JPH0731638A - 義肢制御方法および義肢制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 義肢装着者にとって自分の身体を動かすのと
同様に義肢を制御することができるような義肢制御装置
を提供する。 【構成】 義肢装着者の身体１に表面電極２を取付け、
表面電極２で残存する筋肉の筋電信号を検出し、筋電信
号増幅器３で増幅した後フィルタ４に通すことにより、
残存する筋肉の擬似張力を３層パーセプトロン５に与え
る。３層パーセプトロン５は残存する筋肉の擬似張力を
制御に必要な筋肉の擬似張力に拡張し、身体ダイナミカ
ルシステムモデル６は拡張された擬似張力から運動軌道
を推定して電動義肢制御装置７に与える。電動義肢制御
装置７は制御信号を電動義肢８に出力して制御する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は義肢制御方法および義
肢制御装置に関し、たとえば手・腕・脚・体幹などの障
害者、切断者が多自由度の義肢を滑らかにかつ速く制御
することができるような筋電信号による義肢制御方法お
よび義肢制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】まず義肢制御のために筋電信号を用いる
着想は、１９４８年にノーバートウィナーによって発表
され、それ以後基礎的研究や実用化が進められたことに
よって、ユタ大学によるユタアームのようにかなり大量
に製造販売されたものもある。しかし、現実には、未だ
に切断者、障害者に広く用いられている義肢は、アクチ
ュエータを持たない受動的なものである。その理由とし
て最大のものは、筋電信号を用いた義肢への制御方式が
原始的であったため、すなわちアクチュエータをｏｎ／
ｏｆｆ動作させることによる１もしくは２〜３自由度の
制御では、多自由度の義肢である義手・義足の制御を行
なうことができないことである。

【０００３】次に多自由度の義手・義足およびロボット
の腕や手を筋電信号を用いて制御する装置は、特開昭５
１−４３８８８，特開昭５１−６３５９５，特開昭５８
−１７７６４７，特開昭６０−２２１２７０号公報にお
いて示されているようにノーバートウィナーの発表以後
も数多く提案されてきた。しかし、このように提案はさ
れても筋電信号をどのように情報処理して義手・義足お
よびロボットの腕や手を制御するための信号を得るかに
ついての具体的な提案はされていなかった。そのため、
鈴木良次他（医用電子と生体工学， ７巻１号， ４７
〜４８頁， １９６９）が提案した多チャネルの筋電信
号をパーセプトロンで学習識別させ、推定された動作に
よって義手を制御することに基づいて、多層パーセプト
ロンを用いたものが特開平２−２９８４７９号公報で提
案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、多層パ
ーセプトロンを用いて筋電信号のパターン認識を行な
い、それに基づいて義手・義足およびロボットの腕や手
を制御するには、以下に示すような問題が生じている。
まず、人間と同様の動作をする必要のある義手やロボッ
トは、無限の動作パターンを識別することができるわけ
でなく、限られた動作パターンの識別しかできない。次
に、限られた動作パターンであっても義手やロボット
は、その動作パターンを正確に識別するわけでなく、誤
認識に伴う誤動作を生じる。次に、義手やロボットに対
して動作パターンを正確に認識させるためには、数十ミ
リ秒から数秒間の筋電信号パターンの時間平均やパワー
スペクトラムの計算が行なわれる必要があり、この方法
では、たとえ義手やロボットは正確に動作パターンを実
行したとしても、１秒間に数回程度の動作の変化がある
だけで、速くかつ滑らかな動作を義手やロボットに行な
わすことはできない。次に、切断者、障害者に残存する
筋肉からでは、義手・義足を十分に制御するための筋電
信号は得られない。したがって、上記のような問題によ
り、義手・義足の装着者は、困難な訓練によって残存し
ている筋肉のみで義手・義足を制御しなければならなか
った。

