JPH10217157A - Muscle electric signal generating device - Google Patents
Muscle electric signal generating deviceInfo
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Abstract
Description
【0001】[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。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a myoelectric signal generator, and more particularly, to functional electrical stimulation, rehabilitation,
The present invention relates to a myoelectric signal generation device for estimating an input signal of a control target such as a robot having redundant degrees of freedom such as motor learning and muscles.
【0002】[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。2. Description of the Related Art When the brain function is impaired due to a stroke or the like, arms and legs may be paralyzed. In this case, the muscles of the arms and legs are normal, and a myoelectric signal for moving the muscles is transmitted from the brain. Not transmitted to muscles, resulting in motor paralysis. If such a myoelectric signal can be generated, motor paralysis can be overcome.
【0003】[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。Conventionally, in order to generate a myoelectric signal, a myoelectric signal pattern of a healthy person when a certain exercise pattern is previously performed is measured, and an electromyographic analysis is performed. Based on the results, the signal was normalized to match the myoelectric signal of the patient and used as stimulus data. Therefore, for example, in the case of an operation in which the hand is brought from the state where the hand is extended to the mouth, the pattern of the myoelectric signal for the target operation is measured by measuring a myoelectric signal pattern at the time of bending the elbow of a healthy person. I had to remember it. Because it is difficult to create data for all movement patterns, it was necessary to save a certain number of patterns and apply them to patients.
【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。[0004] Therefore, a main object of the present invention is to create a model for estimating joint torque from pseudo-tension, and based on the model, to estimate a trajectory and a pseudo-tension by an evaluation function for minimizing pseudo-tension change. A signal generation device.
【0005】[0005]
【課題を解決するための手段】請求項1に係る発明は、
筋電信号を生成する筋電信号生成装置であって、加速度
モデルで実現される身体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。The invention according to claim 1 is
A myoelectric signal generating apparatus for generating an electromyographic signal, which estimates a trajectory and a myoelectric signal of a body part based on an evaluation criterion of a minimum myoelectric signal change processed by using a body model realized by an acceleration model. .
【0006】請求項2に係る発明では、請求項1の身体
部位モデルは、被験者による腕の運動と筋電信号を同時
に計測し、計測した筋電信号から関節トルクへの変換の
モデルと予め定めるアルゴリズムを用いて計測データ間
の関数関係を再現する。According to the second aspect of the present invention, the body part model of the first aspect measures an arm movement and a myoelectric signal at the same time by a subject and determines a model for converting the measured myoelectric signal into a joint torque in advance. The function relation between the measurement data is reproduced using the algorithm.
【0007】請求項3に係る発明では、請求項1の身体
モデルは、関節トルクを教師データとして与え、予め定
めるアルゴリズムを用いてそのパラメータが決定され
る。In the invention according to claim 3, in the body model according to claim 1, joint torque is given as teacher data, and parameters thereof are determined using a predetermined algorithm.
【0008】請求項4に係る発明では、関節トルクは軌
道の計測データに基づいて決定し、身体部位の長さや重
さなどの物理パラメータは身体部位の形状から決定す
る。In the invention according to claim 4, the joint torque is determined based on the measurement data of the trajectory, and the physical parameters such as the length and weight of the body part are determined from the shape of the body part.
【0009】請求項5に係る発明では、身体モデルと物
理パラメータによって得られた擬似張力から関節トルク
への写像関係を用いて擬似張力ができるだけ滑らかにな
るような評価基準によって最適な軌道とともに、この評
価基準を満たす擬似張力を計算する。According to the fifth aspect of the present invention, the optimal trajectory and the optimal trajectory are determined based on an evaluation criterion that makes the pseudo tension as smooth as possible by using the mapping relation from the pseudo tension obtained by the body model and the physical parameters to the joint torque. Calculate the pseudo tension that satisfies the evaluation criteria.
【0010】[0010]
【発明の実施の形態】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。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a diagram showing a flow from when a joint torque is generated from a myoelectric signal to when a trajectory is generated in an embodiment of the present invention.
【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。In FIG. 1, a myoelectric signal is detected from a human arm 1 of a healthy person and amplified by a myoelectric signal amplifier 2.
The amplified myoelectric signal is filtered by the filter 3, and the pseudo tension is extracted. A muscle tension estimating circuit 4 estimates a tension from the extracted pseudo tension, a joint torque is estimated by a joint torque estimating circuit 5 based on the tension, and a motion trajectory is generated from a motion equation 6.
【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。A body model is constituted by the filter 3, the muscle tension estimating circuit 4, the joint torque estimating circuit 5, and the equation of motion 6 shown in FIG.
