WO2005122900A1

WO2005122900A1 - 筋骨格モデルに基づく筋力取得方法及び装置

Info

Publication number: WO2005122900A1
Application number: PCT/JP2005/010645
Authority: WO
Inventors: Yoshihiko Nakamura; Katsu Yamane; Yusuke Fujita; Akihiko Murai
Original assignee: The University Of Tokyo
Priority date: 2004-06-16
Filing date: 2005-06-10
Publication date: 2005-12-29
Also published as: JPWO2005122900A1; US20070256494A1; EP1782733A4; JP4590640B2; US7308826B2; EP1782733B1; EP1782733A1

Abstract

筋骨格モデルに基づいて、運動データから力学的・生理学的に妥当な筋力を取得することができる筋力の取得法を提供する。筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得する方法である。取得した床反力データを用いて、環境から受ける接触力τＣを最適化するステップと、取得した運動データ、取得した筋電位データ、最適化された接触力を用いて、筋張力ｆを最適化するステップとを有する。運動データ、筋電位データ、床反力データは、ビヘイビアキャプチャシステムにより同時計測される。

Description

明細書

筋骨格モデルに基づく筋力取得方法及び装置

技術分野

[0001] 本発明は、筋骨格モデルに基づいて、運動データ力力学的 ·生理学的に妥当な筋力を得ることができる筋力の計算法に関するものである。ここで、「力学的に妥当」とは、運動方程式を満たす筋張力であることを表す。一方、「生理学的に妥当」とは、実際に人間が発生している筋張力であることを表す。

背景技術

[0002] 体性感覚とは、身体の表層'深部組織の受容器で知覚される感覚で、触覚などの皮膚感覚と筋や腱などの運動器官に起こる深部感覚に分けられる。運動に伴う深部体性感覚は、リハビリテーション '外科手術などの医療分野、スポーツ科学などにおいて重要な役割を果たす。また、人間と機械のスムースなインタラクションのためには機械が人間の体性感覚を推定する能力を持っていることが必要になってくると考えられる

[0003] ここで、運動力も体性感覚を推定するための第一歩として、運動データから筋力を推定することが検討される。従来、運動データ力筋力を推定する研究は数多く行われているが、これらは筋の生理学モデルと筋長の変化率など運動の幾何学的な性質を用いて筋力を計算しており、得られた筋力によってその運動が実現可能力どうかは考慮されていない。また、力学的な妥当性を考慮した筋力の計算法としては AnyBod yプロンェクト (J.Rasmussen, M. Damsgaard.E.

buruma, S.T. Cnnstensen, M. de Zee, and V. Vondrak: AnyBody-a

softwaresystem for ergonomic optimization," Fifth World Congress on Structual and Multidisciplinary Optimization, 2003)や発明者らの研究 (Y.

Nakamura, K. Yamane, I. Suzuki, and Y. Fujita: "Dynamic Computation of

Musculo— skeletal Human Model Based on Efticient Algorithm for Closed Kinematic

Chains, Procedings of International Symposium on Adaptive Motion of

Animals and Machines, SaP-I-2, 2003)があるが、いずれも生理学的な妥当性は考慮されていない。一つの運動に対して力学的に妥当な筋張力のパターンは無限にある

1S それらがすべて生理学的に妥当とは限らない。従来、力学的であるか生理学的であるかのいずれかを満足する筋張力の計算方法はあったが、これら 2つを共に満足する筋張力を計算できる方法はな力た。

特許文献 1：特開 2003 - 339673

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0004] 本発明は、筋骨格モデルに基づいて、運動データ力力学的 ·生理学的に妥当な筋力を取得することができる筋力の取得法及び装置を提供することを目的とするものである。

課題を解決するための手段

[0005] 上記課題を解決するために本発明が採用した技術手段は、次に示す式を用いて、筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得する方法および装置である

[数 1]