【０００５】それゆえに、この発明は、上記のような問
題点を解決し、切断者、障害者に残存する筋肉から検出
された筋電信号をもとに、装置自体が十分な制御を行な
えるように実時間で学習し、これに伴って、切断者、障
害者が困難な訓練を受けることなく、さらに特別な技術
なしで、本当の手足を操るのと同じような巧みさ、速
さ、容易さで義肢を運動させることができるような義肢
制御方法および義肢制御装置を提供することである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る義
肢制御装置は、義肢装着者に残存する複数の筋肉の活動
に基づいて義肢を制御する義肢制御装置であって、残存
する筋肉の活動に応じた信号を検出する検出手段と、検
出手段の各検出出力を各筋肉が発生する張力に対応する
擬似張力を表わす信号に変換してその次元を拡張し、そ
の信号に基づいて義肢装着者の運動軌道を推定する非線
形ダイナミクスモデルと、非線形ダイナミクスモデルの
出力である推定された運動軌道に応じて、義肢を制御す
る制御手段とを備えたことにより構成される。

【０００７】請求項２の発明では、請求項１の非線形ダ
イナミクスモデルは、検出手段から入力される残存する
筋肉の活動に応じた信号をフィルタリングし、各筋肉が
発生する張力に対応する残存筋肉擬似張力に変換する第
１の変換手段と、第１の変換手段によって変換された残
存筋肉擬似張力の次元を拡張し、義肢を制御するために
必要な全筋肉が発生する張力に対応する全筋肉擬似張力
に変換する第２の変換手段と、第２の変換手段によって
変換された全筋肉擬似張力に基づいて、義肢装着者の運
動軌道を推定する推定手段とを含む。

【０００８】請求項３の発明では、請求項２の第２の変
換手段は複数の層を持つ第１の神経回路を含み、さらに
推定手段は、微分方程式を表現する回路または巡回結合
を持つ第２の神経回路を含む。

【０００９】請求項４の発明では、請求項３の義肢制御
装置は、さらに、義肢を制御するための所定の目標姿勢
や目標運動軌道を義肢装着者に提示する提示手段と、提
示手段によって提示された目標運動軌道と非線形ダイナ
ミクスモデルによって推定された運動軌道とを比較し、
軌道誤差を計算して推定手段に出力する軌道誤差計算手
段とを備え、軌道誤差計算手段に入力された軌道誤差
が、推定手段による所定の時間逆積分または所定の学習
によって全筋肉擬似張力の誤差に変換され、第１の神経
回路は、全筋肉擬似張力の誤差を推定手段への出力誤差
とし、その誤差が所定の精度となるまで学習する。

【００１０】請求項５の発明に係る義肢制御方法は、義
肢装着者に残存する複数の筋肉の活動に基づいて義肢を
制御する義肢制御方法であって、義肢装着者に残存する
複数の筋肉の活動に応じた信号を検出するステップと、
検出された信号を残存する各筋肉が発生する張力に対応
する残存筋肉擬似張力を表わす信号に変換するステップ
と、変換された残存筋肉擬似張力の次元を拡張して義肢
を制御するために必要な全筋肉が発生する張力に対応す
る全筋肉擬似張力に変換するステップと、変換された全
筋肉擬似張力に基づいて、義肢装着者の運動軌道を推定
するステップと、推定された運動軌道に応じて、義肢を
制御するステップとを含む。

【００１１】請求項６の発明では、請求項５の発明に係
る義肢制御方法は、さらに、推定された運動軌道とその
軌道に対して目標である目標運動軌道とを比較して軌道
誤差を計算するステップと、計算された軌道誤差を所定
の時間積分または所定の学習を用いて擬似張力の誤差に
変換するステップとを含み、変換された擬似張力の誤差
を全筋肉擬似張力の誤差とし、その誤差が所定の精度と
なるまで上記ステップを繰り返す。

【００１２】

【作用】この発明に係る義肢制御方法および義肢制御装
置は、義肢装着者に残存する筋肉の活動に応じた信号を
検出手段によって検出し、その検出信号を各残存する筋
肉が発生する張力に対応する擬似張力を表わす信号に変
換してその次元を拡張した後、非線形ダイナミクスモデ
ルによって義肢装着者の運動軌道を推定し、推定された
運動軌道に応じて義肢を制御手段によって制御する。さ
らに、提示手段によって提示された目標運動軌道と非線
形ダイナミクスモデルによって推定された運動軌道とを
比較し、軌道誤差を軌道誤差計算手段によって計算し、
その軌道誤差を非線形ダイナミクスモデルが所定の時間
積分や所定の学習を用いて擬似張力の誤差に変換するこ
とで、その誤差が所定の精度となるまで装置自体は学習
することができる。