【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。Using this body model, a trajectory that satisfies the termination conditions at the start point and the end point and further minimizes the evaluation function of the expression (1) is calculated by iterative calculation.
【0014】[0014]
【数1】 (Equation 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。Here, u j represents the j-th pseudo tension. Further, t f represents the time at the end point. Hereinafter, each step will be described more specifically.
【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。In the filter 3 shown in FIG. 1, pseudo tension is extracted from the myoelectric signal. The surface myoelectric signal is a signal in which the excitation potential of the membrane is temporally and spatially superimposed. The signal output using a low-pass filter as the filter 3 is expected to reflect the firing frequency of the α motor neuron. Also, this signal is called pseudo tension because it is considered to be quite close to true tension. This low pass filter is 2
It is known that the secondary system is sufficient, and the input EMG, output T
If it is realized by an FIR filter as * , it is expressed by equation (2).
【0017】[0017]
【数2】 (Equation 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。Here, EMG is a myoelectric signal, and T * is a pseudo tension. There is a non-linear property between the tension generated by the muscle and the motion command as described below. The tension generated by the muscle increases as the muscle length increases, even with the same exercise command. This manner of change is non-linear and is referred to as a length-tension curve. Also, even with the same exercise command,
As the speed of shortening the muscle length increases, the tension decreases. The manner of this change is also non-linear, and is called a shortening speed-tension curve. This time, in order to estimate the position during attitude control,
The shortening speed-tension curve need not be taken into account.
【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。FIG. 2 is a diagram showing a calculation model of the trajectory.
In FIG. 2, acceleration estimation models 11, 12,.
For example, it is constituted by a neural circuit, and the pseudo tension, the joint angle, and the joint angular velocity at the time T i are input as inputs, and the output is the change in the joint angular velocity and the joint angle one unit time later.
【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。Here, the joint torque is determined by the product of the tension and the moment arm. The distance between the rotation axis of the joint and the line of action of the muscle is the moment arm. When you bend and stretch your joints, your muscles are bent by your skin and bones,
This distance is not constant, and the relationship between torque and tension depends nonlinearly on the joint angle. That is, the joint torque is generated by the difference between the torque generated by the extensor and the flexor, and is determined depending on the tension and the moment arm. These relationships can be formulated as the following equation (3).
【0021】[0021]
【数3】 (Equation 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。Where τm= (Τ1, ΤTwo,…, Τn)t θ = (θ1, ΘTwo,…, Θn)t αi(Θ) = (αi1(Θ), αi2(Θ),…, α
in(Θ))t Where τjIs the j-th joint torque, and θjIs the jth
Eye joint angle, α ij(Θ) is the i-th muscle mode.
Ment arm (for joints that are not involved
0) and TiIs the muscle tension of the ith muscle, T*
iRepresents the pseudo tension of the i-th muscle. Subscript t with upper right
Means transposition. However, there are n joints (1 ≦ j
≦ n) and k muscles (1 ≦ i ≦ k).
【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。FIG. 3 shows a model 2 of a human forearm and upper arm.
It is a figure showing a manipulator of a link. In the manipulator shown in FIG. 3, if the length of the upper arm of the right arm of the human M is L1 and the length of the forearm is L2, the following equation of motion is established.
【0024】[0024]
【数4】 (Equation 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。Here, τ i is a driving torque of each joint, θ i is a joint angle, θ i1 is a joint angular velocity, and θ i1 is a joint angular velocity.
i2 represents the joint angular acceleration. M i is the mass of each link, L i is the length, L gi is the length from the joint to the center of mass, I i is the moment of inertia around the joint, and b i is the viscous drag Represents the coefficient of
【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。In order to describe the relationship between the trajectory and the joint torque by the equation of motion, it is necessary to know physical parameters of the arm such as an accurate moment of inertia. Therefore, as an example, the parameters of the arm are calculated from the shape of the arm, but another method may be used. First, Cyberwar
e Measure the three-dimensional shape of the arm using a Laser Range Scanner. Then, assuming that the substance is a uniform substance having a specific gravity of 1, the length, the center of mass, and the moment of inertia are calculated from the volume. Table 1 shows the arm parameters thus obtained.
【0027】[0027]
【表1】 [Table 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。FIG. 4 shows an example of a muscle model, but the present invention can be applied to other robot control devices. In FIG. 4, the muscle tension is given by the following equation (5).
【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。T j = k j (u j , l j ) Δl j (u j , l j ) −b j (u j , l j , ij ) ij (5) where k j (u j , l j ) is the elastic modulus of the muscle, b j
(U j , l j , i j ) is the viscosity coefficient, Δl j (u j ,
l j ) indicates muscle elongation. U j is an exercise command for the muscle, l j is the length of the muscle, and i j indicates the contraction speed. The joint torque is expressed by equation (6).