TG = J^Tf + J_C ^TT_C 本発明は、反力データ、運動データ、筋電位データを上記式に与えて、環境から受ける接触力て

C、筋張力 fを最適化することで筋張力を取得するものである。ここで、 τ は一般ィ匕力、 Jは筋'腱 '靭帯のヤコビアン、

G J Cは接触点のヤコビアンである。

[0006] 好ましい態様では、筋張力の計算方法は、取得した反力データを用いて、環境から受ける接触力て

Cを最適化する第 1ステップと、取得した運動データ、取得した筋電位データ、最適化された接触力を用いて、筋張力 fを最適化する第 2ステップとを有する

[0007] 好ましい態様では、該運動データはモーションキヤプチヤシステムによって取得される。運動データを取得するためのモーションキヤプチヤシステムは一つの好適な例では光学式モーションキヤプチヤシステムであるが、運動データを取得するために用いるモーションキヤプチャ方式は光学式には限定されない。反力データは、一つの態様では、力センサによって取得される。用いられる反力データが床反力データの場合には、好ましい態様では、該床反力データはフォースプレートによって取得される。また、床反力データは、被験者の足の裏面側に装着した力センサによって取得してもよい。好ましい態様では、該筋電位データは筋電位計によって取得される。また、一つの好ましい態様では、該運動データ、該床反力データ、該筋電位データは、同時計測されるものである。

[0008] 好ましい態様では、接触力の最適化は、所定の評価関数、不等式拘束条件を用いた 2次計画法によって行われ、筋張力の最適化は、線形計画法によって行われる。尚、数 1に示す式において、一般化力 τ G及び一般化座標に関する筋'腱 '靭帯の長さのヤコビアン Jは、取得した運動データを用いて計算することができ、接触点のャコビアン Jは取得した反力データを用いて計算することができる。

C

[0009] 好ましい態様では、本発明は、該取得した運動データと該計算された筋張力とを関連付けてデータベースとして格納する手段を含む。

[0010] また、本発明は、方法及び装置のみならず、筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得するためにコンピュータを実行させるコンピュータプログラムとして提供することができる。

発明の効果

[0011] 本発明では、運動データと筋電位'床反力の計測データを用いて逆動力学計算と最適化計算を行うことにより、力学的'生理学的に妥当な筋張力を計算することができる。この方法を用いて多数のタスク'被験者について筋張力を計算し、タスク毎に拮抗筋の使い方などに類似性が見つかれば、筋電位'床反力データがない場合でも筋張力をある程度推定でき得る。

発明を実施するための最良の形態

[0012] 本発明は、モーションキヤプチヤにより得られた運動データと、同時に計測される筋電位と床反力の情報を用いて、力学的'生理学的に妥当な筋力の計算法を提案するものである。ヒトの筋骨格モデルは多数の筋で構成され、一般に冗長駆動系であるため筋力は一意に決まらない。本手法を用いて、様々な運動における標準的な筋の使ヽ方をデータベース化できれば、筋電位や床反力情報が得られなヽ場合でも妥当な筋力を推定することが可能になると考えられる。

[0013] 本発明の実施例に係る筋張力の取得装置は、マーカが付された被験者を撮影する複数の撮像手段 (カメラ)と、床反力計測手段 (フォースプレート)と、筋電位計手段（筋電位計)と、一つ又は複数のコンピュータ装置とを含み、コンピュータ装置は、各種計算を行う演算処理部、入力部、出力部、表示部、各種データを格納する記憶部を備えている。

[0014] 本実施例では、ビヘイビアキヤプチヤシステムにより運動データと共に筋電位 ·床反力を同時計測し、これを筋力の最適化において考慮することで力学的にも生理学的にも妥当な筋力を得る。ビヘイビアキヤプチヤシステムについては、瀬里、山根、中村：「ビヘイビアキヤプチヤシステムによる意識行動の同時実時間計測」、日本機会学会ロボティックス'メカトロニクス講演会、 ' 01講演論文集、 1P1 -H7, 2001に記載されている。

[0015] ビヘイビアキヤプチヤシステムは、人間の全身動作のみを計測するモーションキヤプチヤシステムに加えて、人間の行動の双方向情報を計測することを目的とするシステムである。ビヘイビアキヤプチヤシステムにより、人間への入力情報（注視点など）、人間からの出力情報 (動作'床反力'脳波及び人間の内部情報)を同時実時間で計測，処理し、これらの情報を必要に応じて 3D画面で確認することが可能となる。本発明では、ビヘイビアキヤプチヤシステムによって、モーションキヤプチャデータ（運動データ )、筋電位、床反力を同時計測し、これを筋力の最適化において用いることで、力学的にも生理学的にも妥当な筋力を得る。

