前記装着者の意思に従った動力を前記駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成する随意的制御手段と、
タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータを格納したデータベースと、
前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための制御信号を生成する自律的制御手段と、
前記随意的制御手段からの随意的制御信号および前記自律的制御手段からの自律的制御信号を合成する制御信号合成手段と、
前記制御信号合成手段により合成された総制御信号に応じた総電流を生成し、前記駆動手段に供給する駆動電流生成手段と、
を備えることにより、上記課題を解決するものである。
（８）本発明は、（７）に記載の埋込型動作補助装置において、
前記データベースは、前記随意的制御信号と前記自律的制御信号との比（ハイブリッド比）を、前記フェーズの基準パラメータと所要の対応関係となるように格納し、
前記制御信号合成手段は、前記自律的制御手段により推定されたタスク及びフェーズに応じ、前記対応関係に基づいて規定されるハイブリッド比となるように、前記随意的制御信号および前記自律的制御信号を合成することにより、上記課題を解決するものである。
（９）本発明は、（７）または（８）に記載の埋込型動作補助装置であって、
前記関節の駆動手段を動作させる指令信号を、前記生体信号検出手段により検出された生体信号から取得する生体信号処理手段を備え、
前記駆動電流生成手段は、前記生体信号処理手段により取得された指令信号に応じて生成したパルス電流の供給により、前記駆動手段の動作を開始させることにより、上記課題を解決するものである。
（１０）本発明は、（７）に記載の埋込型動作補助装置であって、
前記随意的制御手段は、前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成することにより、上記課題を解決するものである。
（１１）本発明は、（１）乃至（１０）の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータを格納したデータベースと、
前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための自律的制御信号を生成する自律的制御手段と、
前記自律的制御信号に応じた電流を生成し、前記駆動手段に供給する駆動電流生成手段と、
を備えることにより、上記課題を解決するものである。
（１２）本発明は、（１）乃至（１１）の何れかに記載された埋込型動作補助装置であって、
前記駆動手段から付与された負荷としての駆動力に対する生体信号を前記生体信号検出手段によって検出し、この検出信号に基づいて補正値を設定するキャリブレーション手段を備えたことにより、上記課題を解決するものである。
（１３）本発明は、（１２）に記載された埋込型動作補助装置であって、
キャリブレーション手段は、
動作補助ユニットが前記装着者に装着された状態で前記駆動源からの所定の駆動力を外的負荷として付与する負荷発生手段と、
該負荷発生手段により付与された駆動力に抗して発生した生体信号を前記生体信号検出手段によって検出し、この検出信号に基づいて前記駆動電流生成手段が行う演算処理のパラメータを生成し、このパラメータを当該装着者固有の補正値として設定する補正値設定手段と、
を備えたことにより、上記課題を解決するものである。
（１４）本発明は、（１３）に記載された埋込型動作補助装置であって、
前記生体信号検出手段により検出された前記生体信号と前記駆動手段を制御する制御信号との対応関係のデータが格納されたデータベースを有し、
前記補正値設定手段は、前記データベースに格納された制御信号を前記補正値に補正することにより、上記課題を解決するものである。
（１５）本発明は、（１）乃至（１４）の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
前記駆動手段は、電動モータからなり、
前記第１のリム及び第２のリムの少なくとも何れか一方に、前記電動モータに電流を供給する充電式バッテリを設け、
前記充電式バッテリは、電磁誘導により体外から充電されることを特徴とする埋込型動作補助装置。
（１６）本発明は、（１）乃至（１５）の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
前記駆動手段及び前記無線通信手段は、防水構造とされたケースに収納されていることにより、上記課題を解決するものである。
（１７）本発明は、（１）乃至（１６）の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
前記制御手段に任意の制御信号を入力するリモートコントローラを備えることにより、上記課題を解決するものである。
（１８）本発明は、（１７）に記載の埋込型動作補助装置であって、
前記リモートコントローラは、
任意の入力操作を行なう入力手段と、
前記駆動手段の動作状態を示す情報を表示する表示手段と、
前記駆動手段に対して任意の制御信号を無線信号に変換して送信し、前記無線通信手段を介して制御信号を前記制御手段に入力する通信手段と、
を有することにより、上記課題を解決するものである。
（１９）本発明は、（１）乃至（１８）の何れかに記載の埋込型動作補助装置の制御手段が実行する制御方法であって、
前記制御手段が、
関節を動作させるための指令信号を生体信号センサにより検出された生体信号から取得する手順と、
前記生体信号から取得された指令信号を用い、装着者の意思に従った動力を前記関節の駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成する手順と、
前記随意的制御信号に基づいて、前記生体信号の信号に応じた電流を生成し、駆動手段に供給する手順と、
前記関節に設けられた物理量検出手段により前記関節の動作に関する物理量を検出する手順と、
を実行することにより、上記課題を解決するものである。
（２０）本発明は、（１９）に記載の埋込型動作補助装置の制御方法であって、
前記制御手段が、
タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータをデータベースに格納する手順と、
前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための制御信号を生成する手順と、
をさらに実行することにより、上記課題を解決するものである。
（２１）本発明は、（１）乃至（１８）の何れかに記載の埋込型動作補助装置の制御手段が実行する制御方法であって、
前記制御手段が、
タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータをデータベースに格納する手順と、
関節を動作させるための指令信号を生体信号検出手段により検出された生体信号から取得する手順と、
前記生体信号から取得された指令信号を用い、前記装着者の意思に従った動力を前記関節の駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成する手順と、
前記関節の動作に関する物理量を検出する物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための自律的制御信号を生成する手順と、
前記随意的制御信号と前記自律的制御信号とを合成する手順と、
合成された総制御信号に応じた駆動電流を生成し、前記駆動手段に供給する手順と、
前記関節に設けられた物理量検出手段により前記関節の動作に関する物理量を検出する手順と、
を実行することにより、上記課題を解決するものである。
（２２）本発明は、（２１）に記載の埋込型動作補助装置の制御方法であって、
前記制御手段が、
前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための制御信号を生成することにより、上記課題を解決するものである。
（２３）本発明は、（１）乃至（１８）の何れかに記載の埋込型動作補助装置の制御手段が実行する制御方法であって、
前記制御手段が、
タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータをデータベースに格納する手順と、
物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を駆動手段に発生させるための自律的制御信号を生成する手順と、
前記自律的制御信号に応じた駆動電流を生成し、該駆動電流を前記駆動手段に供給する手順と、
前記装着者の関節に設けられた前記物理量検出手段により前記関節の動作に関する物理量を検出する手順と、
を実行することにより、上記課題を解決するものである。
（２４）本発明は、（１９）乃至（２３）の何れかに記載された埋込型動作補助装置の制御方法であって、
前記制御手段が、
前記駆動手段から付与された負荷としての駆動力に対する生体信号を前記生体信号検出手段によって検出し、この検出信号に基づいて補正値を設定するキャリブレーション処理を実行することにより、上記課題を解決するものである。
（２５）本発明は、（１９）乃至（２４）の何れかに記載された制御方法を、埋込型動作補助装置を制御するためのコンピュータに実行させることにより、上記課題を解決する。

本発明によれば、関節に埋め込まれた制御手段によって生成された駆動情報信号を関節に埋め込まれた駆動手段に入力するため、体外に動作補助具を装着する場合よりも装着脱作業が不要になると共に、動作補助具が体外に突出することがないので、装着者の負担を軽減することができるばかりか、外観的にも装着していることが分かりにくいので、通常の人と同じように生活することが可能になる。また、無線通信手段により駆動手段の駆動履歴、物理量検出手段及び生体信号検出手段により検出した物理量及び生体信号を含む情報信号を体外に送信し、体外からの制御信号を受信するため、上記情報信号により判明した状況を装着者やメンテナンス要員に報知することができる。

また、本発明によれば、電動モータに電流を供給するバッテリ部への充電を体外からの電磁誘導により行えるので、装着者に電源供給のためのケーブルを埋め込む必要がなく、充電作業も簡単に行うことができる。

また、本発明によれば、体内に埋め込まれた駆動手段及び無線通信手段が防水構造とされたケースに収納されるため、体液が浸入することが防止され、体液との接触による作動不良を解消することができる。

また、本発明によれば、関節に作用するトルクを求め、このトルクが予め設定された許容値以上になったとき、駆動手段の駆動トルクを制限するように駆動電流を制御するため、装着者の骨格に無理なトルクをかけないようにして骨格が駆動手段の駆動トルクによって破損することを防止することが可能になる。

また、本発明によれば、リモートコントローラを操作して関節に埋め込まれた制御手段に任意の数値（データ）を入力することが可能なため、制御手段に直接ケーブルを接続しなくても各種の信号入力やデータ入力を簡単に行なうことが可能になる。そのため、装着者自身がリモートコントローラを操作して自分の体調に合った駆動力が得られるように設定値を（パラメータ）を適宜変更することも可能になり、専門知識を有する技術者でなくても、制御手段により制御される駆動手段の駆動力の大きさやレスポンスなどを微調整することも可能になる。

以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。

図１は本発明による埋込型動作補助装置の装着状態の一実施例を示す斜視図である。図２Ａは動作補助ユニットの構成を示す正面図である。図２Ｂは動作補助ユニットの構成を示す側面図である。尚、図１においては、例えば４肢のうち腕の肘関節に動作補助具を埋め込んだ場合を例に挙げて説明するが、本発明の動作補助具を両腕の肘、両足の膝の各関節に埋め込むことも可能である。

図１及び図２Ａ、図２Ｂに示されるように、埋込型動作補助装置１０は、関節の動作を補助する装置であって、装着者の関節２０に装着される動作補助ユニット３０と、動作補助ユニット３０に対して無線により体外から入力操作するリモートコントローラ４０とから構成されている。リモートコントローラ４０は、無線信号を介して動作補助ユニット３０の電源のオン・オフ操作やモータ動作情報を読み込んでモニタしたり、あるいは駆動電流を生成する過程で演算処理される際のパラメータを装着者の体調に合わせて調整するといった操作を行える。

動作補助ユニット３０は、肘の関節２０の上腕骨からなる第１の骨２２に結合される第１のリム５０と、関節２０の肘より下方にある親指側の橈骨及び小指側の尺骨からなる第２の骨２４に結合される第２のリム６０と、第１のリム５０と第２のリム６０との間に設けられ、第１のリム５０に対して第２のリム６０を関節の回動方向に駆動するモータユニット（駆動手段）９０とを有する。第１のリム５０の上端には、第１の骨２２に結合される結合部５２が突出しており、第２のリム６０の下端には、第２の骨２４に結合される結合部６２が突出している。

第１のリム５０及び第２のリム６０の結合部５２，６２は、骨に直接結合されるため、例えば、チタン、チタン合金またはセラミックス等の腐蝕しにくい材質によって形成されている。また、結合部５２，６２と骨との結合方法としては、例えば、チタン、チタン合金またはセラミックス等の腐蝕しにくい材質によって形成されたビスやリベットなどの締結部材によって締結される方法が用いられる。

また、モータユニット９０の側面には、モータユニット９０の駆動履歴などの情報を体外に送信し、リモートコントローラ４０からの操作信号を受信する無線送受信機（無線通信手段）８０と、モータユニット９０に駆動電流を供給する制御部（制御手段）１００とが設けられている。尚、制御部１００は、外部からの衝撃を受けないように装着側の内側面に配置され、無線送受信機８０は電波を送受信しやすい外側面に配置される。

