WO2006080134A1 - 装着式動作補助装置及び制御用プログラム - Google Patents

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WO2006080134A1
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control
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Yoshiyuki Sankai
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Yoshiyuki Sankai
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    • A61H2230/605—Muscle strain, i.e. measured on the user, e.g. Electromyography [EMG] used as a control parameter for the apparatus

Definitions

  • the present invention relates to a wearable movement assist device, and more particularly to an improvement in a wearable motion assist device that assists or substitutes for a wearer's movement and a control program.
  • motion assist devices worn by users
  • This type of motion assisting device includes a myoelectric potential sensor (biological signal detection means) that detects a myoelectric potential signal associated with the wearer's muscle activity, a joint angle detection means that detects angular displacement of each joint of the wearer,
  • a device including a drive source such as a drive motor that applies torque as an assisting force to the wearer and a control unit that controls the drive source is being developed (for example, Non-Patent Document 1).
  • control means appropriately controls the drive motor based on the detection result by the myoelectric potential sensor and the detection result by the joint angle detection means, so that it is suitable for the wearer's intention and suitable for the current operation. Torque can be applied to the wearer, and this is expected to be realized.
  • the initial setting is performed by the wearer for the first time.
  • the kinetic parameters of the power assist device itself such as weight, inertia moment and viscosity coefficient, are known values
  • the wearer's kinetic parameters are unknown values due to fluctuation factors such as individual differences. Therefore, the torque as the assist force is generated based on the dynamic parameters at the initial setting, and there is a possibility that a sufficient effect cannot be obtained depending on the wearer.
  • the present invention provides a wearable motion assisting device and a control capable of exhibiting an effect according to a control method regardless of a variation factor such as individual differences and physical condition of the wearer. It is an object to provide a program for use. Means for solving the problem
  • the present invention has the following means in order to solve the above problems.
  • the invention according to claim 1 provides a biological signal detection means for detecting a biological signal from the wearer and a torque that acts on the wearer with each joint of the wearer acting as a rotation shaft.
  • a wearable motion assisting device having a motion assisting wearing device having a power source and a control means for controlling the drive source so as to generate a torque according to the biological signal detected by the biological signal detecting means;
  • Drive torque estimation for estimating the drive torque generated by the drive source.
  • Determining means joint angle detecting means for detecting the angular displacement of the joint, driving torque estimated by the driving torque estimating means and angular displacement detected by the joint angle detecting means
  • Parameter identification means for identifying the dynamic parameter by substituting it into the equation of motion of the entire system including the control means, wherein the control means substitutes the dynamic parameter identified by the parameter identification means.
  • the drive source is controlled according to a predetermined control method based on the equation.
  • the invention according to claim 2 has a biological signal detection means for detecting a biological signal from the wearer, and a drive source for applying torque acting on the wearer's joint as a rotation axis to the wearer.
  • a wearable motion assisting device having the motion assisting wearing device and a control means for controlling the drive source so as to generate a torque corresponding to the biological signal detected by the biological signal detecting means;
  • a driving torque estimating means for estimating a driving torque generated by the driving source; a joint angle detecting means for detecting an angular displacement of the joint; and a driving torque generated by the driving source and a muscular torque due to a wearer's muscular strength.
  • Muscle torque estimation means for estimating the generated muscle torque or muscle force, the drive torque estimated by the drive torque estimation means, the angular displacement detected by the joint angle detection means, and the muscle torque estimation means
  • Parameter identification means for identifying the dynamic parameters by substituting the muscle torque into an equation of motion for the entire system including the dynamic parameters specific to the wearer
  • the control means includes the parameter identification means
  • the drive source is controlled in accordance with a predetermined control method based on the equation of motion substituted with the dynamic parameter identified by the above.
  • the invention according to claim 3 is that the correspondence between the biological signal detected by the biological signal detection means and the muscle torque or muscle strength estimated by the muscle torque estimation means is preset. Thus, it is further characterized by further comprising a calibration means for adjusting the gain between the two.
  • the invention according to claim 4 is characterized in that the biological signal detection means is attached to the skin of the wearer. It is characterized in that the myoelectric potential of the wearer is detected as the biological signal.
  • the invention according to claim 5 is characterized in that the motion assisting wearing device is provided with a waist belt, a right leg assisting portion provided downward from a right side portion of the waist belt, and a lower portion from the left side portion of the waist belt.
  • a left leg auxiliary part, the right leg auxiliary part and the left leg auxiliary part extending downward to support the waist belt, and below the first frame.
  • a second frame extending to the second frame, a third frame extending downward from the second frame, and a fourth frame provided at the lower end of the third frame on which the back of the wearer's legs is placed.
