JP5898134B2 - リハビリテーション装置、制御方法及び制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、被験者の運動機能を回復させるリハビリテーションを行うためのリハビリテーション装置、制御方法及び制御プログラムに関するものである。

運動機能が損なわれた人等は、リハビリテーションをすることにより運動機能の回復に努めることが行われ、そのようなリハビリテーションを適切に行うための様々な装置が開発されている。

例えば、画面上に表示された訓練プログラムに従って被験者がグリップを操作することで上肢のリハビリテーションを行う装置が知られている（特許文献１参照）。

特開２００７−１８５３２５号公報

しかしながら、上記リハビリテーション装置においては、被験者の動作意図を考慮して操作を補助するものではなく、リハビリ中の被験者の身体状態を十分に考慮したものとは言えない。このため、被験者が訓練プログラムに従って、例えば、無理に正確な操作を行おうとした場合、比較的に大きな操作力が必要となり、リハビリ中の被験者にとって過度の負荷を強いることになりかねない。

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、被験者の動作意図を考慮してリハビリテーションにおける被験者の動作負担を効果的に抑制できるリハビリテーション装置、制御方法及び制御プログラムを提供することを主たる目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一態様は、リハビリテーションの被験者によって操作される操作手段と、前記操作手段の操作量を検出する操作量検出手段と、前記操作手段にトルクを付与する駆動手段と、前記駆動手段の駆動を制御する制御手段と、前記被験者の運動部位の運動状態を検出する運動状態検出手段と、を備えるリハビリテーション装置であって、前記制御手段は、前記運動状態検出手段により検出された運動状態と、所定の運動モデルとに基づいて、前記操作手段に対する操作量の目標値を算出し、該算出した操作量の目標値に前記操作量検出手段により検出された操作量が追従するように前記駆動手段を制御する、ことを特徴とするリハビリテーション装置である。
この一態様において、前記操作手段に作用する外力を検出する外力検出手段を更に備え、前記制御手段は、前記運動状態検出手段により検出された運動状態と、所定の運動モデルと、に基づいて、前記操作手段に対する仮想の操作量の目標値を算出し、該算出した仮想の操作量の目標値と、前記外力検出手段により検出された外力と、に基づいて前記操作量の目標値を算出し、該算出した操作量の目標値に前記操作量検出手段により検出された操作量が追従するように前記駆動手段を制御してもよい。
この一態様において、前記運動状態検出手段は、前記被験者の運動部位の筋電位を検出する筋電位センサであり、前記制御手段は、前記筋電位センサにより検出された筋電位に基づいて前記運動部位の筋力を算出し、該算出した筋力に基づいて前記所定の運動モデルを解くことで、仮想の手首関節の回転角度目標値を算出してもよい。
この一態様において、所定の運動モデルは、前記運動部位の筋力項、手首関節の慣性モーメント項、前記筋力の弾性係数項、及び、前記筋力の粘性係数項を含む手首関節周りの運動方程式に基づくモデルであってもよい。
この一態様において、前記制御手段は、前記算出した仮想の手首関節の回転角度目標値と、前記外力検出手段により検出された外力と、に基づいて、ダンピング係数及びスティフネス係数を含むインピーダンス制御を行い、手首関節の回転角度目標値を算出してもよい。
この一態様において、前記インピーダンス制御のダンピング係数及びスティフネス係数を変更する変更手段を更に備えていてもよい。
この一態様において、前記制御手段は、前記算出した手首関節の回転角度目標値に基づいて、慣性補償項、摩擦補償項、及びフィードバック補償項を含む制御系を解くことで、前記算出した手首関節回転角度の目標値に、前記操作量検出手段により検出された前記操作手段の回転角度が追従するように、前記駆動手段に対するトルク指令値を算出してもよい。
この一態様において、前記運動状態検出手段は、前記被験者の運動部位の慣性を検出する慣性センサ、又は、前記被験者の運動部位に取り付けたマーカを撮影するカメラであり、
前記制御手段は、前記検出された慣性又はマーカの撮影画像に基づいて前記所定の運動モデルを解くことで、仮想の手首関節の回転角度目標値を算出してもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、リハビリテーションの被験者によって操作される操作手段の操作量を検出するステップと、前記被験者の運動部位の運動状態を検出するステップと、を含む制御方法であって、前記検出された運動状態と、所定の運動モデルとに基づいて、前記操作手段に対する操作量の目標値を算出し、該算出した操作量の目標値に前記検出された操作量が追従するように、前記操作手段にトルクを付与する駆動手段を制御する、ことを特徴とする制御方法であってもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、リハビリテーションの被験者の運動部位の運動状態と、所定の運動モデルとに基づいて、前記被験者によって操作される操作手段に対する操作量の目標値を算出する処理と、前記算出した操作量の目標値に、検出された前記操作手段の操作量が追従するように、前記操作手段にトルクを付与する駆動手段の制御を行う処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする制御プログラムであってもよい。