さらに、モータユニット９０は、ＤＣモータまたはＡＣモータなどからなる電動モータ（以下「モータ」と称する）９２を有する。モータ９２は、固定子と回転子とを組み合わせた構成であり、固定子または回転子の一方がコイルで、他方が永久磁石である。モータ９２による駆動力は、固定子と回転子との間の相対な回転を減速ギヤ等の減速機構を介して第２のリム６０に伝達される。また、モータ９２としては、設置スペースが小さく済むように薄型化された超音波モータを用いても良いのは勿論である。

そして、制御部１００は、マイクロコンピュータからなり、リモートコントローラ４０から送信された入力信号に基づいて動作条件（各種パラメータ）を適宜変更し、装着者自身の体調に合った駆動電流を生成し、この駆動電流をモータ９２のコイルに供給することで第１のリム５０に対して第２のリム６０を回動させる。尚、制御部１００（１００Ａ〜１００Ｆ）の取付け位置は、各実施例で共通であるが、各実施例での制御処理が夫々異なるので、実施例１においては、制御部１００Ａが後述する各制御処理を実行し、他の実施例２〜６では、夫々制御部１００Ｂ〜１００Ｆが各制御処理を実行するものとして以下説明する。

また、モータユニット９０の制御部１００には、上腕部の生体電位を検出する生体電位センサ１１０（生体信号検出手段）が接続されている。装着者は、脳からの神経系統では腕を動作させようとすると、神経伝達信号を発生する。そのため、生体電位センサ１１０は、上腕の筋肉に埋め込まれるため、筋電位信号や神経伝達信号などの生体電位信号を皮膚を介さないで直接検出することが可能になり、上腕の皮膚表面に貼着されるよりも生体電位信号（生体信号）を正確に検出することができる。

また、上記生体電位センサ１１０により検出される生体電位信号としては、例えば、心臓の心拍数や心電図を得るため検出される心電位や脳波などがある。

第１のリム５０及び第２のリム６０の内部には、夫々充電式バッテリユニット１２０が収納されている。充電式バッテリユニット１２０は、外部から非接触で充電が行なわれる充電ユニット１２２と充電式バッテリ１２４とからなる。充電式バッテリユニット１２０は、一対ずつ設けられており、一方がメイン電源で、他方が予備電源である。そのため、動作補助ユニット３０では、一方の充電式バッテリ１２４の電圧が低下しても他方の充電式バッテリ１２４に自動的に切り替わり、電池切れによって突然駆動停止することが防止される。また、充電式バッテリユニット１２０は、体内に装着された状態のまま充電することができるので、充電寿命が切れるまで長時間（充電可能回数の範囲内）体内に装着したまま使用することが可能である。尚、充電式バッテリユニット１２０は、第１のリム５０及び第２のリム６０の夫々に設けても良いし、あるいは何れか一方のリム内部に設けるようにしても良い。

また、モータユニット９０は、供給された駆動電流によって発生したトルクＴを検出するトルクセンサ（物理量センサ）９４と、第１のリム５０と第２のリム６０との回転角θを検出する角度センサ（物理量センサ）９６とを有する。トルクセンサ９４及び角度センサ９６は、検出したトルク及び角度の検出信号をモータユニット９０の制御部１００に出力する。トルクセンサ９４としては、回転駆動力を伝達する軸の歪みを検出する磁歪式トルクセンサ、あるいはモータ９２の駆動側ギヤと負荷側ギヤの位相差を電磁的に検出する電磁式トルクセンサなどが用いられる。また、角度センサ９６としては、例えば、回転角に応じた数のパルスを出力するロータリエンコーダや回転角に応じた抵抗値に変化するポテンショメータなどが用いられる。

さらに、第１のリム５０及び第２のリム６０の外周には、モータ駆動時に作用する応力（歪み）を検出する応力センサ（物理量センサ）１３０が設けられている。この応力センサ１３０は、歪みゲージからなり、第１のリム５０及び第２のリム６０に作用した応力に応じた検出信号をモータユニット９０の制御部１００に出力する。

制御部１００は、トルクセンサ９４、角度センサ９６、生体電位センサ１１０、応力センサ１３０により検出された各検出信号を無線送受信機８０を介してリモートコントローラ４０に無線により送信する。そのため、リモートコントローラ４０は、制御部１００から送信された各データを表示してモニタすることができ、例えば、モータ９２の駆動力低下やバッテリの電圧低下に伴う充電時期の予測などを簡単に確認することが可能になる。

また、上記トルクセンサ９４、角度センサ９６を設ける代りにモータ９２に供給される駆動電流に基づいてモータ９２から第１のリム５０、第２のリム６０に伝達されるトルク、及び第１のリム５０、第２のリム６０の相対的な回転角を演算して求めることも可能である。そのため、モータユニット９０にトルクセンサ９４、角度センサ９６を設けることができない場合、あるいはモータユニット９０を小型化、軽量化を図るためにトルクセンサ９４、角度センサ９６を除去して動作補助ユニット３０によるトルク、回転角を演算処理により行なうことも可能である。

上記無線送受信機８０、モータ９２、トルクセンサ９４、角度センサ９６は、モータユニット９０のケース９７，９８に収容されている。一方のケース９７は、第１のリム５０のロッド５４と一体的に連結され、他方のケース９８は第２のリム６０のロッド６４と一体的に連結されている。ケース９７，９８は、互いに回動可能に連結されており、連結部分はシール部材によって液密にシールされている。そのため、関節２０の内部に装着されたモータユニット９０は、体液がケース内側に浸入しない防水構造になっており、体液によってモータ９２が作動不良を起こさないように構成されている。

また、ケース９７，９８は、充電式バッテリ１２４を充電する際の電磁波やモータ駆動時の磁界を遮蔽するシールド材によって形成されている。

図３は動作補助ユニット３０とリモートコントローラ４０の概略構成を示すブロック図である。図３に示されるように、動作補助ユニット３０の無線送受信機８０は、電波を送受信するアンテナ８２を有する。アンテナ８２は、フィルム状の基板状にアンテナパターンが形成されており、体外との送受信が可能となるようにケース９７，９８の外側に設けられている。

充電バッテリユニット１２０の充電ユニット１２２は、充電式バッテリ１２４に電流を供給する２次コイル１２６を有する。充電式バッテリ１２４を充電する充電器１４０は、２次コイル１２６に１次コイル１４２を近接させて電磁誘導により２次コイル１２６に２次電流を発生させるように構成されている。従って、充電式バッテリ１２４は、定期的に充電器１４０によって体外から充電されることで制御部１００及びモータ９２に電流を安定供給することが可能になる。また、制御部１００は、各制御プログラムや演算処理を行なう際の各パラメータが格納されたメモリ１０２を有する。

リモートコントローラ４０は、電源スイッチ１５０と、テンキー１５１と、メモリ１５２と、キャリブレーションスイッチ１５４と、データ要求スイッチ１５６と、液晶パネル（ＬＣＤ）からなる表示器１６０と、制御回路１７０と、無線信号を送受信する無線送受信機（通信手段）１８０と、充電バッテリユニット１９０とを有する。充電バッテリユニット１９０は、前述した充電バッテリユニット１２０と同様に、充電ユニット１２２と充電式バッテリ１２４とを有する。従って、充電バッテリユニット１９０は、定期的に充電器１４０によって充電されることで表示器１６０及び制御回路１７０に電流を安定供給することが可能になる。

キャリブレーションスイッチ１５４は、後述するキャリブレーション処理（自動的に行なうように設定されている）を任意のタイミングで行なう際に操作されるスイッチである。

データ要求スイッチ１５６は、例えば、装着者自身が動作補助ユニット３０の動作状態、充電式バッテリ１２４の残量及び充電の要否、モータ９２のトルクや回転角、無線による制御信号に対する応答性などの動作情報を知りたいときに操作するスイッチである。

また、テンキー１５１を操作して、任意の数値を入力することで、例えば、モータ８２のトルクを増減したり、パラメータを微調整して装着者が使いやすいように各種設定値を修正することも可能である。尚、リモートコントローラ４０は、各種設定値を修正する場合、予め設定されたパスワードを入力することによって装着者本人や特定のメンテナンス要員、医師などのみが操作可能となるようにプログラムされている。

表示器１６０は、データ要求スイッチ１５６がオンに操作されてモータユニット９０の制御部１００から送信された情報（例えば、動作補助ユニット３０の動作状態、充電式バッテリ１２４の残量及び充電の要否、モータ９２のトルクや回転角、無線による制御信号に対する応答性などの動作情報）を表示して装着者やメンテナンス要員に報知することができる。

無線送受信機１８０は、アンテナ１８０ａにより電波の送受信を行なっており、動作補助ユニット３０の無線送受信機８０との間で微弱無線と呼ばれる通信方式を用いて通信を行なうように設定されている。

図４は埋込型動作補助装置１０の保守管理システム１８１を示すシステム系統図である。図４に示すように、保守管理システム１８１は、使用者側に配備される埋込型動作補助装置１０と通信を行なう無線中継装置１８２と、並びに供給者側に配備されるとともに前記使用者側の無線中継装置１８２にインターネット等の通信ネットワーク１８３を介して接続された情報管理装置１８４とを有する。

情報管理装置１８４は、埋込型動作補助装置１０の動作状況を管理するセンタに設置されており、通信ネットワーク１８３に接続された通信装置１８５と、通信装置１８５から入力された各埋込式動作補助装置１０の動作状況の情報（モータ９２の履歴情報、バッテリ残量などの情報を含む）を逐次格納するデータベース１８８を有する記憶装置（記憶手段）１８６と、記憶装置１８６に格納された各動作状況の情報から当該埋込式動作補助装置１０に対する分析を行なう分析装置（分析手段）１８７とを有する。

また、分析装置１８７は、データベース１８８に格納された履歴情報を分析して当該モータユニット９０の寿命や過負荷状態の有無などの分析情報を作成するとともに、分析結果の重要度が高い場合にその分析情報を当該埋込型動作補助装置１０及びリモートコントローラ４０に送信する
通信装置１８５は、モータユニット９０から無線中継装置１８２及び通信ネットワーク１８３を介して送信されたモータ９２の駆動状態や充電式バッテリ１２４の残量、寿命などの履歴情報を受信する受信部１８５Ａと、分析手段によって得られた分析結果からモータ９２や充電式バッテリ１２４のメンテナンスが必要であると判定された場合、当該モータユニット９０の制御部１００に対してメンテナンス情報を送信する送信部１８５Ｂとを有する。

埋込型動作補助装置１０は、上述のようにモータユニット９０が無線送受信機８０を有する。そのため、情報管理装置１８４には、複数の埋込型動作補助装置１０から情報が送信され、データベース１８８上で一括して管理する。