  • a first joint interposed between a lower end of the first frame and an upper end of the second frame; a second joint interposed between a lower end of the second frame and an upper end of the third frame; It is characterized by having.
  • the first joint is provided at a height position coinciding with the hip joint of the wearer, and the driving force is transmitted so as to rotate the second frame.
  • a drive source and first joint angle detection means for detecting angular displacement of the wearer's hip joint, wherein the second joint is provided at a height position matching the knee joint of the wearer;
  • a second drive source for transmitting a drive force so as to rotate the third frame, and a second joint angle detection means for detecting an angular displacement of the knee joint of the wearer.
  • control means follows a control method that performs at least one of gravity compensation and inertia compensation using the dynamic parameters identified by the parameter identification means.
  • control means follows an impedance control method using dynamic parameters identified by the parameter identification means.
  • the invention according to claim 9 is a control program that causes a computer as the control means to execute the control method according to claim 7.
  • An invention according to claim 10 is a control program characterized by causing a computer as the control means to execute the control method according to claim 8.
  • the wearer's unique dynamics parameter when worn by the wearer Since the parameters can be identified by the parameter identification means, and the drive source can be controlled by the control means based on the equation of motion substituted with the identified kinetic parameters, regardless of the individual factors of the wearer, fluctuation factors such as physical condition, The effect according to the control method used by the control means can be exhibited.
  • the drive source can be controlled by the control means based on the equation of motion in which the muscle torque or the muscle force estimated by the muscle torque estimation means is also substituted.
  • the dynamic parameters can be identified even in a state where the wear occurs, and the above-described effect can be exhibited without requiring the wearer to wait for the dynamic parameters to be identified.
  • the correspondence between the biological signal detected by the biological signal detecting means and the muscle torque or strength detected by the muscle torque estimating means is set in advance. Since the calibration means for adjusting the gain between the two is further provided, it is possible to prevent a situation in which poor sensitivity or excessive sensitivity occurs in the detection result from the biological signal detection means. As a result, it is possible to prevent a situation in which the identification accuracy of the wearer's dynamic parameters is lowered, and to prevent the assist force generated by the drive source from being too small or too large.
  • the motion assisting device since the control means for performing at least one of gravity compensation and inertia compensation using the dynamic parameter identified by the parameter identification means is provided, the motion assisting device itself It is possible to suppress the situation where the weight of the wearer is a burden on the wearer and the situation where the inertia of the motion assisting device itself makes the wearer feel uncomfortable during operation.
  • control means according to the impedance control method using the dynamic parameters identified by the parameter identification means since the control means according to the impedance control method using the dynamic parameters identified by the parameter identification means is provided, for example, the apparent inertia, viscosity, etc. can be reduced and lightened. When powerful operation is realized, it is possible to achieve effects specific to impedance control.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a control system of an embodiment of a wearable movement assist device according to the present invention.
  • FIG. 2 Viewed from the front side of one embodiment of the wearable movement assist device according to the present invention.
  • FIG. 3 is a rear perspective view of a state in which one embodiment of the wearing type movement assisting device according to the present invention is worn.
  • FIG. 5 is a rear view of the motion assisting wearing tool 18.
  • FIG. 6 is a flowchart for illustrating a procedure of control processing executed by control device 100.
  • FIG. 7A This is a diagram showing each element of the mathematical model, and is a side view of the legs of the wearer 12 to which the movement assisting wearing device 18 is worn, also taking into account the side force.
  • ⁇ 8A] is a diagram showing the effect of the assist force by the drive source 140 and the muscle strength of the wearer 12; the resultant force of the drive torque (Te) of the drive source 140 and the muscle torque (Tm) of the wearer 12 is the joint moment ( It is a systematic diagram which shows acting as (DELTA) T).
  • ⁇ 8B is a diagram showing the effect of the assist force by the drive source 140 and the muscle strength of the wearer 12, schematically showing each torque that acts when the leg is rotated upward (or forward) around the knee joint FIG.
  • FIG. 9A A diagram showing a parameter correction process executed when the motion assisting wearing tool 18 is worn by the wearer 12, and is a flowchart showing a procedure of the parameter identification process performed in the meter identification unit 160.
  • ⁇ 9B is a diagram showing parameter correction processing executed when the motion assisting wearing device 18 is worn on the wearer 12, and shows the procedure of torque estimation processing for estimating the joint torque performed by the joint torque estimating means 152. It is a flowchart to show.
  • FIG. 10A This is a graph showing the moment of inertia convergence pattern in experimental data of transient response of dynamic parameters including unknown parameters (Pu) when parameter identification processing is performed.
  • FIG. 10B is a graph showing the convergence pattern of the gravitational moment in the experimental data of the transient response of the dynamic parameters including the unknown parameter (Pu) when the parameter identification process is performed.