本発明によれば、被験者の動作意図を考慮してリハビリテーションにおける被験者の動作負担を効果的に抑制できるリハビリテーション装置、制御方法及び制御プログラムを提供することができる。

本発明の一実施の形態に係るリハビリテーション装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。 グリップレバー部の操作を示す図である。 本発明の一実施の形態に係るアシスト制御系の構成を示すブロック図である。 随意運動モデルの周波数特性の一例を示す図である。 力センサから出力される力値信号に応じてグリップレバー部のハンドルの回転操作に柔軟性を付与するインピーダンス制御の効果を示す図である。 （ａ）本発明の一実施の形態に係る制御装置によりアシスト制御を行ったときの、手首関節の回転角度目標値と回転センサの回転角度とを比較した図である。（ｂ）本発明の一実施の形態に係る制御装置によりアシスト制御を行ったときの、ＦＣＲ筋とＥＣＲ筋の筋力差を示す図である。 （ａ）本発明の一実施の形態に係る制御装置によりアシスト制御を行わなかったときの、手首関節の回転角度目標値と回転センサの回転角度とを比較した図である。（ｂ）本発明の一実施の形態に係る制御装置によりアシスト制御を行わなかったときの、ＦＣＲ筋とＥＣＲ筋の筋力差を示す図である。 本発明の一実施の形態に係るリハビリテーション装置による制御処理フローを示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の一実施の形態に係るリハビリテーション装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態に係るリハビリテーション装置１は、被験者によって操作されるグリップレバー部２と、グリップレバー部２の操作量を検出する回転センサ３と、グリップレバー部２に操作トルクを付与するサーボモータ４と、グリップレバー部２に作用する外力を検出する力センサ５と、被験者の運動部位の筋電位を検出する少なくとも１つの筋電位センサ６と、サーボモータ４を制御する制御装置７と、各種の操作情報を表示する表示装置８と、を備えている。

グリップレバー部２は、操作手段の一具体例であり、被験者が上肢のリハビリテーションを行うために操作を行うものである（図２）。グリップレバー部２は、筺体２１と筺体２１に回転可能に設けられた回転軸２２と、回転軸２２に連結され被験者が把持するハンドル２３と、を有している。被験者は、ハンドル２３を把持し、ハンドル２３を指示された方向に操作することで、リハビリテーションのための訓練を行う。

回転センサ３は、操作量検出手段の一具体例であり、グリップレバー部２のハンドル２３の回転角を検出する。回転センサ３は、例えば、ポテンショメータ、ロータリーエンコーダなどで構成されており、サーボモータ４の回転軸に設けられている。なお、回転センサ３はグリップレバー部２の回転軸２２に設けられる構成であってもよい。回転センサ３はＡ／Ｄ変換器８を介して制御装置７に接続されている。回転センサ３は、検出したグリップレバー部２のハンドル２３の回転角に応じた回転角信号を制御装置７に出力する。