[0016] 筋力を計算するための前提となる筋骨格モデル及び、筋骨格モデルの逆動力学について説明する。ヒトの筋骨格モデルとしては、発明者らのグループで開発した計 54 7本の筋 '腱'靭帯と 155自由度の骨格力なるモデルを用いる（図 1)。このモデルでは各筋'腱 '靭帯は太さのない 1本のワイヤで表現されているが、経由点や分岐などの力学的な特性は解剖学の文献に基づ、て、る。筋骨格モデルの詳細にっ、ては、鈴木、山根、多谷、栗原、中村：「高速動力学計算法を用いた詳細人体モデルに基づく人間の力学計算」、第 20回日本ロボット学会学術講演会予稿集、 3C14, 2002 、及び、特開 2003— 339673号、並び【こ、特開 2004— 13474【こ記載されて!ヽる。筋骨格モデルに関するデータは、本発明に係る装置の記憶部に格納されている。

[0017] 設計した詳細人体モデルは、適当な細力さでグループ分けされた骨と、骨間に張られた筋'腱 '靭帯のネットワーク力もなる。それぞれの要素は以下の性質を持っている。骨は、質量を持った剛体リンクである。筋は、能動的に張力を発生するワイヤであり、比較的伸縮する。腱は、受動的に張力を発生するワイヤであり、比較的伸縮しない。また、腱は、筋と接続して筋張力を遠方に伝達する。靭帯は、受動的に張力を発生するワイヤであり、比較的伸縮しない。靭帯は、骨と骨とを連結し、骨同士の相対的な運動を抑制する。

[0018] 筋 '腱'靭帯は一般に骨に固定された始点，終点および 0点以上の経由点を通るワイャとしてモデルィ匕される。経由点は、筋が骨の一部分に引っ掛力つている場合や、腱鞘による腱の拘束をモデルィ匕する場合に置かれる。ワイヤの始点 ·終点 ·経由点は原則として骨に固定されるが、枝分かれする筋 ·靭帯などを記述するために分岐店にバ一チャルリンクを置く。こうすることで、ワイヤは、一つの起点に始まり、 0点以上の経由点を通り、一つの終点に終わる。

[0019] 逆動力学について説明する。逆動力学では、運動計測または振り付けなどの運動生成によって得られる運動データを元に、その運動を実現する筋'腱 '靭帯の張力を求める。逆動力学の計算法の流れは、 1.剛体リンク系の逆動力学による関節トルクの計算； 2.ワイヤ長さの関節値に対するヤコビアンの計算； 3.関節トルクのワイヤ張力への変換、となる。

[0020] このモデルの逆動力学は以下のように定式ィ匕できる。まず、与えられた運動を実現するために必要な一般ィ匕カてを計算する。一般化座標 Θを骨格の関節角とすれば

G 一般化カは関節トルクに対応するので、一般化力（関節トルク）は、 Newton- Euler Form ulationなどを用いて計算できる。ここでは腰リンクの 6自由度も駆動されていると仮定し、てには腰リンクに作用する 6軸力が含まれる。次に、一般化座標に関する筋 '腱'

G

靭帯の長さのヤコビアン Jを計算する。すなわち、筋'腱 '靭帯の長さを並べたベクトル 1としたとき、 Jは次式で定義される。

[数 2] , Λ dl ヤコビアン jを計算する方法の詳細は、鈴木、山根、多谷、栗原、中村：「高速動力学計算法を用いた詳細人体モデルに基づく人間の力学計算」、第 20回日本ロボット学会学術講演会予稿集、 3C14, 2002,特開 2003— 339673号、および、 D.E. Orin and W.W. bcnrader: Efficient Computation of

the Jacobian for Robot Manipulators," International Journal of Robotics

Research, vol.3,no.4, pp.66- 75, 1984.に記載されている。

[0021] ヤコビアン Jを用いると、一般ィ匕力と筋'腱 '靭帯の張力ベクトル fと環境力受ける接触力の関係は次式のように表される。

[数 3] r_G = ^Tf + 2 j^TaTa (2) ここで、 τ は接触点 iにおける接触力、 J は接触点 iのヤコビアンである。

Ci Ci

接触点のヤコビアン Jは次式で定義される。次式において、 pcは接触点の位置 '姿

C

勢を表すベクトルな、しパラメータである。ヤコビアンの計算方法にっ、ては上述の文献を参照することができる。

画

A dPc ,

J^C= W_G ひ）式（2)のうち接触力に関する項をまとめると

[数 5]