このように、動作補助装置の動作状況を管理するセンタのデータベース１８８に、複数のモータユニット９０から無線送受信機８０及び通信ネットワーク１８３を介して送信されたモータ９２の駆動状態の履歴情報や充電式バッテリ１２４の残量、寿命などの情報を格納し、データベース１８８に格納された履歴情報を分析する。そして、当該モータユニット９０の寿命や過負荷状態の有無などの情報に基づいて得られた分析結果から当該モータユニット９０に対してメンテナンス情報を送信することにより、モータユニット９０が正常か否かを常時分析することが可能になると共に、モータユニット９０で何らかの異常が発生した場合には直ちに警報を無線信号により発して装着者に報知することが可能になる。

図５は実施例１の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。図５に示されるように、制御部１００Ａは、演算処理を行なうコンピュータであり、メモリ１０２から制御プログラムを読み込むことにより後述する各制御処理を実行する。尚、図５の制御部１００Ａは、図３の制御部１００の一例である。

本実施例において、モータユニット９０は、生体電位センサ１１０により検出された生体電位から指令信号を取得する生体電位処理手段（生体信号処理手段）２００と、神経伝達信号ｂおよび筋電位信号ｃに基づいて動作補助ユニット３０のモータユニット９０の駆動を制御する随意的制御手段２１２と、随意的制御手段２１２から出力された制御信号に応じた駆動電流をモータユニット９０に印加する駆動電流生成手段２２０とを有する。

随意的制御手段２１２は、後述するように、装着者の意思により腕を動作させる際に生じる生体電位信号ａから神経伝達信号ｂおよび筋電位信号ｃを生成する生体電位処理手段２００からの指令信号に基づいて制御信号を駆動電流生成手段２２０に出力する。駆動電流生成手段２２０は、随意的制御手段２１２からの制御信号に応じた駆動電流を生成してモータユニット９０に出力する。

生体電位センサ１１０は、上腕の内部で発生する生体電位信号ａを検出して生体電位処理手段２００に入力する。生体電位処理手段２００は、生体電位信号ａから神経伝達信号ｂおよび筋電位信号ｃを抽出して随意的制御手段２１２に入力する。随意的制御手段２１２は、装着者の意思で動作補助ユニット３０が装着された腕の関節２０を動作させる際に生じる生体電位信号ａから得られた神経伝達信号ｂおよび筋電位信号ｃに基づいて随意的制御信号ｄ１を生成する。

すなわち、随意的制御手段２１２は、生体電位信号ａに含まれる神経伝達信号ｂおよび筋電位信号ｃ（腕の状態によって検出レベルが低下している場合もある）を用い、装着者の意思に従った動力をモータユニット９０に発生させるための随意的制御信号ｄ１を生成する。随意的制御手段２１２での制御則としては、比例制御を適用することができる。この比例制御により随意的制御信号ｄ１と駆動電流ｅとが比例関係になる。さらに、モータユニット９０の特性により駆動電流値とモータユニット９０の発生トルク値とが比例関係になる。尚、随意的制御手段２１２での制御則としては、比例制御と微分制御および／または積分制御とを組み合わせたものを適用しても良い。

例えば、装着者が関節２０を動作させようとすると、腕の内部に設けられた生体電位センサ１１０は腕の内部から生体電位を直接的に検出し、検出された生体電位に応じた生体電位ａを生体電位処理手段２００に出力する。このように、生体電位センサ１１０は、生体電位信号ａを上腕の筋肉から直接検出するため、皮膚表面で検出される場合よりも検出精度が高く、微弱な信号でも正確に検出することが可能である。

生体電位処理手段２００から神経伝達信号ｂと筋電位信号ｃとからなる指令信号を入力された随意的制御手段２１２は、神経伝達信号ｂと筋電位信号ｃから制御信号ｄ１を生成して駆動電流生成手段２２０に出力する。

駆動電流生成手段２２０は、随意的制御手段２１２からの制御信号ｄに基づいてモータ駆動電流ｅを生成してモータユニット９０のモータ９２に供給する。これにより、モータユニット９０の駆動力により第１のリム５０に対して第２のリム６０を回動させる。そのため、動作補助ユニット３０を設けられた腕の関節２０が角度θを変える方向に回動動作する。

尚、埋込型動作補助装置１０は、関節２０を構成する骨格が損傷した場合に動作補助手段として有効に作用するものであるので、神経系統が正常である場合には、モータユニット９０からのトルクや回転角を装着者自身が神経系統によって感じ取ることができる。

また、装着者が骨格を損傷すると共に、神経系統が麻痺して関節２０の動きを装着者自身が感じにくい場合は、装着者の皮膚に貼り付けた振動部材やスピーカなどにより感覚的に感じることができるように例えば、各物理量センサ（トルクセンサ９４、角度センサ９６、応力センサ１３０）で検出されたセンサ信号ｆを感覚的にフィードバックする方式を採用することも可能である。この場合、装着者は、センサ信号ｆを振動部材など介して伝達されることで関節２０の動作状態を間接的に認識することが可能になる。これにより、装着者は、動作補助ユニット３０が内蔵された腕を自分の腕と同じように動作させることが可能になる。

図６は生体電位信号から各制御信号を生成する過程を示す図である。図６に示されるように、生体電位センサ１１０により検出された生体電位信号ａは、神経伝達信号ｂおよび筋電位信号ｃを有する。神経伝達信号ｂは意思伝達信号とも言えるもので、筋電位信号の先頭領域と重なっている。神経伝達信号ｂの周波数は，一般に筋電位信号ｃの周波数より高いので、異なるバンドパスフィルタを用いることにより分離することができる。

神経伝達信号ｂは、生体電位信号ａを増幅器２０２により増幅した後、例えば３３Ｈｚ〜数ＫＨｚの高帯域バンドパスフィルタ２０４により取り出すことができる。また、筋電位信号ｃは、生体電位信号ａを増幅器２０２により増幅した後、例えば３３Ｈｚ〜５００Ｈｚの中帯域バンドパスフィルタ２０６により取り出すことができる。尚、図５において、各フィルタ２０４，２０６は並列に接続されているがこれに限定されず、両フィルタ２０４，２０６が直列に接続されていても良い。

また、神経伝達信号ｂは、筋電位信号ｃの先頭領域のみならず、先頭領域以降についても重なる場合が有り得る。この場合には、神経伝達信号ｂの先頭領域のみを後述するパルス電流の生成に利用するようにすれば良い。

神経伝達信号ｂおよび筋電位信号ｃには、スムージング処理を行う。各電流は、生体信号処理手段２００からの信号をスムージングして得た制御信号を入力とし、駆動電流生成手段２２０によって生成される。

神経伝達信号ｂは、時間軸上の幅が狭いので、スムージング処理だけでもパルス状となり、この神経伝達信号ｂに基づいて駆動電流生成手段２２０によって生成される電流もパルス状となる。尚、神経伝達信号ｂに基づいて得られる電流（パルス電流）ｅ１は、矩形波状となる。一方、筋電位信号ｃは、時間軸上の幅が広いので、スムージング処理することにより実質的に筋電位に比例する山状となり、この筋電位信号ｃに基づいて駆動電流生成手段２２０によって生成される電流ｅ２も山状となる。

神経伝達信号ｂに基づいて生成されるパルス電流ｅ１と、筋電位信号ｃに基づいて比例的に生成される電流ｅ２との総電流（随意的制御信号）ｅがモータユニット９０に供給されると、この総電流ｅに比例する大きさのトルクをモータ９２が発生する。モータユニット９０のモータ９２に入力される各電流ｅ，ｅ１，ｅ２の大きさは、装着者の動作時の感覚により適宜設定される。

ここで、総電流ｅは十分に大きな電流に設定してあるので、装着者の動作意思に遅れなくモータユニット９０が駆動され、装着者は自分の意思に従った関節２０の動作を違和感なく行うことができる。尚、パルス電流ｅ１を特に大きく示しているが、これはその役割を強調するためで、実際のパルス電流と筋電位信号から得られた駆動電流ｅ２との関係を示すものではない。

ここで、図５に示す上記制御システムにおける動作補助ユニット３０の制御部１００Ａが実行する制御処理の手順について図７のフローチャートを参照して説明する。制御部１００Ａは、メモリ１５２に格納された制御プログラムを読み込んで図７の制御処理を実行する。

図７のＳＡ１１において、リモートコントローラ４０の電源スイッチ１５０がオンに操作されると、ＳＡ１２に進み、生体電位センサ１１０によって検出された生体電位信号ａが受信されたか否かをチェックする。ここで、装着者が自らの意思で動作補助ユニット３０が装着された関節２０を動作させようとすると、生体電位センサ１１０により生体電位信号ａが検出されるため、ＳＡ１３の処理に進む。

ＳＡ１３では、生体電位センサ１１０により検出した生体電位信号ａから神経伝達信号ｂおよび筋電位信号ｃを取得する（生体電位処理手段）。続いて、ＳＡ１４に進み、神経伝達信号ｂに基づいてパルス電流ｅ１を生成し、且つ筋電位信号ｃに基づいて電流ｅ２を生成する（駆動電流生成手段）。

次のＳＡ１５では、神経伝達信号ｂに応じたパルス電流ｅ１がモータの駆動開始可能電流の下限値Ｉｔ以上か否かをチェックする。このＳＡ１５において、パルス電流ｅ１がモータ９２の駆動開始可能電流の下限値Ｉｔ以上でない場合（ＮＯの場合）、ＳＡ１６に進み、パルス電流ｅ１が駆動開始可能電流の下限値Ｉｔ以上になるように、パルス電流ｅ１を増幅する。

また、ＳＡ１５において、パルス電流ｅ１がモータ９２の駆動開始可能電流の下限値Ｉｔ以上の場合（ＹＥＳの場合）、ＳＡ１７に進み、パルス電流ｅ１に応じた指令信号を生成する。続いて、ＳＡ１８では、筋電位信号ｃに基づく駆動電流ｅ２をモータ９２に出力する。これで、関節２０は、動作補助ユニット３０のモータ９２の駆動力によって回動動作を行なう。

次のＳＡ１９では、関節２０の動作に伴って動作補助ユニット３０から送信された各物理量センサ（トルクセンサ９４、角度センサ９６、応力センサ１３０）のセンサ信号ｆを受信したか否かをチェックする。

続いて、ＳＡ２０に進み、モータ９２の駆動力による関節２０の動作に伴って応力センサ１３０により検出された第１のリム５０及び第２のリム６０に発生した応力が予め設定された許容値以下か否かをチェックする。この許容値は、第１のリム５０及び第２のリム６０の結合部５２，６２と骨との結合強度、及び第１のリム５０、第２のリム６０が連結された各骨自体の強度に応じて選択的に設定されている。これにより、モータ９２の駆動力が結合部５２，６２と骨との結合強度、及び第１のリム５０、第２のリム６０と骨の強度を超えないように制御しており、モータ９２の駆動力による骨折を防止する。

従って、ＳＡ２０において、第１のリム５０及び第２のリム６０に発生した応力が予め設定された許容値以下の場合（ＹＥＳの場合）、ＳＡ２１に進み、各物理量センサ（トルクセンサ９４、角度センサ９６、応力センサ１３０）の検出値（物理情報）及び関節トルク、駆動トルク、心電位（心拍数、心脈）、脳波等の生体電位信号をリモートコントローラ４０の表示器１６０に表示させる。これにより、装着者は、表示器１６０の表示から関節２０の動作状態及び動作補助ユニット３０の動作状態を認識することが可能になる。