  • FIG. 10C A graph showing the convergence pattern of the viscosity coefficient in the experimental data of the transient response of the dynamic parameters including the unknown parameter (Pu) when the parameter identification process is performed.
  • FIG. 11 is a chart showing experimental results when an identification experiment is performed under the same conditions for each of subjects A, B, and C as wearers 12.
  • FIG. 12A Experimental data showing an example of identification accuracy by the parameter identification processing of the present embodiment.
  • FIG. 12B Experimental data showing an example of identification accuracy by the parameter identification processing of this example.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a calibration procedure performed in a calibration unit 158.
  • FIG. 14A is a graph showing a knee joint angle change without control (without assist).
  • FIG. 14B is a graph showing myoelectric potential change without control (without assist).
  • FIG. 14C is a graph showing changes in strain gauge output without control (without assist).
  • FIG. 15A is a graph showing changes in assist knee joint angle by PD control.
  • FIG. 15B is a graph showing changes in assist myoelectric potential by PD control.
  • FIG. 15C is a graph showing changes in assist strain gauge output by PD control.
  • FIG. 16A is a graph showing changes in assist knee joint angle by PD control + hybrid impedance control.
  • FIG. 16B is a graph showing changes in assist myoelectric potential by PD control and hybrid impedance control.
  • FIG. 16C is a graph showing changes in assist strain gauge output by PD control and hybrid impedance control.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a control system applied to an embodiment of a wearable motion assisting device that works according to the present invention.
  • the motion assisting device 10 includes a drive source 140 that applies assist force to the wearer 12 and joint angle detection that detects angular displacement ⁇ of each joint of the wearer 12.
  • the assist force here refers to the force that generates torque that acts on each joint (corresponding to each of the knee joint and hip joint of the wearer 12) in the motion assisting wearing device 18 (see FIGS. 2 and 3). It can also be called assist torque.
  • the relative force detection means 146 detects a force acting on the frame of the motion assisting wearing device 18, that is, a force relatively determined by the relationship between the force generated by the drive source 140 and the muscle strength of the wearer 12. .
  • the operation assisting device 10 includes a control device 100 that drives and controls the drive source 140 through the power amplification means 141.
  • the control device 100 includes a drive torque estimation unit 150, a joint torque estimation unit 152, a muscle torque estimation unit 153, a data input unit 154, a data storage unit 156, a calibration unit 158, a parameter identification unit (parameter identification unit) 160, and a control unit. 200 and a data output unit 162 are provided.
  • the drive torque estimation means 150 estimates the drive torque Te generated by the drive source 140. For example, the drive torque estimation means 150 detects a current value supplied to the drive source 140 and the current value is specific to the drive source 140. Apply the one that estimates the driving torque (Te) by multiplying the torque constant be able to.
  • the joint torque estimating means 152 estimates the joint torque ( ⁇ T) around each joint of the wearer 12 according to the relative force ( ⁇ F) detected by the relative force detecting means 146.
  • the muscle torque estimating means 153 is based on the driving torque (T e) estimated by the driving torque estimating means 150 and the joint torque ( ⁇ ⁇ ) estimated by the joint torque estimating means 152, Torque ( ⁇ Tm) is estimated (see FIG. 8A).
  • the data input unit 154 serves as an input interface for detection data of various detection means in the motion assisting device 10 and estimation data from various estimation means.
  • the data storage unit 156 stores data necessary for performing various arithmetic processes in the control device 100.
  • the calibration unit 158 reads the myoelectric potential (EM G) and the muscle strength estimation value (F ′) from the data input unit 154 and the predetermined set gain (Gs) from the data storage unit 156, and outputs the myoelectric potential ( The gain between the two is adjustable so that the correspondence between EMG) and estimated muscle strength (F ') is the set gain (Gs).
  • the parameter identification unit 160 configures the target equation of motion on the computing environment using the following equation of motion data (Mi) and the known parameter (Pk) read from the data storage unit 156, and The equation of drive torque estimated value (Te), joint torque estimated value ( ⁇ ), and joint angle ⁇ from the data input unit 154 can be substituted into the equation of motion.
  • the nomometer identification unit 160 substitutes the data of the data input unit 154 force into the target motion equation to identify the dynamic parameters that are undetermined in the motion equation. It is possible.
  • the control unit 200 includes control method data (Ci) described later from the data storage unit 156, a drive torque estimated value (Te), a joint torque estimated value ( ⁇ ⁇ ), and a joint angle ⁇ from the data input unit 154.
  • the identification parameter (Pi) from the parameter identification unit 160 and the corrected myoelectric potential (EMG ′) from the calibration unit 158 can be read.