サーボモータ４は、駆動手段の一具体例であり、グリップレバー部２のハンドル２３に操作トルクを付与する機能を有している。サーボモータ４の駆動軸はグリップレバー部２の回転軸２２に連結されている。サーボモータ４は、例えば、ＡＣ（交流式）サーボモータであり、減速機構を内蔵している。サーボモータ４は、サーボアンプ９及びＤ／Ａ（デジタル／アナログ）変換器１０を介して制御装置７に接続されている。サーボモータ４は制御装置７から送信される制御信号に応じてグリップレバー部２のハンドル２３に回転トルクを付与する。

力センサ５は、外力検出手段の一具体例であり、被験者がグリップレバー部２を操作した際のハンドル２３に作用する外力を検出する。力センサ５は、例えば、グリップレバー部２のハンドル２３の根元に設けられている。力センサ５はＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器８を介して制御装置７に接続されている。力センサ５は、検出した力に応じた力値信号を制御装置７に出力する。

筋電位センサ６は、運動状態検出手段の一具体例であり、被験者の上肢の運動部位における筋電位を検出する。筋電位センサ６は、例えば、被験者の長橈側手根伸筋（ＥＣＲ：extensor carpi radialis longus muscle）及び橈側手根屈筋（ＦＣＲ：flexor carpi radialis longus muscle）近傍に夫々取り付けられる。なお、筋電位センサ６の取付位置は、上記一例には限定されず、被験者がグリップレバー部２を操作したときに運動する運動部位であれば任意の位置に取り付けることが可能である。また、一対の筋電位センサ６が被験者に取り付けられているが、被験者に取り付けられる筋電位センサ６の数は任意でよい。各筋電位センサ６はＡ／Ｄ変換器８を介して制御装置７に接続されている。各筋電位センサ６は、検出した被験者の筋電位に応じた筋電位信号を制御装置７に出力する。

制御装置７は、制御手段の一具体例であり、サーボモータ４を制御する。制御装置７は、力センサ５から出力された力値信号と、各筋電位センサ６から出力された筋電位信号と、所定の運動モデルと、に基づいて、サーボモータ４に対するトルク指令値（操作量の目標値）を算出する。制御装置７は、算出したトルク指令値に応じた制御信号を生成し、サーボモータ４に対して出力する。サーボモータ４は、制御装置７からの制御信号に応じてグリップレバー部２にトルクを付与する。

なお、制御装置７は、例えば、演算処理、制御処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）７１、ＣＰＵ７１によって実行される演算プログラム、制御プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）からなるメモリ７２、外部と信号の入出力を行うインターフェイス部（Ｉ／Ｆ）７３、などからなるマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。ＣＰＵ７１、メモリ７２、及びインターフェイス部７３は、データバス７４などを介して相互に接続されている。

表示装置８は、表示手段の一具体例であり、被験者の操作に関する各種の操作情報を表示する。表示装置８は制御装置７に接続されており、制御装置７から出力される情報に基づいて各種の操作情報を表示する。

表示装置８は、例えば、制御装置７から出力される現在のグリップレバー部２のハンドル２３の回転角に対応するターゲットマーク□と、被験者が目標とする目標回転角に対応するターゲットマーク○と、を同時に表示画面上に表示させる。この目標回転角のターゲットマーク○は、上肢のリハビリテーションを行う上での操作目標となり、被験者は現在のハンドル２３の回転角に対応するターゲットマーク□を、そのトラッキング課題である目標回転角のターゲットマーク○に追従させるように、ハンドル２３を回転操作する。これにより、所望の関節運動の回復を可能とするリハビリテーションが行われる。なお、上述したリハビリテーション方法は一例であり、これに限定されない。表示装置８は、例えば、液晶ディスプレイ装置、有機ＥＬディスプレイ装置などで構成されている。

ところで、従来のリハビリテーション装置においては、被験者の身体状態を十分に考慮したものとは言えず、被験者が訓練プログラムに従って、例えば、正確な操作を行おうとした場合に比較的に大きな操作力が必要となり、リハビリ中の被験者（例えば、脳卒中で片麻痺のある患者など）にとって過度の負荷を強いるという問題が生じていた。