また、上記ＳＡ２０において、第１のリム５０及び第２のリム６０に発生した応力が予め設定された許容値以上の場合（ＹＥＳの場合）、ＳＡ２２に進み、モータ９２に供給される駆動電流ｅを例えば、１０％下げる。尚、駆動電流ｅの下げ幅は、任意の値に設定することが可能であり、例えば、１〜１０％の範囲内で設定変更することができる。

そして、ＳＡ２３では、上記のように制限された駆動電流をモータ９２に出力する。これにより、モータ９２は結合部５２，６２と骨との結合強度、及び第１のリム５０、第２のリム６０と骨の強度を超えないように制限されたトルク、回転角を第１のリム５０と第２のリム６０との間で発生させる。

続いて、ＳＡ２４に進み、制限された駆動電流のデータをリモートコントローラ４０の表示器１６０に表示させる。この後は、上記ＳＡ１９に戻り、関節２０の動作に伴って各物理量センサ（トルクセンサ９４、角度センサ９６、応力センサ１３０）のセンサ信号ｆを受信したか否かをチェックしてＳＡ１９以降の処理を行なう。

これにより、モータ９２の駆動力が許容値以上のときは、駆動電流ｅを段階的に下げて関節２０の骨の強度（結合部５２，６２と骨との結合強度、及び第１のリム５０、第２のリム６０と骨の強度）に対して過剰なトルクが伝達されることを防止して腕の骨折を防止する。

このＳＡ１１〜ＳＡ２４の処理は、リモートコントローラ４０の電源スイッチ１５０がオフになるまで繰り返し実行される。これにより、モータ９２は、装着者の意思に応じた動作を行なうように駆動制御される。

図８は実施例２の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。尚、図８において、前述した実施例１の図４と同一部分には同一符号を付してその説明を省略する。

図８に示す実施例２の制御部１００Ｂは、生体電位処理手段２００、随意的制御手段２１２、データベース３００、駆動電流生成手段２２０を有する。尚、動作補助ユニット３０は、前述した実施例１と同じ構成であるので、その説明を省略する。また、図８の制御部１００Ｂは、図３の制御部１００の一例である。

制御部１００Ｂのデータベース３００は、装着者の関節２０の回転角及び角速度等を、全タスクの全フェーズについて経験的に求め、それらの基準パラメータ（基準の回転角及び角速度等）を格納している。そして、随意的制御手段２１２は、動作補助ユニット３０（図１乃至図３を参照）のモータ９２の随意的制御を行う際、装着者の動作に関する物理量からデータベース３００からタスク及びフェーズを推定し、推定したフェーズに対応するパワーアシスト率となるように駆動力をモータ９２に発生させる。

ここで、上記タスク（Ｔａｓｋ）およびそのフェーズ（Ｐｈａｓｅ）について説明する。タスクとは装着者の各動作パターンを分類したもので、フェーズは各タスクを構成する一連の最小動作単位である。

図９は、人間の基本動作として、歩行（タスクＡ）、立ち上がり（タスクＢ）、座り（タスクＣ）、および階段の昇りまたは降り（タスクＤ）を例示する図である。尚、本実施例では図１〜３に示されるように、腕の関節２０（肘）に動作補助ユニット３０を実装した場合について説明しているが、ここでは、説明の便宜上、人間の全身運動動作を例に挙げて説明する。

図９において、各タスクは上記フェーズからなり、例えば歩行タスクＡは、両足が揃ったフェーズＢ１と、右足が前に出たフェーズＢ２と、左足が前にでて両足が揃った状態になったフェーズＢ３と、左足が前に出たフェーズＢ４からなる。

これと同様に動作補助ユニット３０による腕の動きも上げ（タスクＥ）、下げ（タスクＦ）、腕を水平に旋回（タスクＧ）といった具合に複数のタスクが規定されており、各タスク毎に肩の動き（フェーズＥ１）、肘の動き（フェーズＥ２）、手首の動き（フェーズＥ３）からなる。

このような一連のフェーズをフェーズ・シークエンス（Ｐｈａｓｅ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）という。装着者の動作を補助するのに適切な動力はフェーズ毎に異なる。そのため、各フェーズによって異なるパワーアシスト率ＰＡＲ１，ＰＡＲ２，ＰＡＲ３，ＰＡＲ４を付与することにより、フェーズ毎に最適な動作補助を行うことができる。

装着者の動きを分析すると、各フェーズにおける各関節の回転角及び角速度、動作速度及び加速度、姿勢、重心の移動等が決まっていることが分かる。例えば、装着者の典型的な腕の動作パターンは決まっており、そのパターンで腕を動作させるときに最も自然に感じる。従って、装着者の各関節の回転角及び角速度等を、全タスクの全フェーズについて経験的に求め、それらを基準パラメータ（基準の回転角及び角速度等）としてデータべース３００に格納しておけば良い。

尚、片腕に動作補助ユニット３０が装着された障害者の場合、腕の関節２０を動作させて関節２０の回転角及び角速度等を、全タスクの全フェーズについて求めることができない場合がある。その場合は、予め動作補助ユニット３０を装着する当該装着者と身長及び体重が似ている別人から得た各フェーズにおける基準パラメータ（基準の回転角及び角速度等）を作成してデータべース３００に格納するようにする。

図１０Ａはデータベース３００に格納されている各タスク及び各フェーズを模式的に示す図である。図１０Ｂは、物理量を基準パラメータと比較することにより装着者が行おうとしているタスク、およびその中のフェーズを推定するプロセスを示す図である。図１０Ａ、図１０Ｂに示すタスクおよびフェーズは、図９に示すものである。例示したタスクＡ（歩行）、タスクＢ（立上り）、タスクＣ（座り）・・・腕の上げ（タスクＥ）、下げ（タスクＦ）、腕を水平に旋回（タスクＧ）は、それぞれ、一連のフェーズ（フェーズＡ１、フェーズＡ２、フェーズＡ３・・・、フェーズＢ１、フェーズＢ２、フェーズＢ３・・・等）により構成されている。

装着者が腕の動作を開始すると、物理量センサとしてのトルクセンサ９４、角度センサ９６、応力センサ１３０で検出されたセンサ信号により得られた各種の物理量の実測値をデータベース３００に格納された基準パラメータと比較する。この比較は、図１０Ｂ中のグラフで概略的に示す。このグラフでは、膝の回転角θおよび角速度θ’、腰の回転角θおよび角速度θ’、および重心位置ＣＯＧおよび重心位置の移動速度ＣＯＧ’を示しているが、勿論比較する物理量はこれらに限定されない。

一定の短い時間間隔で実測の物理量と基準パラメータとを比較する。この比較処理は、全てのタスク（Ａ，Ｂ，Ｃ・・・）における一連のフェーズについて行う。つまり、図９Ａの上部表に示す全てのフェーズ（Ａ１，Ａ２，Ａ３・・・，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３・・・，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３・・・）をマトリックス状に取り出し、実測の物理量と比較することになる。

図１０Ｂのグラフに示すように、例えば時間ｔ１，ｔ２，ｔ３・・・ごとに比較していくと、実測の物理量が全て一致する基準パラメータを有するフェーズを同定することができる。一致の誤差を排除するために、複数の時間で一致することを確認した後で、フェーズの同定を行えば良い。例えば図示の例で、実測値が複数の時間でフェーズＡ１の基準パラメータと一致したとすると、現在の動作はフェーズＡ１の動作であることが分かる。勿論、実測値と一致する基準パラメータを有するフェーズは、タスクの最初のフェーズ（Ａ１，Ｂ１，Ｃ１等）とは限らない。

図１１は実施例２の制御部１００Ｂの制御処理を示すフローチャートである。制御部１００Ｂは、メモリ１５２に格納された制御プログラムを読み込んで図１１の制御処理を実行する。

尚、図１１のＳＢ１１，ＳＢ１２およびＳＢ１４〜ＳＢ１７、ＳＢ２４〜ＳＢ２９は、実質的に図７のＳＡ１１〜ＳＡ１６、ＳＡ１９〜ＳＡ２４と同じ処理であるので、それらの説明は省略し、ここではＳＢ１３、ＳＢ１８〜ＳＢ２３の処理について主に説明する。

図１１に示すＳＢ１３では、関節２０の動作に伴って発生する各物理量（トルク、回転角、応力）を検出したトルクセンサ９４、角度センサ９６、応力センサ１３０の検出信号の無線信号が受信されたか否かをチェックする。ＳＢ１３において、トルクセンサ９４、角度センサ９６、応力センサ１３０の検出信号が受信されると、ＳＢ１４に進む。

ＳＢ１８では、各センサにより検出された物理量（実測値）とデータベース３００に格納された各フェーズの基準パラメータと順次比較する。図１０Ａ、図１０Ｂを参照して説明したように、全てのタスクおよび各タスク毎のフェーズは、マトリックス状に存在するので、物理量の実測値と各フェーズの基準パラメータとを、例えばＡ１，Ａ２，Ａ３・・・，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３・・・，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３・・・との順番で順次比較する。データベース３００に格納された基準パラメータは、全てのタスク及びフェーズ（以下では、単に「タスク／フェーズ」という）の間で重複しないように設定されているので、全てのタスク及びフェーズの基準パラメータとの比較を行うと、物理量の実測値と一致する基準パラメータを有するタスク及びフェーズを抽出することができる。

次のＳＢ１９では、各センサにより検出された物理量（実測値）とデータベース３００に格納された各フェーズの基準パラメータとが一致したか否かをチェックしており、不一致の場合は上記ＳＢ１８の処理に戻り、ＳＢ１８，ＳＢ１９の処理を繰り返す。また、ＳＢ１９において、各センサにより検出された物理量（実測値）とデータベース３００に格納された各フェーズの基準パラメータとが一致した場合は、ＳＢ２０に進み、センサにより検出された物理量（実測値）とデータベース３００に格納された各フェーズの基準パラメータとが一致した回数が予め設定された所定回数に達したか否かをチェックする。

上記ＳＢ２０において、一致した回数が予め設定された所定回数に達しない場合は、上記ＳＢ１８の処理に戻り、ＳＢ１８〜ＳＢ２０の処理を繰り返す。また、上記ＳＢ２０において、一致した回数が予め設定された所定回数に達した場合は、ＳＢ２１に進み、物理量の実測値に一致した基準パラメータに対応するタスク及びフェーズを選択し、装着者の動作を選択したタスク及びフェーズと推定する。

次のＳＢ２２は、データベース３００を参照することにより、補助すべき動作に対応するフェーズに割り付けたパワーアシスト率を選択し、このパワーアシスト率となる動力をモータユニット９０に発生させるように上記随意的制御信号を調整する（随意的制御手段）。

続いて、ＳＢ２３に進み、調整後の随意的制御信号に応じた電流（総電流ｅ）を生成し、この総電流をモータ９２に出力する。この後は、前述したＳＡ１９〜ＳＡ２４と同じ処理をＳＢ２４〜ＳＢ２９で行なう。

このように、実施例２の制御処理によれば、各センサから得られた物理量に基づいて装着者の動作及び関節２０の動作を推定し、この推定されたフェーズ毎に最適化されたパワーアシスト率となるように随意的制御信号を生成するため、モータ９２がこの随意的制御信号に応じた動力付与を行うことにより、正常な人の動作と同じように関節２０の動作がスムーズな動作となる。よって、装着者は、腕の関節２０に動作補助ユニット３０（図１乃至図３を参照）を装着した状態でスムーズな動作を行うことができる。