  • the control unit 200 configures a predetermined control means on the computing environment using the control method data (Ci), and includes the drive torque estimated value (Te) and the joint torque estimation. By reflecting the value ( ⁇ ), the joint angle ⁇ , the identification parameter (Pi), and the myoelectric potential (EMG ′), it is possible to send a control signal Ur for controlling the driving source 140.
  • the data output unit 162 sends the control signal Ur from the control unit 200 to the power amplification means 141. It becomes an output interface for doing.
  • the power amplifying means 141 drives the drive source 140 in accordance with the control signal Ur from the data output unit 162.
  • the calibration unit 158, the parameter identification unit 160, and the control unit 200 described above those configured on the central processing unit (CPU) can be applied, and are integrated on one CPU. If so, it is preferable for downsizing and reducing the number of parts.
  • CPU central processing unit
  • FIG. 2 is a perspective view of a state in which the embodiment of the wearing type movement assisting device according to the present invention is worn, with the front side force being viewed.
  • FIG. 3 is a perspective view of the wearing type movement assisting device according to an embodiment of the present invention as seen from the rear side.
  • the motion assisting device 10 is, for example, a person with lower limb movement dysfunction who is unable to walk due to a decrease in skeletal muscle strength, or a patient who performs rehabilitation of walking movement. It is a device that assists the walking of people who have difficulty walking on their own.
  • This motion assisting device 10 detects a biological signal (surface myoelectric potential) generated when a muscle force is generated by a signal of brain power, and based on this detection signal, a driving source 140 (in this embodiment, an electric drive) It is operable to apply an assist force from a motor).
  • a biological signal surface myoelectric potential
  • a driving source 140 in this embodiment, an electric drive
  • the motion assisting device 10 is completely different from a so-called playback robot configured to control a robot hand based on pre-input data, and is a robot suit or powered robot. Also called a suit.
  • the assisting force corresponding to the biological signal generated at that time is applied from the motion assisting device 10, and the assist force and You can walk with your own strength. For example, if the assist force occupies half of the resultant force, the wearer 12 can operate with half of the required strength.
  • the motion assisting device 10 is provided with a drive source 140 in the motion assisting mounting tool 18 to be worn by the wearer 12, and more specifically, the wearer 12 Right thigh drive motor 20 located at the right hip joint, left thigh drive motor 22 located at the left hip joint, right knee drive motor 24 located at the right knee joint, and left knee drive motor 26 located at the left knee joint. Each is provided.
  • These drive motors 20, 22, 24, and 26 correspond to the drive source 140 described above. More specifically, these drive motors are servo motors whose drive torque is controlled by a command signal from the control device 100. There is a built-in speed reduction mechanism (not shown) that reduces the motor rotation at a predetermined speed reduction ratio.
  • batteries 32 and 34 functioning as a power source for driving the drive motors 20, 22, 24, and 26 are attached to the waist belt 30 attached to the waist of the wearer 12.
  • the batteries 32 and 34 are rechargeable batteries, which are distributed on the left and right so as not to interfere with the walking motion of the wearer 12.
  • the control bag 36 to be worn on the back of the wearer 12 houses devices such as the power amplifying means 141, the control device 100, and a power supply circuit (not shown).
  • the lower portion of the control back 36 is supported by the waist belt 30 and is attached so that the weight of the control back 36 does not become a burden on the wearer 12.
  • the motion assisting device 10 includes a myoelectric sensor 38a, 38b for detecting a myoelectric potential (EMGhip) associated with the movement of the right thigh of the wearer 12, and a muscle associated with the movement of the left thigh of the wearer 12.
  • Myoelectric sensors 40a and 40b that detect the potential (EMGhip) myoelectric sensors 42a and 42b that detect the myoelectric potential (EMGknee) that accompanies the movement of the right knee, and myoelectric potential (EMGknee) that accompanies the movement of the left knee
  • a force is provided for detecting myoelectric potential sensors 44a and 44b.
  • myoelectric potential sensors 38a, 38b, 40a, 4 Ob, 42a, 42b, 44a, 44b are equivalent to the above-described biological signal detecting means 144. More specifically, when the skeletal muscles generate muscle strength, It has an electrode (not shown) for detecting a weak potential generated in skeletal muscle. In this embodiment, each of the myoelectric potential sensors 38a, 38b, 40a, 40b, 42a, 42b, 44a, 44b is attached so as to be attached to the skin surface of the wearer 12 with an adhesive seal covering the circumference of the electrode. It is done.
  • acetylcholine a synaptic transmitter
  • EMG Electro MyoGram
  • Muscles expand and contract when proteins called actin and myosin are supplied by blood, but muscle strength is generated when they contract. Therefore, in a joint where two bones are connected to each other so that they can rotate, the flexor that generates a force in the direction of bending the joint and the extensor that generates a force in the direction of extending the joint are between the two bones. It is mounted.