これに対し、本実施の形態に係るリハビリテーション装置１は、そのような被験者の動作意図を考慮して、グリップレバー部２のハンドル２３の操作を適切に補助するアシスト制御を行う。これにより、リハビリテーションにおける被験者の動作負担を効果的に抑制する制御を行うことができる。

上記制御を実現するために、制御装置７は、力センサ５から出力された力値信号と、各筋電位センサ６から出力された筋電位信号と、所定の運動モデルと、に基づいて、被験者によるグリップレバー部２のハンドル２３の操作を補助するアシスト制御を行う。制御装置７は、上記アシスト制御を実行する上で、後述する、上位制御系及び下位制御系を実行する。

図３は、本実施の形態に係るアシスト制御系の構成を示すブロック図である。
制御装置７は、上位制御系において、筋電位センサ６からの筋電位信号に基づいて被験者の仮想の手首関節の回転角度目標値（回転角度の目標値）を算出する随意運動モデル制御と、力センサ５からの力値信号に基づいてグリップレバー部２のハンドル２３の回転操作に対して柔軟性を付与するインピーダンス制御と、を実行する。制御装置７は、随意運動モデル制御にインピーダンス制御を付加して手首関節の回転角度目標値を算出し、算出した手首関節の回転角度目標値に基づいて下位制御系を実行する。

制御装置７は、下位制御系において、上位制御系で算出した手首関節の回転角度目標値にグリップレバー部２のハンドル２３の回転角度を追従させる位置制御を行う。制御装置７は、この位置制御において、グリップレバー部２のハンドル２３の回転角をフィードバックさせたＰＩＤ制御によるフィードバック制御と、慣性補償及び摩擦補償によるフィードフォワード制御を行い、サーボモータ４に対するトルク指令値を算出する。

次に、上述した上位制御系について、詳細に説明する。
随意運動モデル制御を設計する上で、グリップレバー部２のハンドル２３の無負荷時における手首関節周りの運動に関する運動方程式を下記（１）式に示すように作成できる。

上記（１）式において、Ｉ_ｈは手首関節の慣性モーメント、θ_ｈは手首関節の回転角度を示している。ｕ_ｆは橈側手根屈筋の筋力、ｕ_ｅは長橈側手根伸筋の筋力を示している。Ｋ_ｈは橈側手根屈筋および長橈側手根伸筋の弾性係数、Ｂ_ｈは橈側手根屈筋および長橈側手根伸筋の粘性係数を示している。Ｌ_ｈは手首関節のレバーアームの長さ（手首関節からハンドル２３の中心までの長さ）を示している。

図４は、上記（１）式で表した随意運動モデルの周波数特性の一例を示す図である。上記橈側手根屈筋の筋力ｕ_ｆ、および、長橈側手根伸筋の筋力ｕ_ｅは、夫々対応する筋電位センサ６から出力される筋電位信号ｙ_{ｅｍｇ_ｆ}、ｙ_{ｅｍｇ_ｅ}を整流化した後、時定数（Ｔ_ａｖｅ＝０．０５ｓｅｃ）のローパスフィルタで平滑化したＩＥＭＧ信号ｒ_ｆ、ｒ_ｒと比例関係にある。このため、随意運動モデルを下記（２）式乃至（５）式を用いて表すことができる。

上記（４）式及び（５）式において、Ｇ_ｆ、Ｇ_ｅはＩＥＭＧ信号を筋力に変換するための変換定数を示している。

制御装置７は、各筋電位センサ６から出力される筋電位信号ｙ_{ｅｍｇ_ｆ}、ｙ_{ｅｍｇ_ｅ}とに基づいて、上記（１）式乃至（５）式からなる手首関節周りの随意運動モデルを適宜解くことで、仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈを算出する。制御装置７は、この算出した仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈに基づいて、後述の下位制御系を実行する。これにより、被験者の微少な動作意図でも、その動作意図に従った関節運動の再現が可能となる。