図１２は実施例３の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。尚、図１２において、前述した図５及び図８と同一部分には同一符号を付してその説明を省略する。

図１２に示す実施例３の制御部１００Ｃは、生体電位処理手段２００、随意的制御手段２１２、データベース３００、自律的制御手段３１０、制御信号合成手段３２０、駆動電流生成手段２２０を有する。尚、動作補助ユニット３０は、前述した実施例１と同じ構成であるので、その説明を省略する。また、図１２の制御部１００Ｃは、図３の制御部１００の一例である。

制御部１００Ｃの自律的制御手段３１０は、各センサにより検出されたセンサ信号ｆ（物理情報信号）が受信されると、受信した各センサの検出値（物理量）とデータベース３００に格納された基準パラメータとを比較することにより、装着者のタスク及びフェーズを推定し、推定したフェーズに応じた駆動力をモータ９２に発生させるための自律的制御信号ｄ２を生成する。また、制御信号合成手段３２０は、随意的制御手段２１２からの随意的制御信号ｄ１および自律的制御手段３１０からの自律的制御信号ｄ２とを合成して制御信号ｄを生成する。

自律的制御手段３１０は、図９および図１０Ａ、図１０Ｂに示すように、動作補助ユニット３０（図１乃至図３を参照）を装着した装着者が腕を動作する際、トルクセンサ９４、角度センサ９６、応力センサ１３０により検出されたトルク、回転角、応力の物理量が受信されると、受信した各センサの検出信号とデータベース３００に格納された各タスクの各フェーズの基準パラメータとを比較することにより、装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力をモータ９２に発生させるための自律的制御信号ｄ２を生成する。

制御信号合成手段３２０は、随意的制御手段２１２からの随意的制御信号ｄ１と自律的制御手段３１０からの自律的制御信号ｄ２とを合成する。自律的制御では、例えばフェーズ毎に一定の動力を付与する。従って、制御信号合成手段３２０で合成された制御信号ｄは、動作の開始から終了まで変化する随意的制御による動力と、フェーズ毎に一定の自律的制御による動力とを加算した動力とをモータ９２に発生させるように形成されている。

図１３は実施例３の制御部１００Ｃが実行する制御処理を示すフローチャートである。制御部１００Ｃは、メモリ１５２に格納された制御プログラムを読み込んで図１３の制御処理を実行する。

尚、図１３のＳＣ１１〜ＳＣ１３，ＳＣ１５〜ＳＣ１７，ＳＣ２２〜ＳＣ２７は、実質的に図７のＳＢ１１〜ＳＢ１３，ＳＢ１８〜ＳＢ２０，ＳＢ２４〜ＳＢ２９と同じ処理であるので、それらの説明は省略し、ここではＳＣ１４、ＳＣ１８〜ＳＢ２１の処理について主に説明する。

図１３に示すＳＣ１４では、生体電位センサ１１０により検出された生体電位信号ａを用い、装着者の意思に従った駆動力をモータ９２に発生させるための随意的制御信号ｄ１を生成する（随意的制御手段）。尚、随意的制御信号ｄ１は、前述した第１、２実施例と同様に、神経伝達信号に応じたパルス電流および筋電位信号に応じた駆動電流を生成するためのものとする。

ＳＣ１８では、物理量の実測値に一致した基準パラメータに対応するタスク及びフェーズを選択し、装着者の動作を選択したタスク及びフェーズと推定すると共に、このタスク及びフェーズに対応するハイブリッド比（随意的制御信号／自律的制御信号）を規定する。また、ハイブリッド比は、各タスク及びフェーズ毎に、装着者１の動作を違和感なくアシストできるように予め設定され、データベース３００に格納される。このハイブリッド比は、各センサによる実測の物理量とデータベース３００に格納された基準パラメータとの比較によりフェーズが推定されると、上述したように制御部１００Ｃによって自動的に規定される。

続いて、ＳＣ１９に進み、推定したフェーズに応じた駆動力をモータ９２に発生させるための自律的制御信号を生成する（自律的制御手段）。

次のＳＣ２０では、規定したハイブリッド比となるように随意的制御信号ｄ１および自律的制御信号ｄ２を合成して総制御信号ｄを生成する（制御信号合成手段）。

さらに、ＳＣ２１に進み、この総制御信号ｄに応じて生成した駆動電流ｅに対応する指令信号を出力する。総制御信号ｄは、随意的制御信号／自律的制御信号の割合から得られる所要のハイブリッド比となるように生成される。そのため、動作補助ユニット３０のモータ９２は、総制御信号に応じた駆動電流ｅを供給されることにより、随意的制御信号及び自律的制御信号に応じた駆動力を発生することができ、関節２０の動作が正常な腕の動作と同じようにスムーズな動作となる。よって、装着者は、腕の関節２０に動作補助ユニット３０（図１乃至図３を参照）を装着した状態でスムーズな動作を行うことができる。

図１４は実施例４の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。尚、図１４において、前述した図５及び図８及び図１２と同一部分には同一符号を付してその説明を省略する。

図１４に示す実施例４の制御部１００Ｄは、生体電位処理手段２００、随意的制御手段２１２、データベース３００、自律的制御手段３１０、制御信号合成手段３２０、駆動電流生成手段２２０を有する。尚、動作補助ユニット３０は、前述した実施例１と同じ構成であるので、その説明を省略する。また、図１４の制御部１００Ｄは、図３の制御部１００の一例である。

制御部１００Ｄの随意的制御手段２１２および自律的制御手段３１０は、各センサの検出値（物理量）とデータベース３００に格納された基準パラメータとを比較することにより、装着者が行おうとしているタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じたハイブリッド比およびパワーアシスト率となるように、随意的制御信号ｄ１および自律的制御信号ｄ２を生成する機能を有する。

従って、随意的制御手段２１２は、神経伝達信号および筋電位信号に基づいてモータユニット９０（図１乃至図３を参照）の駆動を制御する制御信号と、各センサにより検出された装着者の動作に関する物理量からデータベース３００からタスク及びフェーズを推定し、推定したフェーズに対応するパワーアシスト率となるように駆動力をモータ９２に発生させる制御信号とを生成する。

図１５は実施例４の制御部１００Ｄの制御処理を示すフローチャートである。制御部１００Ｄは、メモリ１５２に格納された制御プログラムを読み込んで図１５の制御処理を実行する。

尚、図１５のＳＤ１１〜ＳＤ１７，ＳＤ２１〜ＳＤ２７は、実質的に図１３のＳＣ１１〜ＳＣ１７，ＳＣ２１〜ＳＣ２７と同じ処理であるので、それらの説明は省略し、ここではＳＤ１８〜ＳＤ２０の処理について主に説明する。

図１５に示すＳＤ１８では、物理量の実測値に一致した基準パラメータに対応するタスク及びフェーズを選択し、装着者の動作を選択したタスク及びフェーズと推定すると共に、このタスク及びフェーズに対応するハイブリッド比（随意的制御信号／自律的制御信号）を規定する。さらに、データベース３００を参照することにより、補助すべき動作に対応するフェーズに割り付けたパワーアシスト率を規定する。

次のＳＤ１９では、この推定したフェーズに応じた動力でモータ９２を駆動するための自律的制御信号を生成する。

続いて、ＳＤ２０に進み、上記のように規定されたハイブリッド比およびパワーアシスト率となるように随意的制御信号ｄ１および自律的制御信号ｄ２を合成して総制御信号ｄを生成する。これにより、ＳＣ２１では、規定されたハイブリッド比およびパワーアシスト率となるように随意的制御信号ｄ１および自律的制御信号ｄ２を合成した総制御信号ｄに応じて生成した駆動電流ｅに対応する指令信号を生成する。

そのため、動作補助ユニット３０（図１乃至図３を参照）のモータユニット９０は、上記のように規定されたハイブリッド比およびパワーアシスト率となるように総制御信号に応じた駆動電流ｅを供給されることにより、随意的制御信号及び自律的制御信号に応じた駆動力を発生することができ、関節２０の動作が正常な腕の動作と同じようにスムーズな動作となる。よって、装着者は、腕の関節２０に動作補助ユニット３０（図１乃至図３を参照）を装着した状態でスムーズな動作を行うことができる。

図１６は実施例５の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。尚、図１６において、前述した図５、図８、図１２、図１４と同一部分には同一符号を付してその説明を省略する。

図１６に示す実施例５では、装着者の腕から生体電位信号ａが得られない場合の制御システムであり、生体電位センサ１１０を用いない制御方法でモータユニット９０（図１乃至、図３を参照）の駆動力を制御する。尚、動作補助ユニット３０は、前述した実施例１と同じ構成であるので、その説明を省略する。また、図１６の制御部１００Ｅは、図３の制御部１００の一例である。

実施例５の制御部１００Ｅは、データベース３００、自律的制御手段３１０、駆動電流生成手段２２０を有する。制御部１００Ｅは、装着者から生体電位信号ａが得られないため、随意的制御手段２１２が設けられていなく、自律的制御手段３１０によって生成される自律制御信号ｄ２が駆動電流生成手段２２０に供給される。

自律的制御手段３１０は、各センサの検出値（物理量）とデータベース３００に格納された基準パラメータとを比較することにより、装着者が行おうとしているタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じたハイブリッド比およびパワーアシスト率となるように、自律的制御信号ｄ２を生成する。そのため、駆動電流生成手段２２０は、自律的制御信号ｄ２に応じた電流を生成し、モータユニット９０に供給する。

図１７は実施例５の制御部１００Ｅがモータ駆動力を制御する場合の制御方法を示すフローチャートである。制御部１００Ｅは、メモリ１５２に格納された制御プログラムを読み込んで図１７の制御処理を実行する。

尚、図１７のＳＥ１１〜ＳＥ２５は、実質的に図１４のＳＤ１２，ＳＤ１４を除いた処理手順であり、ＳＤ１１，ＳＤ１２，ＳＤ１３〜ＳＤ１７，ＡＤ１９〜ＳＤ２７と同じ処理であるので、それらの説明は省略する。ここでは、ＳＥ１８の処理について説明する。

ＳＥ１８では、規定されたハイブリッド比およびパワーアシスト率となるように自律的制御信号ｄ２を生成する。これにより、規定されたハイブリッド比及びパワーアシスト率となる動力をモータユニット９０に発生させることが可能になる。

このように、実施例５の制御部１００Ｅは、装着者から生体電位信号ａが得られない場合には、自律的制御手段３１０によって生成される自律制御信号ｄ２に応じてモータユニット９０のモータ９２から駆動力が得られるので、関節２０の動作がスムーズな動作となる。よって、装着者は、腕の関節２０に動作補助ユニット３０（図１乃至図３を参照）を装着した状態でスムーズな動作を行うことができる。

図１８は実施例６の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。尚、図１８において、前述した図５、図８、図１２、図１４、図１６と同一部分には同一符号を付してその説明を省略する。