  • the human body has several muscles that move the legs under low back strength, the iliopsoas muscles that raise the thighs forward, the gluteal muscles that lower the thighs, the quadriceps muscles that extend the knees, and the knees. There are biceps femoris.
  • the above-described myoelectric potential sensors 38a and 40a are attached to the front side of the base of the thigh of the wearer 12 so that the surface myoelectric potential of the iliopsoas muscle can be detected and the leg is moved forward. It is possible to measure the myoelectric potential according to the muscle strength.
  • the myoelectric potential sensors 38b and 40b are attached to the buttocks of the wearer 12 and can detect the surface myoelectric potential of the greater gluteus muscle, for example, depending on the muscle strength when kicking back or going up the stairs. EMG potential can be measured.
  • the myoelectric potential sensors 42a and 44a are attached to the front side of the knee 12 of the wearer 12 so that the surface myoelectric potential of the quadriceps can be detected.
  • Myoelectric potential can be measured.
  • the myoelectric potential sensors 42b and 44b are attached to the back of the knee 12 of the wearer 12 so that the surface myoelectric potential of the biceps femoris can be detected. EMG potential can be measured.
  • the operation assisting device 10 provided with the myoelectric potential sensors 38a, 38b, 40a, 40b, 42a, 42b, 44a, 44 as described above, the iliopsoas muscle, the gluteal muscle, the quadriceps and the thigh
  • the myoelectric potential corresponding to the activity of the biceps muscle can be detected, and the driving motors 20, 2 2, 24, 26 are driven by the driving current corresponding to the myoelectric potential, so that it conforms to the discretion of the wearer 12 It is possible to apply the assist force.
  • the motion assisting device 10 detects a torque sensor 45 that detects torque acting around the hip joint of the wearer 12 in the motion assisting wearing device 18, and torque acting around the knee joint of the wearer 12.
  • a force sensor 46 (which corresponds to the above-mentioned relative force detection means 146) is provided.
  • the force sensors 45 and 46 detect strain corresponding to the applied force, and also have a strain gauge force that outputs an electric signal proportional to the magnitude of the generated strain. And the left leg.
  • the force sensor 45 is provided at a position for detecting distortion of a portion that causes stagnation due to the drive torque of the drive motors 20 and 22 in the second frame 58 corresponding to the thigh of the wearer 12.
  • the force sensor 46 is provided at a position for detecting distortion of a portion that is bent by the drive torque of the drive motors 24 and 26 in the third frame 60 corresponding to the shin part of the wearer 12.
  • the reaction force sensor 50a detects a reaction force with respect to the load on the right leg front side
  • the reaction force sensor 50b detects a reaction force with respect to the load on the rear side of the right leg
  • the reaction force sensor 52a detects a reaction force against the load on the left leg front side
  • the reaction force sensor 52b detects a reaction force against the load on the left leg rear side.
  • Each reaction force sensor 50a, 50b, 52a, 52b is composed of, for example, a piezoelectric element that outputs a voltage corresponding to an applied load, and the load change caused by weight shift and between the leg of the wearer 12 and the ground. The presence or absence of grounding can be detected.
  • FIG. 4 is a left side view of the motion assisting wearing tool 18.
  • FIG. 5 is a rear view of the motion assisting wearing device 18.
  • the movement assisting wearing device 18 includes a waist belt 30 to be worn on the waist of the wearer 12, and a right leg assistance provided downward from the right side of the waist belt 30.
  • Part 54 and left leg auxiliary part 55 provided on the left side of waist belt 30 below.
  • the right leg auxiliary portion 54 and the left leg auxiliary portion 55 are arranged symmetrically with each other, and extend downward from the first frame 56 so as to support the waist belt 30.
  • a second frame 58 extending along the outside of the thigh of the wearer 12 and a third frame 60 extending below the second frame 58 and formed along the outside of the wearer 12 And a fourth frame 62 on which the back of the leg of the wearer 12 (shoe sole when wearing shoes) is placed.
  • a first joint 64 having a bearing structure is interposed between the lower end of the first frame 56 and the second frame 58, and the first frame 56 and the second frame 58 are rotatably connected. is doing.
  • the first joint 64 is provided at a height position that coincides with the hip joint, the first frame 56 is coupled to the support side of the first joint 64, and the second frame 58 is coupled to the rotation side of the first joint 64. Has been.
  • a second joint 66 having a bearing structure is interposed between the lower end of the second frame 58 and the third frame 60, and the second frame 58 and the third frame 60 can be rotated.
  • the second joint 66 is provided at a height position that coincides with the knee joint, the second frame 58 is coupled to the support side of the second joint 66, and the third frame 60 is disposed on the rotation side of the second joint 66. Are connected.