TG = J^Tf + J_C ^TT_C (3) と書ける。

[0022] 筋骨格モデルの逆動力学計算は、 τ 力ら式 (3)を満たす f、を求める問題とな

G

る。一般に筋骨格モデルでは筋の数が自由度数に比べて多いため、 fは一意には決まらない。また、 2つ以上のリンクが環境などと接触している場合には不整定問題となる。これらの値を決定するためには，何らかの評価関数によって最適化を行う必要がある。

[0023] 次に、最適化について説明する。ここでは、まず接触力 ·筋電位の計測値を考慮した評価関数と拘束条件を示したあと、最適化問題の定式化と解法を示す。

[0024] 接触力について説明する。前述のように、一般ィ匕カ τ は実際には駆動されていな

G

い腰リンクに作用する 6軸力が含まれている。また、内力である筋力でこれに相当する力を発生することはできない。そこで、これを接触力で代用する。式 (3)から腰リンクの 6自由度に対応する行を取り出すと次式のようになる。

[数 6]

ここで E は必要な行を取り出すための行列である。接触しているリンク力 ^個の場合 hip

は一意な解が存在するが、 2個以上の場合は不整定問題となる。

[0025] 本発明では、フォースプレートによって計測された床反力データを使うことによってこれを解決する。そのため、次の項を最適化の評価関数に含める。

[数 7]

² (5) ここで、は計測された接触力、 Κは各リンクに作用する接触力を計測される接

C C

触力の座標系に変換するための行列である。例えば、複数のリンクが 1つの力センサ上にある場合は、それらのリンクに作用する床反力の合計が計測されるので、 κ

Cによつて変換する。

[0026] 接触力は、法線方向の力、圧力中心点、摩擦力などに関する一定の条件を満たす必要がある。このうち、法線方向の力については次の不等式拘束条件を含むことによつて対応する。

[数 8]

EvertTc > 0 (6) ここで E はての法線方向成分を取り出す行列である。その他の条件に関しては， vert C

次式を評価関数に含むことで近似的に考慮する。

[数 9]

\r_C\² (7)

[0027] 次に、筋電位について説明する。本発明では Hillと Wilkieの筋モデルを定式化した St roeveの筋モデルを使う。このモデルでは、筋長と最大等尺性筋力の関係は図 2のように表される。また、筋長の変化率と最大筋張力の関係は図 3のようになる。最大収縮速度 V

maxでは筋力はゼロになり、筋長が変化しないときの最大筋張力が最大等尺性筋力に対応する。また、最大等尺性筋力より大きい力が加わった場合には筋は伸張する。

[0028] 筋電位計からの計測値を一定の時間幅で積分した IEMGは運動神経の活動度 uを表す。 uと筋活動度 aの関係は次式で表される。

[数 10]

. U— a

α = -ψ- (8) ここで Τは時間遅れを表すパラメータである。また、 aと筋張力 f*の関係は次式で表される。

[数 11]

, = "尸/ _ν(0尸 9) ここで、 F は最大筋張力、 F (1)と F (dotl)はそれぞれ正規化された筋力と筋長、筋 max 1

長の変化率との関係を表す関数である。

[0029] F (1)は図 2に対応し、次式のガウス関数で近似する。

1

[数 12]

F_l(l) = cxp i- ^ ²\ (10) [0030] F (dotl)は図 3に対応し、次式で近似する

[数 13] 0) (11)

ここで V , V , V は定数で、ここでは Stroeveが示した値を用いる。

1 sh shl ml

n チャンネルの筋電位計を使うと n 個の筋力値 f*が得られる。本発明で使う表面筋 ch ch

電位計では、あるチャンネルで計測される筋電位が筋骨格モデル中の 1本の筋と対応するとは限らず、いくつかの筋の電位の和が計測されていることがある。そのような場合も含め、 fと計測値の対応を取る行列を κとして、次式を評価関数に含むこと〖こ

F

より筋電位の計測値を考慮する。

[数 14]

また、筋'腱 '靭帯は引っ張り方向の力し力発生できないため、以下の不等式拘束条件を課す。

[数 15]

/ < (13)