制御部１００Ｆは、前述した駆動電流生成手段２２０、感覚フィードバック信号生成手段２３０の他に、キャリブレーションデータベース４００、フェーズ特定手段４１０、差分導出手段４２０、パラメータ補正手段４３０、キャリブレーション制御手段４４０、負荷発生手段４５０を有する。尚、動作補助ユニット３０は、前述した実施例１と同じ構成であるので、その説明を省略する。また、図１８の制御部１００Ｆは、図３の制御部１００の一例である。

キャリブレーションデータベース４００は、装着者が発生する筋力に対する筋電位（生体電位）の検出感度に応じて制御信号のパラメータを補正するためのデータ記憶手段である。

すなわち、キャリブレーションデータベース４００は、動作補助ユニット３０（図１乃至図３を参照）を腕の関節に装着した装着者が発する筋力および筋電位信号（生体電位信号）の第１の対応関係を予め格納した第１記憶領域と、装着者が所定の基本動作を行う過程で発する筋力および筋電位信号（生体電位信号）の第２の対応関係を予め格納した第２記憶領域とを有する。

各物理量センサによって検出された関節角度及び生体電位センサ１１０によって検出された筋電位信号は、キャリブレーションデータベース４００に入力される。

そして、キャリブレーション制御手段４４０は、動作補助ユニット３０が装着者の関節２０に装着された直後、装着者による基本動作において発生する生体信号と第２の対応関係とに基づいて、第１の対応関係を満たすように生体電位信号に応じたモータ９２（図１乃至図３を参照）による補助動力の補正を行う。

すなわち、キャリブレーション制御手段４４０は、装着者が腕の関節２０に動作補助ユニット３０が装着されて電源スイッチ１５０がオンに操作されたときに、キャリブレーション制御処理を実行して負荷発生手段４５０により駆動電流生成手段２２０に対してモータ９２からの駆動力を負荷（入力トルク）として装着者に段階的に付与させ、この駆動力と拮抗するように装着者は筋力を発生させる。

その後、モータ９２からの駆動力を付与された腕の関節２０は、予め決められた所定のキャリブレーション動作（例えば、タスクＡ：着席状態から立ち上がる動作）を行って骨格筋から筋力を発生させる。これにより、上記キャリブレーション動作に伴って角度センサ９６（図１参照）が関節角度を検出すると共に、生体電位センサ１１０が上腕の筋電位信号を検出する。

そして、フェーズ特定手段４１０では、角度センサ９６により検出した関節角度をキャリブレーションデータベース４００に格納された関節角度と比較することにより、装着者のキャリブレーション動作パターンのフェーズを特定する。

また、差分導出手段４２０では、キャリブレーション制御処理の開始により、負荷発生手段４５０により付与されたモータ９２の負荷（入力トルク）と、生体電位センサ１１０により検出された上腕の筋電位信号（実測値）に対応する筋力（推定トルク）とを比較し、両者の差分を求め上記第２の対応関係を求める。

また、パラメータ補正手段４３０では、フェーズ特定手段４１０によって特定されたフェーズにおける差分導出手段４２０によって算出された負荷（入力トルク）と筋力（推定トルク）との差に基づいて、上記第１の対応関係を満足するようにパラメータＫを補正する。負荷発生手段４５０により付与されたモータ９２からの入力トルクと、生体電位センサ１１０により検出された筋電位信号（実測値）に対応する筋力との差がないときは、基準パラメータを補正しない。

しかし、負荷発生手段４５０により付与されたモータ９２からの入力トルクと、生体電位センサ１１０により検出された筋電位信号（実測値）に対応する筋力との差があるときは、両者が一致するようにパラメータＫを補正する。その際、補正パラメータＫ’は、入力トルクと推定トルクとが等しくなるように設定される。

そして、キャリブレーション制御手段４４０は、パラメータ補正手段４３０によって補正されたパラメータを当該装着者のパラメータとして設定し、次のフェーズに対するキャリブレーションを行う。

このように、キャリブレーションによって設定されたパラメータを用いて生体電位センサ１１０によって検出された生体電位信号に応じたアシスト力を発生するようにモータ９２を制御するため、装着者のその日の状態（皮膚の抵抗値）や生体電位センサ１１０の取付位置のずれなどに拘り無くパワーアシスト率が所定値を保つように制御することが可能になる。

また、制御部１００Ｆには、角度センサ９６によって検出された関節角度及び生体電位センサ１１０によって検出された筋電位信号が供給されており、関節角度及び筋電位信号に応じた各フェーズ毎のモータ９２からの駆動力をキャリブレーション制御手段４４０によって設定された補正パラメータＫ’を用いて演算し、その演算結果から得られた制御信号を駆動電流生成手段２２０に供給する。

また、キャリブレーション制御手段４４０は、リモートコントローラ４０の電源スイッチ１５０がオンに操作される度にキャリブレーション制御処理を実行するようにしても良いし、あるいは、専用のキャリブレーションスイッチ４６０を設けることで、操作者が自らの操作でキャリブレーション制御処理を実行するようにしても良い。また、タイマスイッチ４７０を設けることで、予め設定された任意の時間（例えば、毎朝８時、あるいは月曜の８時といった具合）になるとキャリブレーション制御処理を自動的に実行することも可能である。

このキャリブレーション制御処理は、装着者が動作補助ユニット３０の動作を練習する過程で動力補正を行なうために頻繁に実行されることが望ましいが、練習開始から１週間以上経過した場合には、任意の時間毎に実行するように切替えることができる。そのため、電源スイッチ１５０やキャリブレーションスイッチ４６０やタイマスイッチ４７０を使用回数（練習回数）に応じて使い分けるようにしても良いし、あるいはキャリブレーションスイッチ４６０またはタイマスイッチ４７０を適宜操作するようにしても良い。

ここで、実施例６の制御部１００Ｆが実行する制御処理の手順について図１９に示すフローチャートを参照して説明する。

図１９に示されるように、制御部１００Ｆは、Ｓ１１１で動作補助ユニット３０（図１乃至図３を参照）が装着者の腕の関節２０に装着された後にリモートコントローラ４０の電源スイッチ１５０がオンに操作されると、Ｓ１１２に進み、電源オン操作が初回かどうかをチェックする。Ｓ１１２において、初回である場合には、Ｓ１１３に進み、初期設定モードに移行し、Ｓ１１４で初期設定キャリブレーション処理（請求項１８のキャリブレーション手段）を実行する。

すなわち、Ｓ１１４では、モータ９２から付与された負荷としての駆動力に対する生体電位センサ１１０によって検出された生体電位を受信し、この生体電位信号に基づいて補正値を求める。Ｓ１１５において、モータ９２への印加電圧を１ランク上げて負荷を増大させる。続いて、Ｓ１１６に進み、負荷が予め設定された上限値に達したかどうかを確認する。Ｓ１１６において、負荷が予め設定された上限値でないときは、上記Ｓ１１４に戻り、Ｓ１１４〜Ｓ１１６の処理を繰り返す。

そして、Ｓ１１６において、負荷が予め設定された上限値に達したときは、Ｓ１１７に進み、上記キャリブレーションで得られたパラメータＫ’を設定する。

次のＳ１１７では、動作補助ユニット３０を装着された装着者が静止状態でのキャリブレーションによって得られた装着者の筋力に応じた補正値（パラメータＫ’）を設定する。すなわち、Ｓ１１５では、装着者が関節２０をほぼ９０度の角度で曲げた状態で静止したまま１Ｎｍの力を出したときの表面筋電位の値が１になるようにパラメータＫを求める。この初回のキャリブレーションでは、モータ９２の駆動力（トルクτｍ）を負荷（入力トルク）として装着者に段階的に付与させるのに対して、装着者はこの駆動力と拮抗するように筋力を発生させる。

このように、モータ９２から付与された駆動力に抗して発生した生体電位信号を生体電位センサ１１０によって検出し、この検出信号に基づいて演算処理のパラメータを生成し、このパラメータを当該装着者固有の補正値としてデータベース４００に格納する。

これにより、動作補助ユニット３０が装着者に装着された直後に、装着者が所定の基本動作（キャリブレーション動作）を行う過程で発する動力および生体電位信号の対応関係とに基づいて、装着者が発する動力および生体電位信号の対応関係を満たすように生体信号に応じたモータ９２の駆動力の補正を行うことが可能になる。

その後は、Ｓ１１８に進み、通常の制御処理を実行する制御モードに移行する。そして、Ｓ１１９において、電源スイッチがオフに操作されるまで、通常の制御モードが継続される。

また、上記Ｓ１１２において、電源オン操作が２回目以降である場合には、Ｓ１２０に進み、前述した再設定モードに移行する。そして、Ｓ１２１では、装着者がワンモーション（１回の動作）での補正値設定キャリブレーション（キャリブレーション手段）を実行し、所定のキャリブレーション動作（例えば、椅子に座った状態から立ち上がる動作に移行する動作パターン）を行うのに伴って得られた装着者の筋力に応じた補正値（パラメータＫ’）を設定する。その後は、上記Ｓ１１７〜Ｓ１１９の処理を実行する。

尚、本実施例では、２回目以降ワンモーションによるキャリブレーションを行うものとしたが、これに限らず、２回目以降も初回と同様に静止状態のまま補正値設定キャリブレーションを行うようにしても良い。

次に、各補正値設定モード毎の制御処理について図２０乃至図２２を参照して説明する。
図２０は初期設定を行う初回キャリブレーションの制御手順を示すフローチャートである。尚、初回キャリブレーションの場合、前述したように、装着者がモータ負荷に対して関節２０の静止状態を保つように筋力を発生させることにより補正値を設定する。

図２０に示されるように、制御部１００Ｆは、Ｓ１３１において、装着者が上腕を静止状態を保った状態でモータ９２に所定駆動電流を供給して駆動力（入力トルク）を負荷として付与する。そのため、装着者は、着席状態ままモータ９２の駆動力に拮抗するように筋力を発生させることになる。

次のＳ１３２では、生体電位センサ１１０によって検出された装着者の上腕の筋電位信号（生体電位信号）を取得する。次のＳ１３３では、実測された筋電位信号に基づいて仮想トルクを演算により推定する。

その後、Ｓ１３４に進み、負荷として付与された入力トルクと上記仮想トルクとを比較する。そして、Ｓ１３５において、入力トルクと仮想トルクとの比率を求める。次のＳ１３６では、キャリブレーションデータベース４００に格納された各フェーズ毎の負荷に対するパラメータを読み出し、このパラメータに上記比率をかけて駆動電流生成手段２２０に供給される制御信号の補正値（補正パラメータ）を求める。続いて、Ｓ１３７に進み、補正パラメータを自律的制御のパラメータとして設定する。

このように、関節２０に動作補助ユニット３０が装着された装着者は、静止した状態ままその日の状態に応じた生体信号のキャリブレーションを自動的に行うことができる。そのため、キャリブレーションに要する労力と時間を大幅に削減することが可能になる。

さらに、筋力が衰えた装着者に対してキャリブレーションを行うために余計な負担を強いることがなく、当該装着者の状態に応じた補正値を設定し、装着者の筋電位信号に基づく駆動力を装着者の動作に連動して正確に付与することが可能になる。

よって、キャリブレーションを行う際に装着者の意思に沿ったアシスト力がモータ９２から付与され、アシスト力が過大になったり、過小になったりせず、装着者の動作を安定的にアシストして埋込型動作補助装置の信頼性をより高めることができる。