制御装置７は、さらに、算出した仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈに基づいて、下記（６）式に示すインピーダンス制御を実行する。これにより、手首関節の回転角度目標値θ_ｈと、実際の手首関節の回転角度と、のズレに対して力センサ５から出力される力値信号に応じて、グリップレバー部２のハンドル２３の回転操作に柔軟性を付与できる。したがって、被験者にとってより優しく負担の少ない操作が実現できる。

上記（６）式において、ｓはラプラス演算子、Ｄ_ｉｍｐはインピーダンス制御のダンピング係数、Ｋ_ｉｍｐはインピーダンス制御のスティフネス係数を示している。ｆ_ｅｘｔは力センサ５から出力される力値信号（外力）を示している。この外力は、例えば、グリップレバー部２のハンドル２３における円周方向の力であり、時計回り方向を正とする。θ_ｒｅｆは、手首関節の回転角度目標値を示している。上記（６）式において、インピーダンス制御のダンピング係数Ｄ_ｉｍｐ、及びスティフネス係数Ｋ_ｉｍｐを調整することで、ハンドル２３の回転操作における柔軟性を容易に調整できる。したがって、被験者の身体状態に応じて、その回転操作の柔軟性を最適に調整することで、被験者の動作負担を効果的に抑制できる。

本実施の形態において、ユーザは、例えば、キーボード、タッチスクリーンなどの入力装置（変更手段の一具体例）などを介して、制御装置７に設定されたインピーダンス制御のダンピング係数Ｄ_ｉｍｐ、及びスティフネス係数Ｋ_ｉｍｐを変更することができる。

次に、上述した下位制御系について、詳細に説明する。
制御装置７は、下位制御系において、上位制御系で算出した手首関節の回転角度目標値θ_ｒｅｆにグリップレバー部２のハンドル２３の回転角度を追従させる位置制御を行う。ここで、制御対象であるサーボモータ４、及び、グリップレバー部２のハンドル２３からなる機械系の運動方程式を下記（７）式のように表すことができる。

上記（７）式において、Ｉ_ｍはグリップレバー部２のハンドル２３の慣性モーメント、Ｂ_ｍは粘性摩擦項係数、Ｄ_ｍは動摩擦係数、τはサーボモータ４を駆動するトルク指令値、θはグリップレバー部２のハンドル２３の回転角度、を夫々示している。

上記（７）式に基づいて、慣性補償部、摩擦補償部、及び、ＰＩＤ制御によるフィードバック部を有する、下記（８）式に示す下位制御系を構築することができる。この下位制御系において、慣性補償部及び、特に、摩擦補償部を含むことで、安価なサーボモータ４を用いることができるため、コスト低減に繋がる。

上記（８）式において、Ｋ_ｐ、Ｋ_ｉ、Ｋ_ｄは、夫々、比例ゲイン、積分ゲイン、微分ゲインを示している。Ｉ_ｍハット、Ｂ_ｍハット、Ｄ_ｍハットは、夫々、慣性補償および摩擦補償のため最小２乗法によりオフライン同定した、慣性モーメント、粘性摩擦項係数、及び動摩擦係数を示している。

制御装置７は、上記（８）式により算出された手首関節の回転角度目標値θ_ｒｅｆに、回転センサ３により検出されたグリップレバー部２のハンドル２３の回転角度θを追従させるように、サーボモータ４に対するトルク指令値τを算出する。制御装置７は、算出したトルク指令値τに応じた制御信号を生成しサーボモータ４に対して出力することで、サーボモータ４を制御する。

図５は、力センサから出力される力値信号に応じてグリップレバー部のハンドルの回転操作に柔軟性を付与するインピーダンス制御の効果を示す図である。図５に示す如く、本インピーダンス制御により、例えば、２通り（１）及び（２）のスティフネス特性が実現されている。（２）のスティフネス特性は、（１）のスティフネス特性と比較して、グリップレバー部２のハンドル２３の回転角度の増加に対して力センサ５の力値の増加が小さく抑えられている。すなわち、（２）のスティフネス特性では、（１）のスティフネス特性と比較して被験者はより小さな操作力で（より柔軟に）グリップレバー部２のハンドル２３を操作することが可能となる。