  • the second frame 58 and the third frame 60 perform a pendulum movement with the first joint 64 and the second joint 66 as pivot points with respect to the first frame 56 fixed to the waist belt 30. It is installed so that it can be done. That is, the second frame 58 and the third frame 60 are configured to perform the same operation as the legs of the wearer 12.
  • a motor bracket 68 On the support side of the first joint 64 and the second joint 66, a motor bracket 68 is provided.
  • the motor bracket 68 has a motor support portion 68a protruding in the outer horizontal direction, and the drive motors 20, 22, 24, and 26 are vertically attached to the motor support portion 68a. Therefore, the drive motors 20, 22, 24, and 26 are provided so as not to protrude greatly to the side and to be difficult to contact surrounding obstacles during walking motion.
  • the first joint 64 and the second joint 66 are driven to the second frame 58 and the third frame 60 on the driven side via the rotational axial force gears of the drive motors 20, 22, 24, and 26. It is configured to transmit torque.
  • the drive motors 20, 22, 24, 26 have angle sensors 70, 72, 74, 76 for detecting the joint angles (the joint angle is applied to the joint angle detection means 142).
  • Angle sensors 70, 72, 74, 76 ⁇ for example, a rotary encoder that counts the number of pulses proportional to the joint angle of the first joint 64 and the second joint 66, etc. The signal is output as a sensor output.
  • the angle sensors 70 and 72 detect a rotation angle between the first frame 56 and the second frame 58 corresponding to the joint angle ( ⁇ hip) of the hip joint of the wearer 12.
  • the angle sensors 74 and 76 Then, the rotation angle between the lower end of the second frame 58 and the third frame 60 corresponding to the joint angle ( ⁇ knee) of the knee joint of the wearer 12 is detected.
  • first joint 64 and the second joint 66 are configured to rotate only within an angle range in which the wearer's 12 hip joint and knee joint can be rotated.
  • a stagger mechanism (not shown) is built in so as not to give excessive movement.
  • a first fastening belt 78 that is fastened to the thigh of the wearer 12 is attached to the second frame 58.
  • a second fastening belt 80 that is fastened under the knee of the wearer 12 is attached to the third frame 60. Accordingly, the drive torque generated by the drive motors 20, 22, 24, and 26 is transmitted to the second frame 58 and the third frame 60 through the gears, and further, the first fastening belt 78 and the second fastening belt 80. Is transmitted as an assisting force to the leg of the wearer 12 via.
  • the fourth frame 62 is rotatably connected to the lower end of the third frame 60 via a shaft 82. Further, the lower end of the fourth frame 62 is provided with a heel receiving portion 84 on which the heel portion of the shoe sole of the wearer 12 is placed.
  • the second frame 58 and the third frame 60 can be adjusted in length in the axial direction by a screw mechanism, and can be adjusted to any length according to the length of the legs of the wearer 12.
  • Each of the frames 56, 58, 60, 64 is made of metal, and can support the weights of the batteries 32, 34, the control back 36, and the movement assisting device 18 provided on the waist belt 30. it can. That is, the motion assisting device 10 is configured such that the weight of the motion assisting wearing tool 18 or the like does not act on the wearer 12 and is attached so as not to apply an extra load to the wearer 12.
  • FIG. 6 shows the procedure of the assist control process executed by the control device 100 in accordance with the walking motion of the wearer 12 when the motion assisting wearing tool 18 is worn on the wearer 12 as described above. Will be described with reference to FIG.
  • step S 11 the control device 100 is detected by the angle sensors 70, 72, 74, 76 corresponding to the joint angle detection means 142 in step S 11 (hereinafter, “step” is omitted).
  • step Acquire joint angles ( ⁇ knee, ⁇ hip).
  • step12 the myoelectric potential signals (EMGknee, EMGhip) detected by the myoelectric potential sensors 38a, 38b, 40a, 40b, 42a, 42b, 44a, 44b corresponding to the biological signal detecting means 144 are acquired.
  • the process proceeds to S17, and a command signal is sent to a motor driver (not shown) corresponding to the power amplification means 141.
  • a motor driver (not shown) corresponding to the power amplification means 141.
  • the drive motors 20, 22, 24 and 26 corresponding to the drive source 140 are driven by the joint torque ( ⁇ knee, ⁇ hip) obtained from the wearer 12 and the drive torque based on the myoelectric potential signals (EMGknee, EMGhip).
  • This driving torque is transmitted as an assisting force to the leg of the wearer 12 via the second frame 58, the third frame 60, the first fastening belt 78, and the second fastening belt 80.
  • the command signal (control signal) generated by the correction gain P ' is the gain P
  • a control signal smaller than that in the case of the gain P is supplied to a motor driver (not shown) corresponding to the power amplifying means 141.