【００１３】

【実施例】図１は、この発明の一実施例の義肢制御装置
の概略ブロック図である。

【００１４】図１を参照して、電動義肢８の装着者の身
体には表面電極２が取付けられ、身体１に残存する筋肉
の活動に応じて、表面電極２は筋電信号を検出する。検
出された筋電信号は、筋電信号増幅器３に与えられて増
幅され、フィルタ４に与えられる。フィルタ４は増幅さ
れた筋電信号をフィルタリングし、残存する筋肉の擬似
張力を表わす信号に変換し、３層パーセプトロン５に与
える。３層パーセプトロン５は残存する筋肉の擬似張力
の次元を拡張することで、電動義肢８の制御に必要な全
筋肉の擬似張力に変換して身体ダイナミカルシステムモ
デル６に与える。身体ダイナミカルシステムモデル６
は、全筋肉の擬似張力に基づいて運動軌道を推定し、電
動義肢制御装置７に与える。電動義肢制御装置７は、推
定された運動軌道に応じて電動義肢８に制御信号を出力
するとともにフィードバック制御などを用いて電動義肢
８を制御する。

【００１５】図２は、この発明の一実施例の義肢制御装
置の動作を説明するためのフローチャートであり、以下
図２を参照して図１で示した義肢制御装置の動作につい
て説明する。

【００１６】電動義肢８を装着した切断者や障害者の身
体１が運動することで、身体１に取付けられた表面電極
２は残存する複数の筋肉から筋電信号を検出する。検出
された筋電信号は、筋電信号増幅器３に与えられて増幅
される。増幅された筋電信号は、フィルタ４によってフ
ィルタリングされ残存する筋肉の擬似張力に変換され
る。なお、筋電信号から擬似張力を推定するためのフィ
ルタ４の形は、切断者や障害者の身体１から筋電信号と
残存する筋肉が発生する実際の張力とを計測して、その
計測結果を訓練データとすれば決定される。

【００１７】フィルタ４によって推定された残存筋肉の
擬似張力は、３層パーセプトロン５として用いた神経回
路の第１層１３に入力され、第２層１４を介して、出力
層である第３層１５から電動義肢８を制御するために必
要な全筋肉の擬似張力が出力される。第１層１３に入力
された残存する筋肉の擬似張力を、その次元を拡張して
第３層から出力する全筋肉の擬似張力に変換するために
は、第１層１３と第２層１４、第２層１４と第３層１５
を結ぶシナプス結合における荷重が問題となる。この問
題、すなわち３層パーセプトロン５として用いた神経回
路の学習については後で説明する。

【００１８】３層パーセプトロン５によって変換された
全筋肉の擬似張力は身体ダイナミカルシステムモデル６
に入力される。身体ダイナミカルシステムモデル６は全
筋肉の擬似張力から運動軌道である位置軌道、速度軌
道、加速度軌道および力軌道を推定する。なお、身体ダ
イナミカルシステムモデル６は、平均的な人間に対する
身体の物理的パラメータに基づいて計算されたラクラン
ジュ方程式などの数式モデルであってもよいし、切断者
や障害者の正常な部分の身体または他人の身体から得ら
れる筋電信号と運動軌道とのデータに基づいて学習した
巡回型神経回路であってもよい。

【００１９】推定された運動軌道に応じて電動義肢制御
装置７は、電動義肢８に対して制御信号を入力し、フィ
ードフォワード制御とフィードバック制御とを組合わせ
て、電動義肢８の軌道、力制御を行なう。

【００２０】図３は、この発明の他の実施例の義肢制御
装置の概略ブロック図であり、以下、図３に示した実施
例において図１に示した実施例と同じ部分の説明は省略
する。

【００２１】図３を参照して、電動義肢８を装着した切
断者や障害者にとって目標とされる運動に対応した目標
運動軌道や目標姿勢を、切断者や障害者に提示するため
の目標姿勢および目標運動軌道提示装置９が設けられて
いる。目標姿勢および目標運動軌道提示装置９は減算回
路１０に目標運動軌道を入力する。減算回路１０の他の
入力には、身体ダイナミカルシステムモデル６によって
推定された運動軌道も入力され、減算回路１０は、この
２つの運動軌道を比較して軌道誤差を身体ダイナミカル
システムモデル６に入力する。身体ダイナミカルシステ
ムモデル６は、上述した擬似張力から運動軌道を推定す
ることとは逆に、軌道誤差から擬似張力誤差を推定して
３層パーセプトロン５に入力する。３層パーセプトロン
５は、入力された擬似張力誤差を、身体ダイナミカルシ
ステムモデル６に出力した全筋肉の擬似張力の誤差とし
て学習する。