特に装着者が初心者の場合のように、装着された動作補助ユニット３０を思うように使うことが難しいと思われる状況においても、装着者は安心してキャリブレーションを行うことができる。

次に前述した再設定モード１（図１９のＳ１２０参照）のキャリブレーション制御処理について図２１を参照して説明する。

図２１はワンモーション（１回の動作）による再設定キャリブレーションの制御手順を示すフローチャートである。尚、ワンモーションによるキャリブレーションを行う場合、装着者は、着席したまま腕を曲げ状態から腕を伸び状態に１回だけ動かすことになる。また、メモリ１５２には、キャリブレーションの動作に対応する基準筋電位が予め格納されている。

図２１に示されるように、制御部１００Ｆは、Ｓ１４１において、関節２０の角度センサ９６からの検出信号の有無を確認する。そして、装着者が着席状態で腕の伸縮動作を行うのに伴う関節２０の関節角度の動きを角度センサ９６によって検出されると、Ｓ１４２に進み、角度センサ９６からの検出信号に基づいて関節２０の動作角度を設定する。

続いて、Ｓ１４３に進み、関節２０の動作角度に応じた基準筋電位をメモリ１５２から読み込む。次の、Ｓ１４４では、装着者の上腕の筋電位の実測値を生体電位センサ１１０から読み込む。そして、Ｓ１４５では、基準筋電位と筋電位の実測値とを比較する。

次の、Ｓ１４６では、基準筋電位と筋電位の実測値との比率を求める。そして、Ｓ１４７では、前述したキャリブレーションデータベース４００に格納された関節２０の動作角度に応じたパラメータを読み出し、このパラメータに上記比率をかけて駆動電流生成手段２２０に供給される制御信号の補正値（補正パラメータ）を求める。続いて、Ｓ１４８に進み、補正パラメータを随意的制御のパラメータとして設定する。

このように、２回目以降のキャリブレーションは、モータ駆動力を負荷として使わずに着席した状態で関節２０を回動させる動作（ワンモーション）によってパラメータＫ’を補正することができるので、装着者の体力的な負担を大幅に軽減できると共に、動作補助ユニット３０を装着されてからキャリブレーションに要する準備時間を短縮することが可能になる。そのため、２回目以降のキャリブレーションでは、動作開始が速やかに行えることになる。

次に前述した再設定モード２のキャリブレーション制御処理について図２２を参照して説明する。この再設定モード２では、装着者が腕を上げ下げする動作を基準動作として行うものとする。

図２２に示されるように、制御部１００Ｆは、Ｓ１５１において、角度センサ９６からの検出信号の有無を確認する。そして、装着者が腕を上げ下げする動作を行うのに伴って関節２０の角度の動きを角度センサ９６からの検出信号によって検出すると、Ｓ１５２に進み、角度センサ９６からの検出信号に基づいてキャリブレーションデータベース４００に格納されたタスクを選択し、装着者の基準動作を設定する。

次のＳ１５３では、腕の動作に応じた基準筋電位をメモリ１５２から読み込む。続いて、Ｓ１５４に進み、装着者の筋電位の実測値を生体電位センサ１１０から読み込む。そして、Ｓ１５５では、基準筋電位と筋電位の実測値とを比較する。

次の、Ｓ１５６では、基準筋電位と筋電位の実測値との比率を求める。そして、Ｓ１５７では、前述したキャリブレーションデータベース４００に格納された関節２０の動作角度に応じたパラメータを読み出し、このパラメータに上記比率をかけて駆動電流生成手段２２０に供給される制御信号の補正値（補正パラメータ）を求める。続いて、Ｓ１５８に進み、補正パラメータを随意的制御のパラメータとして設定する。

次のＳ１５９では、キャリブレーション動作のタスクが終了したかどうかを確認する。Ｓ１５９において、まだキャリブレーション動作のフェーズが残っている場合は、Ｓ１６０に進み、次のフェーズに更新して上記Ｓ１５３以降の処理を再度実行する。

また、上記Ｓ１５９において、キャリブレーション動作のタスクが終了した場合は、今回のキャリブレーション処理を終了する。

このように、２回目以降のキャリブレーションは、モータ９２の駆動力を使わずにパラメータＫ’を補正することができるので、装着者の体力的な負担を大幅に軽減できると共に、動作補助ユニット３０を装着してからキャリブレーションに要する準備時間を短縮することが可能になる。

従って、キャリブレーションの動作は、装着者が腕の伸縮動作や上げ下げ動作を組み合わせて行うことで表面筋電位のキャリブレーションを行っても良いし、その個人に合った動作によるキャリブレーションを行うことができるので、装着者が身体障害者の場合には動作可能な任意の動作でキャリブレーションを行うことも可能であり、他の動作（タスク）を基準動作とすることも可能である。

尚、実施例６においては、前述した実施例１の制御回路にキャリブレーション制御処理を付加した構成について説明したが、このキャリブレーション制御処理は、他の実施例２〜５においても同様に実行することができるように組み合わせることも可能であるが、その制御処理は上記図１９〜図２２に示す制御処理と同様であるので、他の実施例２〜５に係るキャリブレーション制御処理の説明は省略する。

ここで、動作補助ユニット３０の変形例について説明する。図２３は動作補助ユニット３０の変形例を示す斜視図である。図２３に示されるように、変形例の動作補助ユニット５００は、関節５１０の外側に装着されている。関節５１０は、上腕骨５２０と橈骨５３０、尺骨５４０とを連結する部分であり、その左右両側にモータユニット５５０が密着している。モータユニット５５０は、薄型化されたモータを有しており、防水構造とされたケース内にモータが収納されている。また、モータユニット５５０の内側は、関節５１０の形状に応じて曲線状に形成されており、且つ関節５１０との摩擦を減らすため、摩擦係数の小さい低摩擦材により形成されている。

モータユニット５５０の上方には、第１のリム５６０が連結されている。第１のリム５６０は、上腕骨５２０に締結部材により固定されており、内部には薄型化された電磁誘導式の充電ユニットと充電式バッテリが収納されている。また、モータユニット５５０の上方には、第２のリム５７０が連結されている。第２のリム５７０は、橈骨５３０、尺骨５４０に締結部材により固定されており、内部には薄型化された電磁誘導式の充電ユニットと充電式バッテリが収納されている。

モータユニット５５０は、前述した各実施例と同様に制御部１００（１００Ａ〜１００Ｆ）によって制御される。尚、この変形例における制御処理は、前述した各フローチャートと同じ手順で実行されるため、その説明は省略する。

この変形例のように、動作補助ユニット５００を関節５１０の外側に装着する構成とした場合でも、モータユニット５５０、第１のリム５６０、第２のリム５７０を薄型化することにより、外観から装着していることが分からず、装着脱作業が不用であるので、手足の不自由な身体障害者にとって利便性が向上する。

図２４は実施例７のシステム系統を示す図である。尚、図２４において、図１と同一部分には、同一符号を付してその説明を省略する。

図２４に示されるように、埋込型動作補助装置６００は、装着者の関節２０に装着される動作補助ユニット３０と、動作補助ユニット３０から無線により送信された各センサの検出信号を受信する端末装置６１０とから構成されている。端末装置６１０は、データを送受信する通信機能及び記憶装置を有する装置で、例えば、装着者が持ち歩くバック等に収納される。

また、端末装置６１０は、各物理量センサ（トルクセンサ９４、角度センサ９６、応力センサ１３０）の検出値（物理情報）及び関節トルク、駆動トルク、心電位（心拍数、心脈）、脳波等の生体電位信号を所定時間毎（例えば、１０分毎）に記憶装置に格納し、それらの各検出値が蓄積されると、定期的（例えば、１週間毎）にインターネット等の通信ネットワーク６２０を介して保守管理システム６３０に送信する。

保守管理システム６３０は、前述した情報管理装置１８４を有しており、端末装置６１０から定期的に送信された各物理量センサの検出値を情報管理装置１８４において、定期的に一括して分析処理する。そのため、情報管理装置１８４では、複数の動作補助ユニット３０で検出された情報から送信される回数が減少して演算処理の効率を高められ、不特定多数の装着者に対するメンテナンス管理を合理化することが可能になる。

尚、上記実施例では、装着者の腕の関節２０に動作補助ユニット３０を装着した場合を一例として挙げたが、これに限らず、右足、左足の膝関節または右腕、左腕の何れかに装着される場合、あるいは両腕、両足に動作補助ユニットが装着される場合にも本発明が適用できるのは勿論である。すなわち、本発明は、装着者の両足、両腕の４肢の何れかあるいは全てに装着される動作補助ユニットの駆動手段を制御するのに好適である。

また、上記実施例では、腕の関節２０をモータ９２で駆動する構成を一例として挙げたが、これに限らず、例えば、手首の関節や足首の関節を駆動する構成のものにも本発明が適用できるのは言うまでもない。

本発明による埋込型動作補助装置の装着状態の一実施例を示す斜視図である。 動作補助ユニットの構成を示す正面図である。 動作補助ユニットの構成を示す側面図である。 動作補助ユニット３０とリモートコントローラ４０の概略構成を示すブロック図である。 埋込型動作補助装置１０の保守管理システム１８１を示すシステム系統図である。 実施例１の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。 生体電位信号から各制御信号を生成する過程を示す図である。 制御部１００Ａが実行する制御処理の手順を説明するためのフローチャートである。 実施例２の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。 人間の基本動作として、歩行（タスクＡ）、立ち上がり（タスクＢ）、座り（タスクＣ）、および階段の昇りまたは降り（タスクＤ）を例示する図である。 データベース３００に格納されている各タスク及び各フェーズを模式的に示す図である。 物理量を基準パラメータと比較することにより装着者が行おうとしているタスク、およびその中のフェーズを推定するプロセスを示す図である。 実施例２の制御部１００Ｂでモータ駆動力を制御する場合の制御方法を示すフローチャートである。 実施例３の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。 実施例３の制御部１００Ｃでモータ駆動力を制御する場合の制御方法を示すフローチャートである。 実施例４の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。図１２に同じく 実施例４の制御部１００Ｄでモータ駆動力を制御する場合の制御方法を示すフローチャートである。 実施例５の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。 実施例５の制御部１００Ｅがモータ駆動力を制御する場合の制御方法を示すフローチャートである。 実施例６の埋込型動作補助装置の制御系の信号処理を示すシステム系統図である。 実施例６の制御部１００Ｆが実行する制御処理の手順を説明するためのフローチャートである。 初期設定を行う初回キャリブレーションの制御手順を示すフローチャートである。 ワンモーション（１回の動作）による再設定キャリブレーションの制御手順を示すフローチャートである。 設定モード２のキャリブレーション制御処理を説明するためのフローチャートである。 動作補助ユニット３０の変形例を示す斜視図である。 実施例７のシステム系統を示す図である。