  • the drive motors 20, 22, 24, and 26 generate a drive torque smaller than that in the case of the gain P.
  • the drive motors 20, 22, 24, and 26 generate drive torques based on the measured values of the myoelectric signals (EMGknee, EMGhip) corresponding to the intention of the wearer 12 regardless of the phase of each operation.
  • This driving torque is transmitted as an assisting force to the leg of the wearer 12 via the second frame 58, the third frame 60, the first fastening belt 78, and the second fastening belt 80.
  • the wearer 12 can obtain an assist force according to the intention of the wearer 12 by a control method in which autonomous control as described above and voluntary control approximate to voluntary control are mixed.
  • control processing for the final phase of the task it is confirmed whether or not control processing for the final phase of the task is being performed. If the control process for the final phase of the task remains in S18, the process returns to S11 and the control process (S11 to S18) for the next phase is performed. If the control process for the final phase of the task is performed in S18, the current control process is terminated.
  • the equation of motion data (Mi) is for constructing the equation of motion of the entire system consisting of the motion assist device 10 and the wearer 12, while the known parameter (Pk) is the weight of each part in the motion assist device 10 and the joints.
  • the dynamic parameters such as the moment of inertia, the viscosity coefficient, and the Coulomb friction coefficient are obtained.
  • the equation of motion here refers to the entire system composed of the motion assisting device 10 and the wearer 12, and is represented by, for example, the models shown in FIGS. 7A, 7B, 8A, 8B and Equation (1).
  • FIG. 7A is a diagram showing each element of the mathematical model.
  • FIG. 7A is a side view of the leg of the wearer 12 to which the movement assisting wearing device 18 is worn
  • FIG. 8A is a diagram showing the effect of the assist force by the drive source 140 and the muscle strength of the wearer 12, and the resultant force of the drive torque (Te) of the drive source 140 and the muscle torque (Tm) of the wearer 12 is the joint moment
  • FIG. 8B is a diagram schematically showing torques that act when the legs are rotated upward (or forward) around the knee joint.
  • the motion assisting wearing device 18 corresponds to the knee joint.
  • the third frame 60 rotates around the second joint 66.
  • the wearer 12 generates muscle force (Tm) as torque centered on the knee joint, and the drive torque (Te) of the drive source 140 acts on the third frame 60 centering on the second joint 66.
  • the resultant force of the driving torque (Te) of the driving source 140 and the muscle torque (Tm) of the wearer 12 acts on the leg of the wearer 12 as a joint moment ( ⁇ ).
  • the drive torque (Te) of the drive source 140 is obtained by the control system of the drive motors 20, 22, 24, and 26 described above, and the joint moment ( ⁇ ) is obtained by force sensors 45 and 46 as described later. It is obtained based on the detected signal, that is, the detection signal of the distortion caused by the difference between the driving torque (Te) and the muscle torque (Tm) of the wearer 12.
  • the muscle torque (Tm) of the wearer 12 cannot be directly measured while the force is applied, and is obtained from the difference between the joint moment ( ⁇ ) and the drive torque (Te).
  • Equation (1) subscript 1 means a crotch parameter, subscript 2 means a knee parameter, and e means a parameter of the motion assist device 10. And m means the parameter of the wearer 12.
  • R (q) means inertial term
  • G (q) means gravitational term
  • D means viscous friction term
  • C means Coulomb friction term
  • H Coriolis It means force term (collectively called inertia term)
  • Te means driving torque by driving source 140
  • Fm means muscle moment term due to muscle force
  • U means muscle activity term.
  • Equation (2) is converted to Equation (3) using the motion variable data matrix ⁇ and the dynamic parameter matrix X.
  • the motion variable data matrix ⁇ can be obtained by various detection means and various estimation means, while the dynamic parameter matrix X is applied to the wearer 12.
  • the meter becomes unknown or variable due to individual differences and physical condition of the wearer 12.
  • Equation (3) introduces an estimated dynamic parameter matrix X * for estimating the dynamic parameter matrix X, and the error difference between the dynamic parameter matrix X and the estimated dynamic parameter matrix X *. If the error matrix ⁇ is also used, it is converted to Equation (4).
  • Equation (4) the unknown parameter (Pu) that minimizes the error matrix ⁇ (zero matrix) is expressed by Equation (5).
  • the unknown parameter (Pu) related to the wearer 12 is derived by solving Equation (5) (resulting in solving Equation (1), which is the original equation of motion).
  • parameter identification processing and torque estimation processing executed by the parameter identification unit 160 and the joint torque estimating means 152 when the motion assisting wearing device 18 is worn on the wearer 12 will be described.