[0032] 最適化計算について説明する。以上に示した式を用いて、最適化計算を以下の 2段階で行う。

ステップ 1： 2次計画法を用いた接触力の最適化

ステップ 2：線形計画法を用いた筋張力の最適化

[0033] まず、第 1段階では不等式拘束条件

[数 16]

J^vert^C > 0 (14) を満たし、評価関数

[数 17]

Z 二

(15) を最小化するてを計算する。ここで w 、 Wは定数の重みである。なお、評価関数の

C ay r H C

第 1項は式 (4)の誤差を小さくする効果を持つ。ここでは w = 1 X 10⁸および w = 10

H C

を用いた。 +

α

T Γ

以上の計算により接触力が求まると、筋張力により発生しなければならない一般ィ匕カが次式で計算できる。

[数 18]

r_a = r_G- J_C'T_C 二 J^Tf. (16) τ' を用いて、最適化の第 2段階では不等式拘束条件

[数 19]

Emtlf < (18)

6_f ≥ (19)

< T'_g- J^Tf (20)

δ_τ>0 (21) を満たし、評価関数

[数 20]

Z (22) を最小化する δ , δ 、 fを求める。ここで aと a は全要素が正の定ベクトルである。式 (17)のもとで式 (22)を最小化することにより、筋張力を計測値に近づけることができる。また、式 (20)は運動方程式から導かれた式（16)の誤差を小さくするので、力学的な整合性も考慮されていることになる。

[0035] 筋力最適化計算の改良について説明する。筋力最適化の評価関数に、筋グループの筋張力の平均値からのずれを加える。すなわち、前記評価関数

[数 21]

Z = a Sf + α_τ ^τδ_τ (22) を

[数 22]

Z = a_f ^TS_{f +}a_T ^TS_{T +}a^T _m 、でおきかえる。ここで、 a は全要素が正の定ベクトルであり、の拘束条件を m δ は以下

m

満たすベクトルである。

[数 23]

-S_m ≤ E_Gf ≤ S_m (24)

0 ≤ s_{m (25)}

E はあら力じめ定義された各筋グループに属する筋の張力の平均値と各筋張力との

G

差を計算するための行列であり、以下のように計算する。

[0036] 筋グループ kに属する筋の番号を含む集合を Gとすると，筋グループ kに属する筋の k

張力の平均値 f

k (バー）は、

[数 24] f_k 二

⁽²⁶⁾

れ k _k で計算される。ここで nは筋グループ kに属する筋の数である。よって、筋 n(nEG ) k k の張力と筋グループ kに属する筋の張力の平均との差は、 [数 25]

で計算される。ここで E は筋数と同じ数の要素を持つ横ベクトルであり、その潘目

Gkn

の要素は I=nのとき（1 n Zn )、 i≠nで i Gのとき lZn、それ以外のとき 0である k k k k

。最後に、すべての筋グループに含まれる筋の E を縦に積み上げれば Eが得られ

Gkn G る。

[0037] これまでの線形計画法を用いた計算法では、同様の役割 (肘関節の伸展など)を持つ筋 (協働筋)の中で主に張力を発生する筋が不連続に変化することがあり、その結果としてそれぞれの筋の張力が急激に変化するという問題があった。評価関数を上記のように変更することにより、筋張力を協働筋の間で平均化することができ、より滑らかな張力変化が得られる。

[0038] 実験例について説明する。被験者にモーションキヤプチャ用のマーカとともに 16チヤンネル分の電極を両脚に配置し、スクワット動作について筋電位'床反力 'モーションキヤプチャデータを同時に取得した。床反力を計測するためのフォースプレートは 2 枚使用し、左右脚にカゝかる力 ·モーメントを独立に計測した。この結果、筋電位'床反力データに関しては lmsおき、モーションキヤプチヤに関しては 33msおきのデータが得られた。

[0039] まず、右外側広筋について筋電位'床反力のデータを使わず、 τ * =0、f* =0とし

C

て最適化を行った結果を図 4上段に示す。筋張力の立ち上がりが図 4中段の筋電位データよりも遅、ことから、実際に動き始める前に筋の活動が始まって、ることがわかる。そこで実際の筋電位データを用いて計算すると、図 4下段のように計測値に近いパターンが得られる。筋張力の最適化に必要な計算時間は平均 0.81sである。