符号の説明

１０，６００ 埋込型動作補助装置
２０，５１０ 関節
３０，５００ 動作補助ユニット
４０ リモートコントローラ
５０，５６０ 第１のリム
６０，５７０ 第２のリム
８０，１８０ 無線送受信機
９０，５５０ モータユニット
９２ 電動モータ
９４ トルクセンサ
９６ 角度センサ
９７，９８ ケース
１００，１００Ａ〜１００Ｅ 制御部
１１０ 生体電位センサ
１２０，１９０ 充電式バッテリユニット
１２２ 充電ユニット
１２４ 充電式バッテリ
１２６ 電磁誘導コイル
１３０ 応力センサ
１４０ 充電器
１５０ 電源スイッチ
１５２ メモリ
１５４ キャリブレーションスイッチ
１６０ 表示器
１７０ 制御回路
１８１，６３０ 保守管理システム
１８２ 無線中継装置
１８３，６２０ 通信ネットワーク
１８４ 情報管理装置
１８５ 通信装置
１８６ 記憶装置
１８７ 分析装置
１８８ データベース
１９０ 充電バッテリユニット
２００ 生体電位処理手段
２１２ 随意的制御手段
２２０ 駆動電流生成手段
３００ データベース
３１０ 自律的制御手段
３２０ 制御信号合成手段
４００ キャリブレーションデータベース
４１０ フェーズ特定手段
４２０ 差分導出手段
４３０ パラメータ補正手段
４４０ キャリブレーション制御手段
４５０ 負荷発生手段
６１０ 端末装置

Claims (25)

1. 関節の動作を補助あるいは代行する埋込型動作補助装置であって、
   前記関節の第１の骨に結合される第１のリムと、
   前記関節の第２の骨に結合される第２のリムと、
   前記第１のリムと前記第２のリムとの間に設けられ、前記第１のリムに対して前記第２のリムを前記関節の回動方向に駆動する駆動手段と、
   前記駆動手段と一体に設けられ、前記駆動手段に制御信号を出力する制御手段と、
   前記関節の動作に関する物理量を検出する物理量検出手段と、
   前記関節を動作させる際に発生する生体信号を検出する生体信号検出手段と、
   前記駆動手段と一体に設けられ、前記駆動手段の駆動履歴、前記物理量検出手段及び前記生体信号検出手段により検出した物理量及び生体信号を含む情報信号を体外に送信し、体外からの制御信号を受信する無線通信手段と、
   を備えることを特徴とする埋込型動作補助装置。
2. 請求項１に記載の埋込型動作補助装置であって、
   前記物理量検出手段は、
   前記第１のリムに対する前記第２のリムの回転角を検出する角度センサと、
   前記駆動手段による駆動トルクを検出するトルクセンサと、
   前記第１のリム及び前記第２のリムに作用する応力を検出する応力センサと、
   を有することを特徴とする埋込型動作補助装置。
3. 請求項１に記載の埋込型動作補助装置であって、
   前記物理量検出手段は、前記駆動手段に供給される駆動電流から前記第１のリムに対する前記第２のリムの回転角及び駆動トルクを演算する演算手段を有することを特徴とする埋込型動作補助装置。
4. 請求項１乃至３の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
   前記制御手段は、前記物理量検出手段により検出された駆動トルク及び応力から前記関節に作用するトルクを求め、このトルクが予め設定された許容値以上になったとき、前記駆動手段の駆動トルクを制限するように駆動電流を制御することを特徴とする埋込型動作補助装置。
5. 請求項１乃至４の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
   前記関節を動作させるための信号を、前記生体信号検出手段により検出された生体信号から取得する生体信号処理手段と、
   前記生体信号処理手段により取得された信号を用い、前記装着者の意思に従った動力を前記駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成する随意的制御手段と、
   前記随意的制御手段により生成された随意的制御信号に基づいて、前記生体信号の信号に応じた電流を生成し、前記駆動手段に供給する駆動電流生成手段と、
   を備えることを特徴とする埋込型動作補助装置。
6. 請求項５に記載の埋込型動作補助装置であって、
   さらにタスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータを格納したデータベースを備え、
   前記随意的制御手段は、前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成することを特徴とする埋込型動作補助装置。
7. 請求項１乃至６の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
   前記生体信号検出手段により検出された生体信号を用い、前記装着者の意思に従った動力を前記駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成する随意的制御手段と、
   タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータを格納したデータベースと、
   前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための制御信号を生成する自律的制御手段と、
   前記随意的制御手段からの随意的制御信号および前記自律的制御手段からの自律的制御信号を合成する制御信号合成手段と、
   前記制御信号合成手段により合成された総制御信号に応じた総電流を生成し、前記駆動手段に供給する駆動電流生成手段と、
   を備えることを特徴とする埋込型動作補助装置。
8. 請求項７に記載の埋込型動作補助装置において、
   前記データベースは、前記随意的制御信号と前記自律的制御信号との比（ハイブリッド比）を、前記フェーズの基準パラメータと所要の対応関係となるように格納し、
   前記制御信号合成手段は、前記自律的制御手段により推定されたタスク及びフェーズに応じ、前記対応関係に基づいて規定されるハイブリッド比となるように、前記随意的制御信号および前記自律的制御信号を合成することを特徴とする埋込型動作補助装置。
9. 請求項７または８に記載の埋込型動作補助装置であって、
   前記関節の駆動手段を動作させる指令信号を、前記生体信号検出手段により検出された生体信号から取得する生体信号処理手段を備え、
   前記駆動電流生成手段は、前記生体信号処理手段により取得された指令信号に応じて生成したパルス電流の供給により、前記駆動手段の動作を開始させることを特徴とする埋込型動作補助装置。
10. 請求項７に記載の埋込型動作補助装置であって、
    前記随意的制御手段は、前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成することを特徴とする埋込型動作補助装置。
11. 請求項１乃至１０の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
    タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータを格納したデータベースと、
    前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための自律的制御信号を生成する自律的制御手段と、
    前記自律的制御信号に応じた電流を生成し、前記駆動手段に供給する駆動電流生成手段と、
    を備えることを特徴とする埋込型動作補助装置。
12. 請求項１乃至１１の何れかに記載された埋込型動作補助装置であって、
    前記駆動手段から付与された負荷としての駆動力に対する生体信号を前記生体信号検出手段によって検出し、この検出信号に基づいて補正値を設定するキャリブレーション手段を備えたことを特徴とする埋込型動作補助装置。
13. 請求項１２に記載された埋込型動作補助装置であって、
    キャリブレーション手段は、
    動作補助ユニットが前記装着者に装着された状態で前記駆動源からの所定の駆動力を外的負荷として付与する負荷発生手段と、
    該負荷発生手段により付与された駆動力に抗して発生した生体信号を前記生体信号検出手段によって検出し、この検出信号に基づいて前記駆動電流生成手段が行う演算処理のパラメータを生成し、このパラメータを当該装着者固有の補正値として設定する補正値設定手段と、
    を備えたことを特徴とする埋込型動作補助装置。
14. 請求項１３に記載された埋込型動作補助装置であって、
    前記生体信号検出手段により検出された前記生体信号と前記駆動手段を制御する制御信号との対応関係のデータが格納されたデータベースを有し、
    前記補正値設定手段は、前記データベースに格納された制御信号を前記補正値に補正することを特徴とする埋込型動作補助装置。
15. 請求項１乃至１４の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
    前記駆動手段は、電動モータからなり、
    前記第１のリム及び第２のリムの少なくとも何れか一方に、前記電動モータに電流を供給する充電式バッテリを設け、
    前記充電式バッテリは、電磁誘導により体外から充電されることを特徴とする埋込型動作補助装置。
16. 請求項１乃至１５の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
    前記駆動手段及び前記無線通信手段は、防水構造とされたケースに収納されていることを特徴とする埋込型動作補助装置。
17. 請求項１乃至１６の何れかに記載の埋込型動作補助装置であって、
    前記制御手段に任意の制御信号を入力するリモートコントローラを備えることを特徴とする埋込型動作補助装置。
18. 請求項１７に記載の埋込型動作補助装置であって、
    前記リモートコントローラは、
    任意の入力操作を行なう入力手段と、
    前記駆動手段の動作状態を示す情報を表示する表示手段と、
    前記駆動手段に対して任意の制御信号を無線信号に変換して送信し、前記無線通信手段を介して制御信号を前記制御手段に入力する通信手段と、
    を有することを特徴とする埋込型動作補助装置。
19. 請求項１乃至１８の何れかに記載の埋込型動作補助装置の制御手段が実行する制御方法であって、
    前記制御手段が、
    関節を動作させるための指令信号を生体信号センサにより検出された生体信号から取得する手順と、
    前記生体信号から取得された指令信号を用い、装着者の意思に従った動力を前記関節の駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成する手順と、
    前記随意的制御信号に基づいて、前記生体信号の信号に応じた電流を生成し、前記駆動手段に供給する手順と、
    前記関節に設けられた物理量検出手段により前記関節の動作に関する物理量を検出する手順と、
    を実行することを特徴とする埋込型動作補助装置の制御方法。
20. 請求項１９に記載の埋込型動作補助装置の制御方法であって、
    前記制御手段が、
    タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータをデータベースに格納する手順と、
    前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための制御信号を生成する手順と、
    をさらに実行することを特徴とする埋込型動作補助装置の制御方法。
21. 請求項１乃至１８の何れかに記載の埋込型動作補助装置の制御手段が実行する制御方法であって、
    前記制御手段が、
    タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータをデータベースに格納する手順と、
    関節を動作させるための指令信号を生体信号検出手段により検出された生体信号から取得する手順と、
    前記生体信号から取得された指令信号を用い、前記装着者の意思に従った動力を前記関節の駆動手段に発生させるための随意的制御信号を生成する手順と、
    前記関節の動作に関する物理量を検出する物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための自律的制御信号を生成する手順と、
    前記随意的制御信号と前記自律的制御信号とを合成する手順と、
    合成された総制御信号に応じた駆動電流を生成し、前記駆動手段に供給する手順と、
    前記関節に設けられた物理量検出手段により前記関節の動作に関する物理量を検出する手順と、
    を実行することを特徴とする埋込型動作補助装置の制御方法。
22. 請求項２１に記載の埋込型動作補助装置の制御方法であって、
    前記制御手段が、
    前記物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を前記駆動手段に発生させるための制御信号を生成することを特徴とする埋込型動作補助装置の制御方法。
23. 請求項１乃至１８の何れかに記載の埋込型動作補助装置の制御手段が実行する制御方法であって、
    前記制御手段が、
    タスクとして分類した装着者の動作パターンを構成する一連の最小動作単位（フェーズ）の各々の基準パラメータをデータベースに格納する手順と、
    物理量検出手段により検出された物理量と前記データベースに格納された基準パラメータとを比較することにより、前記装着者のタスク及びフェーズを推定し、このフェーズに応じた動力を駆動手段に発生させるための自律的制御信号を生成する手順と、
    前記自律的制御信号に応じた駆動電流を生成し、該駆動電流を前記駆動手段に供給する手順と、
    前記装着者の関節に設けられた前記物理量検出手段により前記関節の動作に関する物理量を検出する手順と、
    を実行することを特徴とする埋込型動作補助装置の制御方法。
24. 請求項１９乃至２３の何れかに記載された埋込型動作補助装置の制御方法であって、
    前記制御手段が、
    前記駆動手段から付与された負荷としての駆動力に対する生体信号を前記生体信号検出手段によって検出し、この検出信号に基づいて補正値を設定するキャリブレーション処理を実行することを特徴とする埋込型動作補助装置の制御方法。
25. 請求項１９乃至２４の何れかに記載された制御方法を、埋込型動作補助装置を制御するためのコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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