図５に示すようなスティフネス特性（グリップレバー部２のハンドル２３の回転角度に対する力センサ５の力値の増加の傾き）を調整することで、被験者の身体状態に応じた最適なリハビリテーションが可能となる。

図６（ａ）は、本実施の形態に係る制御装置によりアシスト制御を行ったときの、手首関節の回転角度目標値と回転センサの回転角度とを比較した図である。図７（ａ）は、本実施の形態に係る制御装置によりアシスト制御を行わなかったときの、手首関節の回転角度目標値と回転センサの回転角度とを比較した図である。

図６（ａ）に示す如く、本実施の形態に係るアシスト制御を実行した場合、図７（ａ）のアシスト制御を実行しなかった場合と比較して、手首関節の回転角度目標値に回転センサ３の回転角度が追従できていることが分かる。すなわち、被験者によるトラッキング性能が向上していることが分かる。

図６（ｂ）は、本実施の形態に係る制御装置によりアシスト制御を行ったときの、ＦＣＲ筋とＥＣＲ筋の筋力差（ｕ_ｆ−ｕ_ｅ）を示す図である。図７（ｂ）は、本実施の形態に係る制御装置によりアシスト制御を行わなかったときの、ＦＣＲ筋とＥＣＲ筋の筋力差（ｕ_ｆ−ｕ_ｅ）を示す図である。なお、ＦＣＲ筋とＥＣＲ筋の筋力差は、グリップレバー部２のハンドル２３を回転操作する際の操作トルクに相当しており、この筋力差の変動が小さいほどハンドル２３の操作トルクが小さくハンドル２３を柔軟に操作できることを示している。

図６（ｂ）に示す如く、本実施の形態に係る制御装置７のアシスト制御を実行した場合、図７（ｂ）のアシスト制御を実行しなかった場合と比較して、ＦＣＲ筋とＥＣＲ筋の筋力差の変動が小さく抑えられていることが分かる。したがって、本実施の形態に係るアシスト制御により、被験者は小さな操作トルクで柔軟にグリップレバー部２のハンドル２３を操作できていると言える。以上、図６及び図７に示す如く、本実施の形態に係る制御装置７のアシスト制御を実行することにより、被験者は小さな操作トルクで柔軟に操作を行いつつリハビリテーション課題に対して良好なトラッキングを実現できると言える。すなわち、被験者の微少な動作意図から所望の運動が再現できるため、リハビリテーションにおける被験者の動作負担を効果的に抑制できる。

次に、本実施の形態に係るリハビリテーション装置による制御方法について詳細に説明する。図８は、本実施の形態に係るリハビリテーション装置による制御処理フローを示すフローチャートである。なお、図８に示す制御処理は所定時間毎に繰り返し実行される。

被験者は、グリップレバー部２のハンドル２３を把持し、表示装置８の表示画面に表示されたハンドル２３の目標回転角のターゲットマークに、現在の回転角度のターゲットマークを一致させるように、ハンドル２３を操作する（ステップＳ１０１）。

回転センサ３は、グリップレバー部２のハンドル２３の回転角を検出し、検出した回転角に応じた回転角信号θを制御装置７に出力する（ステップＳ１０２）。

各筋電位センサ６は、被験者の橈側手根屈筋および長橈側手根伸筋における筋電位を検出し、検出した筋電位に応じた筋電位信号ｙ_{ｅｍｇ_ｆ}、ｙ_{ｅｍｇ_ｅ}を制御装置７に出力する（ステップＳ１０３）。