[0040] 床反力のデータを使わずに最適化を行うと左右に均等に力を配分しようとするため、図 5上段のような床反力が計算される。一方床反力の鉛直方向成分の計測値を見ると、図 5中段のように動作の開始以降左右脚の力配分が不均衡になっていることがわかる。ここでも計測データを考慮することにより、図 5下段のように計測値に近い配分が得られている。両足が接地しているとき、床反力の最適化に必要な計算時間は平均 8.8msであった。

[0041] 図 6に筋電位'床反力データを使わな力つた場合 (上段)と使った場合 (下段)の結果を視覚的に表示したものを示す。ここでは筋張力が大きくなると色を白力黒に変化させている。床反力データを考慮すると、左右の反力の不均衡が筋張力に反映されることがわ力る

産業上の利用可能性

[0042] 本発明では、運動データと筋電位'床反力の計測データを用いて逆動力学計算と最適化計算を行うことにより、力学的'生理学的に妥当な筋張力を計算することができる。この方法を用いて多数のタスク'被験者について筋張力を計算し、タスク毎に拮抗筋の使い方などに類似性が見つかれば、筋電位'床反力データがない場合でも筋張力をある程度推定でき得る。

図面の簡単な説明

[0043] [図 1]人の筋骨格モデルを示す図である。

[図 2]筋長と最大等尺性筋力との関係を示す図である。

[図 3]筋長の変化率と最大筋張力との関係を示す図である。

圆 4]右外側広筋の計算値及び計測値を示す図であり、上段は筋電位'床反力のデータを用いない計算結果、中段は計測された EMG信号、下段は EMG信号を用いた計算結果を示す。

[図 5]床反力の鉛直方向成分の計算値及び計測値を示す図であり、上段は筋電位，床反力のデータを用いない計算結果、中段は計測された床反力の鉛直方向成分、下段は床反力データを用いた計算結果を示す。

[図 6]筋電位'床反力データを使わなかった場合（上段）と使った場合 (下段）の結果を視覚的に表示した図である。

Claims

請求の範囲

[1] 筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得する方法であって、

[数 1]

TG = ^Tf + J_C ^TT_C に、反力データ、運動データ、筋電位データを与えて、環境力も受ける接触力 τ 、

C

筋張力 fを最適化することで筋張力を取得することを特徴とする筋張力の取得方法。ここで、 τ

Gは一般ィ匕力、 Jは筋'腱 '靭帯のヤコビアン、 J

Cは接触点のヤコビアンである。

[2] 次式を用いて、筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得する方法であって、

[数 2]

TG = J^Tf + J_C ^TT_C 反力データを用いて、環境力受ける接触力 τ

Cを最適化するステップと、運動データ、筋電位データ、最適化された接触力を用いて、筋張力 fを最適化するステップと、

を有することを特徴とする筋張力の取得方法。

ここで、 τ は一般ィ匕力、 Jは筋'腱 '靭帯のヤコビアン、 Jは接触点のヤコビアンで

G C

ある。

[3] 請求項 1, 2いずれかにおいて、該運動データはモーションキヤプチヤによって取得されることを特徴とする筋張力の取得方法。

[4] 請求項 1乃至 3いずれかにおいて、該反カデータは力センサによって取得されることを特徴とする筋張力の取得方法。

[5] 請求項 1乃至 4いずれかにおいて、該筋電位データは筋電位計によって取得されることを特徴とする筋張力の取得方法。

[6] 請求項 1乃至 5いずれかにおいて、該運動データ、該反カデータ、該筋電位データは、同時計測されることを特徴とする筋張力の取得方法。

[7] 請求項 1乃至 5いずれかにおいて、接触力 τ を最適化するステップは、

C

不等式拘束条件

[数 3]

E_vertTc ≥ 0 を満たし、

評価関数

画

Z =

を最小化する τ を計算するものであることを特徴とする筋張力の取得方法。

C

ここで、 Ε はての法線方向成分を取り出す行列、 τ * は計測された接触力、 Ε vert C C ] は必要な行を取り出すための行列、 w 重みである。

p H、wは

C

[8] 請求項 1乃至 7いずれかにおいて、筋張力 fを最適化するステップは、

不等式拘束条件

[数 5]

Emtlf <

6_f≥

δ_τ > 0 を満たし、

評価関数 [数 6]

を最小化する δ ， δ 、 fを計算するものであることを特徴とする筋張力の取得方法。

f τ

ここで、 f*は計測された筋力値、 Kは fと計測値の対応を取る行列、 aと a は全要

F f τ 素が正の定ベクトルである。

[9] 請求項 8において、拘束条件は、さらに、

[数 7]