【0030】[0030]
【数5】 (Equation 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。Here, i indicates a joint, and j is a subscript indicating a muscle. The moment arm A ij (θ) has the same absolute value as the physical moment arm A ij (θ i ).
Positive and negative signs for flexors.
【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、[0032] A ij (θ i) = { d j a ij (θ i)} d j = 1.0 flexor, -1.0 extensor moment arm varies nonlinearly generally depends on the joint angle . Considering the moment arm divided into a part that is constant without depending on the joint angle and another part,
【0033】[0033]
【数6】 (Equation 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。## EQU1 ## Also, k j (u j , l j ), b j
(U j , l j , i j ) is also 0 for u
The linear term up to the first and the first order and the non-linear term higher than it are considered separately.
【0035】[0035]
【数7】 (Equation 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。Further, regarding Δl j (u j , l j ), first, the muscle length l j is considered as a function of the joint angle θ i . Δl j (u j , l j ) is composed of a change in muscle length due to a change in joint angle and a change in the natural length of the muscle depending on the movement command u j by the tension generating mechanism.
【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。The length of a muscle when the joint angle is 0 for all muscles is defined as l j (0). When θ i = 0, i = 1, 2,..., N, l j = l j (0) The moment arm is as follows.
【0038】∂lj /∂θi =−Aij(θi ) 筋肉の長さlj (θ)は次式のようになる。∂l j / ∂θ i = -A ij (θ i ) The length l j (θ) of the muscle is as follows.
【0039】[0039]
【数8】 (Equation 8)
【0040】ここで、モーメントアームが姿勢に依存す
るので、Here, since the moment arm depends on the posture,
【0041】[0041]
【数9】 (Equation 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。In the above equation, l j bias is a bias term for preventing the amount of elongation of the muscle from becoming negative due to bending and stretching of the joint. It is assumed that the movable range of the shoulder joint is −20 <θ 0 <110 degrees, and the movable range of the elbow joint is 0 <θ 1 <140 degrees (the bending direction is positive). At this time, when the flexor of the shoulder is bent, the maximum a 0j × 1
It becomes shorter by 10 / 180π [rad], and when the extensor muscle is stretched, it becomes shorter by a maximum of a 0j × 20 / 180π [rad]. The same is true for the elbow. In addition, the flexor of the biarticular muscle has a maximum of a 0j × 110 /
180π + a 1j × 140 / 180π [rad] is shortened, and when the extensor is stretched, the maximum a 0j × 20 / 180π + a 1j ×
0 / 180π [rad] becomes shorter.
【0043】[0043]
【数10】 (Equation 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。[0044] u elongation of muscles, represents what can be modeled by a linear in θ, Δl * j (u j , θ) represents the other nonlinear terms. Eventually, the expression (6) can be expressed by the following expression when expressed by the joint angle.
【0045】[0045]
【数11】 [Equation 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。In equation (8), ψ ij (ω j1 , θ i ,
u j ) and φ ij (ω j2 , θ i , θ i1 , u j ) are expressed by a neural network model, and have a nonlinear relationship between muscle length and tension, a nonlinear relationship between muscle shortening speed and tension, and movement commands. It is used to absorb any nonlinear relationship to increase or decrease, as well as any nonlinearities that depend on the joint angle of the moment arm.
【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。The myoelectric signal is obtained by dipole-inducing the surface myoelectric potential using a pair of silver-silver chloride surface electrodes, and sampling the differentially amplified myoelectric signal at 2 kHz and 12 bits. The diameter of the electrodes is 10 mm and the distance between the electrodes along the muscle fiber is 1 mm.
The muscles that were attached at 5 mm and measured the electromyographic signals were the extensor muscles of the shoulder joint and the flexor muscles were the anterior deltoid (DLC), upper deltoid (DLA), posterior deltoid (DLS), and pectoralis major (PM
J), great circle muscle (TEM), biceps long head (BIL), triceps extra long head (TRL) as two joint muscles of shoulder and elbow
The extensor and flexor muscles of the elbow joint are the brachial muscle (BRC), the triceps inner head (TRM), and the triceps outer head (TRA). After full-wave rectification of the myoelectric signal, an average of every 10 points is taken (EMG ave ), and a moving average of every 5 points is taken as shown in the following equation to smooth the signal. ma ).
【0048】[0048]
【数12】 (Equation 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。Therefore, this means that sampling was performed at 200 Hz. As a result of learning only the linear part using EMG ma as the input signal indicated by EMG in the equation (2), the values of the parameters are as shown in Table 2.