力センサ５は、グリップレバー部２のハンドル２３に作用する外力を検出し、検出した外力に応じた力値信号ｆ_ｅｘｔを制御装置７に出力する（ステップＳ１０４）。

制御装置７は、各筋電位センサ６から出力される筋電位信号ｙ_{ｅｍｇ_ｆ}、ｙ_{ｅｍｇ_ｅ}と、上記（１）式乃至（５）式で示す手首関節周りの随意運動モデルと、に基づいて仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈを算出する（ステップＳ１０５）。

制御装置７は、算出した仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈと、力センサ５から出力される力値信号ｆ_ｅｘｔと、インピーダンス制御を行うための上記（６）式と、に基づいて、手首関節の回転角度目標値θ_ｒｅｆを算出する（ステップＳ１０６）。

制御装置７は、上記（８）式により算出された手首関節の回転角度目標値θ_ｒｅｆに、回転センサ３により検出されたグリップレバー部２のハンドル２３の回転角度θを追従させるように、上記（８）式を用いてサーボモータ４に対するトルク指令値τを算出する（ステップＳ１０７）。制御装置７は、算出したトルク指令値τに応じた制御信号を生成しサーボモータ４に対して出力することで、サーボモータ４を制御する（ステップＳ１０８）。

以上、本実施の形態に係るリハビリテーション装置１において、筋電位センサ６により検出された被験者の運動部位の筋電位と、随意運動モデルとに基づいて、仮想の手首関節の回転角目標値を算出し、該算出した仮想の手首関節の回転角目標値と、力センサ５により検出された外力と、に基づいて手首関節の回転角目標値を算出し、該算出した手首関節の回転角目標値に回転センサ３により検出された回転角が追従するようにサーボモータ４を制御する。これにより、被験者の動作意図を考慮して、グリッパーレバー部２のハンドル２３のアシスト制御を行うことができ、リハビリテーションにおける被験者の動作負担を効果的に抑制する制御を行うことができる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

上記一実施の形態において、制御装置７は、各筋電位センサ６から出力される筋電位信号と、随意運動モデルと、に基づいて仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈを算出しているが、これに限らず、慣性センサから出力される信号と、随意運動モデルと、に基づいて仮想の手首関節の回転角度目標値を算出してもよい。慣性センサは、例えば、手首関節及び親指付け根（運動部位）近傍に夫々取り付けられる。

さらに、上記一実施の形態において、制御装置７は、運動部位の撮影画像と、随意運動モデルと、に基づいて仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈを算出してもよい。例えば、手首関節及び親指付け根（運動部位）近傍にマーカを取り付け、カメラにより撮影する。カメラは撮影した運動部位のマーカの撮影画像を制御装置７に出力する。

上記一実施の形態において、制御装置７は、被験者の仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈを算出し、該仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈに基づいてインピーダンス制御を実行しているが、これに限らず、インピーダンス制御を実行しない構成であってもよい。この場合、制御装置７は、各筋電位センサ６から出力される筋電位信号ｙ_{ｅｍｇ_ｆ}、ｙ_{ｅｍｇ_ｅ}と、上記（１）式乃至（５）式で示す手首関節周りの随意運動モデルと、に基づいて仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈを算出する。そして、制御装置７は、この算出した仮想の手首関節の回転角度目標値θ_ｈに回転センサ３により検出されたグリップレバー部２のハンドル２３の回転角度θを追従させるように、サーボモータ４に対するトルク指令値τを算出する。これにより、力センサが不要となるため、構成の簡素化に繋がる。特に、被験者が身体状態が良好であり、ハンドル２３の回転操作における柔軟性までも必要としない場合に有効である。

なお、被験者が身体状態が良好でない（例えば、リハビリテーション初期状態、身体不具合の度合いが高い状態）場合は、上述したインピーダンス制御を実行し、ハンドル２３の回転操作における柔軟性を付与し、被験者の動作負担をより軽減することは、非常に有効である。

また、本発明は、例えば、図８に示す処理を、ＣＰＵ７１にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。

また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

１ リハビリテーション装置
２ グリップレバー部
３ 回転センサ
４ サーボモータ
５ 力センサ
６ 筋電位センサ
７ 制御装置
８ 表示装置

Claims (8)