【００２２】図４は、図３に示した第３層パーセプトロ
ンの学習について説明するためのフローチャートであ
り、以下図４を参照して、図３に示した第３層パーセプ
トロンの学習について詳細に説明する。

【００２３】電動義肢８を装着した切断者や障害者は、
目標姿勢および目標運動軌道提示装置９によって提示さ
れた目標姿勢や目標運動軌道を、無理をすることなくで
きるだけ目標軌道に対応した運動を行なうように筋肉を
働かせる。切断者や障害者が運動することで残存する筋
肉から筋電信号が発生し、表面電極２は筋電信号を検出
する。検出された筋電信号は筋電信号増幅器３で増幅さ
れ、フィルタ４によってフィルタリングされることで残
存する筋肉の擬似張力が計算される。３層パーセプトロ
ン５は計算された残存する筋肉の擬似張力の次元を拡張
して全筋肉の擬似張力に変換し、変換された全筋肉の擬
似張力は身体ダイナミカルシステムモデル６によって運
動軌道として推定される。

【００２４】３層パーセプトロン５が完成されたもので
あれば、残存する筋肉の擬似張力が制御に必要とされる
全筋肉の擬似張力に拡張されて、身体ダイナミカルシス
テムモデル６は目標運動軌道に対して誤差の少ない運動
軌道を推定できるはずである。しかし、３層パーセプト
ロン５が未完成であれば、推定された運動軌道を目標運
動軌道に近づけるために、３層パーセプトロン５は学習
を必要とする。そのために設けられた減算回路１０に
は、身体ダイナミカルシステムモデル６からの出力であ
る推定運動軌道と目標姿勢および目標運動軌道提示装置
９からの出力である目標運動軌道も入力される。これに
より減算回路１０は、推定された運動軌道と目標運動軌
道の各時点での誤差を計算し、時間の関数としての軌道
誤差を身体ダイナミカルシステムモデル６に与える。

【００２５】身体ダイナミカルシステムモデル６がたと
えばラグランジュ方程式などの微分方程式で表現されて
いれば、その微分方程式の随伴方程式の制御入力として
の軌道誤差を時間逆向きの数値積分することで、擬似張
力の誤差が推定される。または、身体ダイナミカルシス
テムモデル６がたとえば巡回結合型神経回路モデルで表
現されていれば、軌道誤差を身体ダイナミカルシステム
モデル６の出力端に与えて、巡回型誤差逆伝搬学習を用
いて擬似張力の誤差が推定される。このようにして推定
された擬似張力誤差を３層パーセプトロン５の教師信号
として用いた学習が行なわれ、第１層１３と第２層１
４、第２層１４と第３層１５とを結ぶシナプス結合の荷
重値が変更される。

【００２６】したがって、３層パーセプトロンの学習に
よって電動義肢を必要とする切断者や障害者は、楽に電
動義肢を制御することができる。

【００２７】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、義肢
装着者の複数の筋肉の活動に応じた信号を検出し、その
検出信号を各残存する筋肉が発生する張力に対応する擬
似張力を表わす信号に変換し、その残存する筋肉による
擬似張力の次元を拡張することによって制御するのに必
要な全筋肉の擬似張力に変換した後、非線形ダイナミク
スモデルによって義肢装着者の運動軌道を推定し、推定
された運動軌道に応じて義肢を制御手段によって制御す
るようにしたので、義肢装着者は困難な訓練を受けるこ
となくさらに特別な技術を必要とせず、自身の手足を操
るのと同じような巧みさ速さ容易さで義肢を運動させる
ことができる。さらに、義肢制御装置自体を学習可能に
することによって、義肢装着者はより滑らかな運動を義
肢に行なわせることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例の義肢制御装置の概略ブロ
ック図である。