【0050】[0050]
【表2】 [Table 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。FIG. 5 shows the DL of the six muscle models described above.
3 illustrates C, BRC, DLS, TRM, BIL, and TRL.
【0052】次に、トルク変化最小軌道では、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
化最小軌道では、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8および図9は計算した生成軌道を示す図で
あり、図10は第(1)式を満たす擬似張力を示したも
のである。Next, in the torque change minimum trajectory, even if the torque for realizing the optimum motion can be calculated, there are countless combinations of muscle tensions for realizing the calculation. In the muscle-tension change minimum trajectory, the smoothest combination of muscle tensions is estimated. In addition, when creating stimulation patterns such as functional electrical stimulation, the relationship between myoelectric signals and muscle tension must be taken into account. Therefore, the minimum trajectory of the change in muscle tension that satisfies the expression (1) was calculated using a linear model of six muscles. 8 and 9 are diagrams showing the calculated generated trajectory, and FIG. 10 shows a pseudo tension satisfying the expression (1).
【0053】[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。As described above, according to the present invention, the trajectory and the myoelectric signal of the body part are estimated based on the evaluation criterion of the minimum change of the myoelectric signal processed using the acceleration estimation model. The pseudo-tension can be obtained from the evaluation function of the pseudo-tension change minimum, and the functional electric signal can be used as an input signal of a stimulus, an electric stimulus signal for rehabilitation, a signal for exercise learning, and the like.
【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。FIG. 1 is a diagram showing a flow from when a joint torque is generated from a myoelectric signal to when a trajectory is generated in an embodiment of the present invention.
【図2】軌道の計算モデルを示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a calculation model of a trajectory.
【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。FIG. 3 is a diagram showing a two-link manipulator that models a human forearm and upper arm.
【図4】筋肉のモデルを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a muscle model.
【図5】6筋のモデルを示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a model of six muscles.
【図6】生成軌道を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a generated trajectory.
【図7】速度と時間の関係を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a relationship between speed and time.
【図8】擬似張力を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing pseudo tension.
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 1 human arm 2 myoelectric signal amplifier 3 filter 4 muscle tension estimation circuit 5 joint torque estimation circuit 6 equation of motion 11, 12, 1n acceleration estimation model
───────────────────────────────────────────────────── 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 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing on the front page (72) Mitsuo Kawato Inventor 5 Shiratani, Inaya, Seika-cho, Soraku-gun, Kyoto Pref.
Claims (5)
あって、 加速度モデルで実現される身体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ことを特徴とする、筋
電信号生成装置。1. A myoelectric signal generating apparatus for generating an electromyographic signal, comprising: a trajectory and a muscle of a body part based on an evaluation criterion of a minimum myoelectric signal change processed using a body model realized by an acceleration model. A myoelectric signal generating device for estimating an electric signal.
動と筋電信号を同時に計測し、計測した筋電信号から関
節トルクへの変換のモデルと予め定めるアルゴリズムを
用いて計測データ間の関数関係を再現することを特徴と
する、請求項1の筋電信号生成装置。2. The body part model measures a movement of a subject's arm and a myoelectric signal simultaneously, and uses a model for converting the measured myoelectric signal into joint torque and a function between measured data using a predetermined algorithm. The myoelectric signal generation device according to claim 1, wherein the relationship is reproduced.
ータとして与え、予め定めるアルゴリズムを用いてその
パラメータが決定されることを特徴とする、請求項1の
筋電信号生成装置。3. The myoelectric signal generation device according to claim 1, wherein the body model is provided with joint torque as teacher data, and parameters thereof are determined using a predetermined algorithm.
づいて決定し、 前記身体部位の長さや重さなどの物理パラメータは身体
部位の形状から決定することを特徴とする、請求項2の
筋電信号生成装置。4. The muscle according to claim 2, wherein the joint torque is determined based on trajectory measurement data, and the physical parameters such as the length and weight of the body part are determined from the shape of the body part. Electric signal generator.
によって得られた擬似張力から前記関節トルクへの写像
関係を用いて擬似張力ができるだけ滑らかになるような
評価基準によって最適な軌道とともに、この評価基準を
満たす擬似張力が計算できることを特徴とする、請求項
1の筋電信号生成装置。5. An optimal trajectory according to an evaluation criterion such that the pseudo tension is as smooth as possible by using a mapping relation from the pseudo tension obtained by the physical parameters to the joint torque, and the evaluation criterion. The myoelectric signal generation device according to claim 1, wherein a pseudo tension that satisfies is satisfied.
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1997
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