1. リハビリテーションの被験者によって操作される操作手段と、
   前記操作手段の操作量を検出する操作量検出手段と、
   前記操作手段にトルクを付与する駆動手段と、
   前記駆動手段の駆動を制御する制御手段と、
   前記被験者の運動部位の運動状態を検出する運動状態検出手段と、を備えるリハビリテーション装置であって、
   前記操作手段に作用する外力を検出する外力検出手段を更に備え、
   前記制御手段は、前記運動状態検出手段により検出された運動状態と、所定の運動モデルと、前記外力検出手段により検出された外力と、に基づいて、前記操作手段に対する操作量の目標値を算出し、該算出した操作量の目標値と前記操作量検出手段により検出された操作量とのズレを小さくするように前記駆動手段を制御する、
   ことを特徴とするリハビリテーション装置。
2. 請求項１記載のリハビリテーション装置であって、
   前記制御手段は、前記運動状態検出手段により検出された運動状態と、所定の運動モデルと、に基づいて、前記操作手段に対する仮想の関節の回転角度目標値を算出し、該算出した仮想の関節の関節角度目標値と、前記外力検出手段により検出された外力と、に基づいてダンピング係数及びスティフネス係数を含むインピーダンス制御を行い、関節の回転角度目標値を算出し、該算出した関節の回転角度目標値に前記操作量検出手段により検出された操作量が追従するように前記駆動手段を制御する、ことを特徴とするリハビリテーション装置。
3. 請求項２記載のリハビリテーション装置であって、
   前記運動状態検出手段は、前記被験者の運動部位の筋電位を検出する筋電位センサであり、
   前記制御手段は、前記筋電位センサにより検出された筋電位に基づいて前記運動部位の筋力を算出し、該算出した筋力に基づいて前記所定の運動モデルを解くことで、仮想の手首関節の回転角度目標値を算出する、ことを特徴とするリハビリテーション装置。
4. 請求項３記載のリハビリテーション装置であって、
   所定の運動モデルは、前記運動部位の筋力項、手首関節の慣性モーメント項、前記筋力の弾性係数項、及び、前記筋力の粘性係数項を含む手首関節周りの運動方程式に基づくモデルである、ことを特徴とするリハビリテーション装置。
5. 請求項２記載のリハビリテーション装置であって、
   前記インピーダンス制御のダンピング係数及びスティフネス係数を変更する変更手段を更に備える、ことを特徴とするリハビリテーション装置。
6. 請求項３乃至５のうちいずれか１項記載のリハビリテーション装置であって、
   前記制御手段は、前記算出した手首関節の回転角度目標値に基づいて、慣性補償項、摩擦補償項、及びフィードバック補償項を含む制御系を解くことで、前記算出した手首関節回転角度の目標値に、前記操作量検出手段により検出された前記操作手段の回転角度が追従するように、前記駆動手段に対するトルク指令値を算出する、ことを特徴とするリハビリテーション装置。
7. リハビリテーションの被験者によって操作される操作手段の操作量を検出するステップと、
   前記被験者の運動部位の運動状態を検出するステップと、を含む制御方法であって、
   前記操作手段に作用する外力を検出するステップを更に含み、
   前記検出された運動状態と、所定の運動モデルと、前記検出された外力と、に基づいて、前記操作手段に対する操作量の目標値を算出し、該算出した操作量の目標値と前記検出された操作量とのズレを小さくするように、前記操作手段にトルクを付与する駆動手段を制御する、
   ことを特徴とする制御方法。
8. リハビリテーションの被験者の運動部位の運動状態と、所定の運動モデルと、前記被験者によって操作される操作手段に作用する外力に基づいて、前記操作手段に対する操作量の目標値を算出する処理と、
   前記算出した操作量の目標値と、検出された前記操作手段の操作量とのズレを小さくするように、前記操作手段にトルクを付与する駆動手段の制御を行う処理と、
   をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする制御プログラム。

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