-S_m ≤ E_Gf < S_m < s_m

を含み、

前記評価関数を、

[数 8]

Z = a_f ^TS_f +a_T ^TS_T+a_m ^TS_m に置き換えることを特徴とする筋張力の取得方法。

ここで、 aは全要素が正の定ベクトルである。

m

[10] 請求項 1乃至 9いずれかにおいて、該取得した運動データと該計算された筋張力とを関連付けてデータベースとして格納するステップを有することを特徴とする筋張力の取得方法。

[11] 筋骨格モデルに基づいて筋張力を取得する筋張力取得装置であって、

該装置は、処理部と記憶部とを有し、

該記憶部には、反力データ、運動データ、筋電位データ及び式

[数 9]

TG = ^Tf + J_C ^TT_C が格納されており、

該処理部は、該反カデータ、該運動データ、該筋電位データを上記式に与えて、環境力も受ける接触力て c、筋張力 fを最適化することで筋張力を取得するように構成されている、

ことを特徴とする筋張力の取得装置。

G C

ある。

[12] 請求項 11において、該処理部は、反力データを用いて、環境力受ける接触力 τ Cを最適化するステップと、運動データ、筋電位データ、最適化された接触力を用いて、筋張力 fを最適化するステップとを行うように構成されて、ることを特徴とする筋張力の取得装置。

[13] 請求項 11, 12いずれかにおいて、該記憶部には、接触力 τ 、筋張力 fの最適化

C

計算に用いる拘束条件及び評価関数が記憶されていることを特徴とする筋張力の取得装置。

[14] 請求項 13において、接触力 τ の最適化計算のための拘束条件は、

C

[数 10]

EverfTc > 0 であり、

接触力て

Cの最適化計算のための評価関数は、

[数 11]

^Z =

であることを特徴とする筋張力の取得装置。

ここで、 E はての法線方向成分を取り出す行列、 τ * は計測された接触力、 Ε vert C C hi は必要な行を取り出すための行列、 w は重みである。

p H、w

C

請求項 13, 14いずれかにおいて、筋張力 fの最適化計算のための拘束条件は、 [数 12]

Emtlf < 0

Ζ

6_f≥0

δ_τ≥ +0

α

であり、

筋張力 fの最適化計算のための評価関数は、

[数 13]

であることを特徴とする筋張力の取得装置。

F f τ 素が正の定ベクトルである。

[16] 請求項 15において、拘束条件は、さらに、

[数 14]

-S_m ≤ E_Gf ≤ S_m < s_m

を含み、

前記評価関数を、

[数 15]

Z = a_f ^TS_f +a_T ^TS_T+a_m ^TS_m に置き換えることを特徴とする筋張力の取得装置。ここで、 aは全要素が正の定ベクトルである。

m

[17] 請求項 11乃至 16いずれかにおいて、該装置は、該運動データを取得するためのモーションキヤプチャ装置を含むことを特徴とする筋張力の取得装置。

[18] 請求項 11乃至 17いずれかにおいて、該装置は、該反カデータを取得するための力センサを含むことを特徴とする筋張力の取得装置。

[19] 請求項 11乃至 18いずれかにおいて、該装置は、該筋電位データを取得するための筋電位計を含むことを特徴とする筋張力の取得装置。

[20] 請求項 11乃至 19いずれかにおいて、該装置は、該運動データと該計算された筋張力とを関連付ける手段を含み、関連付けられた運動データと筋張力とをデータべースとして該記憶部に格納するように構成されていることを特徴とする筋張力の取得装置。

[21] 筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得するためにコンピュータを式

[数 16] r_G = J^Tf + J_c ^TT_C 及び、反力データ、運動データ、筋電位データを記憶する手段、

該反カデータを用いて、環境力受ける接触力て cを最適化する手段、最適化された接触力を記憶する手段、

該運動データ、該筋電位データ、最適化された接触力を用いて、筋張力 fを最適化する手段、

として機能させるための筋張力の取得プログラム。

G C

ある。

請求項 21において、コンピュータを、該運動データと該計算された筋張力とを関連付けて、関連付けられた運動データと筋張力とをデータベースとして記憶する手段として機能させることを含む筋張力の取得プログラム。