【図２】図１に示した義肢制御装置の動作を説明するた
めのフローチャートである。

【図３】この発明の他の実施例の義肢制御装置の概略ブ
ロック図である。

【図４】図３に示した３層パーセプトロンの学習を説明
するためのフローチャートである。

【符号の説明】

１ 身体 ２ 表面電極 ３ 筋電信号増幅器 ４ フィルタ ５ ３層パーセプトロン ６ 身体ダイナミカルシステムモデル ７ 電動義肢制御装置 ８ 電動義肢 ９ 目標姿勢および目標運動軌道提示装置 １０ 減算回路 １３ 第１層 １４ 第２層 １５ 第３層

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 義肢装着者に残存する複数の筋肉の活動
   に基づいて義肢を制御する義肢制御装置であって、 前記残存する複数の筋肉の活動に応じた信号を検出する
   検出手段と、 前記検出手段の各検出出力を各筋肉が発生する張力に対
   応する擬似張力を表わす信号に変換してその次元を拡張
   し、その信号に基づいて前記義肢装着者の運動軌道を推
   定する非線形ダイナミクスモデルと、 前記非線形ダイナミクスモデルの出力である前記推定さ
   れた運動軌道に応じて、前記義肢を制御する制御手段と
   を備えた義肢制御装置。
2. 【請求項２】 前記非線形ダイナミクスモデルは、 前記検出手段から入力される残存する各筋肉の活動に応
   じた信号をフィルタリングし、各筋肉が発生する張力に
   対応する残存筋肉擬似張力に変換する第１の変換手段
   と、 前記第１の変換手段によって変換された残存筋肉擬似張
   力の次元を拡張し、前記義肢を制御するために必要な全
   筋肉が発生する張力に対応する全筋肉擬似張力に変換す
   る第２の変換手段と、 前記第２の変換手段によって変換された全筋肉擬似張力
   に基づいて、前記義肢装着者の運動軌道を推定する推定
   手段とを含む、請求項１記載の義肢制御装置。
3. 【請求項３】 前記第２の変換手段は複数の層を持つ第
   １の神経回路を含み、さらに、前記推定手段は、微分方
   程式を表現する回路または巡回結合を持つ第２の神経回
   路を含む、請求項２記載の義肢制御装置。
4. 【請求項４】 さらに、前記義肢を制御するための所定
   の目標姿勢や目標運動軌道を前記義肢装着者に提示する
   提示手段と、 前記提示手段によって提示された目標運動軌道と前記非
   線形ダイナミクスモデルによって推定された運動軌道と
   を比較し、軌道誤差を計算して前記推定手段に出力する
   軌道誤差計算手段とを備え、 前記軌道誤差計算手段に入力された軌道誤差が、前記推
   定手段による所定の時間逆積分または所定の学習によっ
   て前記全筋肉擬似張力の誤差に変換され、前記第１の神
   経回路は、前記全筋肉擬似張力の誤差を前記推定手段へ
   の出力誤差とし、その誤差が所定の精度となるまで学習
   することを特徴とする、請求項３記載の義肢制御装置。
5. 【請求項５】 義肢装着者に残存する複数の筋肉の活動
   に基づいて義肢を制御する義肢制御方法であって、 前記義肢装着者に残存する複数の筋肉の活動に応じた信
   号を検出するステップと、 前記検出された信号を残存する各筋肉が発生する張力に
   対応する残存筋肉擬似張力を表わす信号に変換するステ
   ップと、 前記変換された残存筋肉擬似張力の次元を拡張して前記
   義肢を制御するために必要な全筋肉が発生する張力に対
   応する全筋肉擬似張力に変換するステップと、 前記変換された全筋肉擬似張力に基づいて、前記義肢装
   着者の運動軌道を推定するステップと、 前記推定された運動軌道に応じて、前記義肢を制御する
   ステップとを含む、義肢制御方法。
6. 【請求項６】 さらに、前記推定された運動軌道とその
   軌道に対して目標である目標運動軌道とを比較して軌道
   誤差を計算するステップと、 前記計算された軌道誤差を所定の時間逆積分または所定
   の学習を用いて擬似張力の誤差に変換するステップとを
   含み、 前記変換された擬似張力の誤差を前記全筋肉擬似張力の
   誤差とし、その誤差が所定の精度となるまで前記ステッ
   プを繰り返すことを特徴とする、請求項５記載の義肢制
   御方法。