  • FIG. 9A is a diagram showing a parameter correction process executed when the motion assisting wearing device 18 is worn on the wearer 12, and a flowchart showing the procedure of the parameter identification process performed in the meter identification unit 160.
  • FIG. 9B shows the functions performed by the joint torque estimating means 152. It is a flowchart which shows the procedure of the torque estimation process which estimates a node torque.
  • the parameter identification unit 160 when processing is started in response to a command from the control device 100, the parameter identification unit 160, when a power switch (not shown) is turned on as shown in FIG. 9A (S70), Read the equation of motion data (Mi) and the known parameter (Pk) from the storage unit 156 (S71), and use the equation of motion (Equations (1) to (5)) on the computing environment of the CPU (central processing unit). (S72).
  • the joint torque estimating means 152 when a power switch (not shown) is turned on as shown in FIG. 9B (S80), the relative force data ( ⁇ After reading F) (S81), the differential force joint moment ( ⁇ T) between the product of this relative force data ( ⁇ F) multiplied by a preset coefficient and the drive torque estimation data (Te) is estimated ( S 82).
  • the muscle torque estimation means 153 reads the drive torque estimation data (Te) estimated by the drive torque estimation means 150 and the joint moment estimation data ( ⁇ ) estimated by the joint torque estimation means 152 (S83). ),
  • the muscle torque (Tm) due to the muscle strength of the wearer 12 is estimated based on the correspondence shown in FIGS. 8A and 8B (S84).
  • the same processing is repeated until an end command is given from the control means 200 (Yes in S85), and the processing ends when the end command is given. (No in S85).
  • the muscle torque (Tm) is obtained in order to enable parameter identification even when the wearer 12 is generating muscle force. It is.
  • the parameter identification unit 160 reads the drive torque estimation data (160 ′) and the joint data ( ⁇ ) from the data input unit 154 as shown in FIG. 9A (S73), and joint torque estimation means
  • the joint moment data ( ⁇ T) is read from 152 (S74).
  • the parameter identification unit 160 appropriately substitutes each of the read data into the formula (5) or a formula that also takes into account the muscle torque (Tm) (S75).
  • Unknown parameters (Pu) such as moment of inertia around the joint, viscosity coefficient, Coulomb friction coefficient, etc. Is identified.
  • FIG. 10A, FIG. 10B, FIG. 10C, FIG. 11, FIG. 12A, and FIG. 12B show an example of the result of identifying the unknown parameter (Pu) of the wearer 12 by the parameter identification unit 160.
  • the wearer 12 is in a weak state, and the driving source 140 is controlled by PD (Proportional Derivative) control in the control unit 200 so that the joint angle ⁇ of each joint draws a predetermined trajectory. Drive control is performed.
  • the target angle of the joint angle ⁇ follows a synthetic sine wave pattern that includes frequencies of 0.2, 0.5, lO (Hz) to improve the calculation accuracy as much as possible within the range that satisfies the motion characteristics of the leg. It is supposed to be.
  • the range of joint angle ⁇ that is, the motion range, considers the maximum flexion angle in the leg motion, and the hip joint is kept within the range of -0.2 to 0.5 (rad) and the knee joint within the range of 0 to 1.0 (rad). ing. Furthermore, the number of repetitions for averaging described above is 10 times.
  • FIG. 10A shows experimental data of the transient response of the dynamics parameter including the unknown parameter (Pu) when the meter identification process is performed, and is a graph showing the convergence pattern of the moment of inertia
  • FIG. 10B is a graph showing the convergence pattern of the gravitational moment
  • FIG. 10C is a graph showing the convergence pattern of the viscosity coefficient.
  • FIG. 11 is experimental data showing experimental results when parameter identification processing is performed under the same conditions for each of subjects A, B, and C as wearers 12, and kinetic parameters are shown. This shows that the individual moments of subjects A, B, and C are reflected in the moment of inertia, viscous friction coefficient, gravity moment, and Coulomb friction. In other words, subjects A, B, and C have different physical characteristics such as height and weight, so each person walks.
  • the experimental data force in Fig. 11 shows that the stride and muscular strength when performing row movements are different, and the inertial moment, viscous friction coefficient, gravity moment, and Coulomb friction when parameter identification processing is performed under the same conditions also have different values. . Therefore, when the motion assisting device 18 is mounted on the wearer 12, the parameters are corrected so that the assist force corresponding to each wearer having different physical characteristics can be obtained by performing the parameter identification process described above. It becomes possible to do.
  • Fig. 12A is experimental data showing an example of identification accuracy by the parameter identification processing of the present embodiment, a graph showing identification accuracy of the inertia moment of the hip joint accompanying walking motion, and Fig. 12B is a knee accompanying walking motion. It is a graph which shows the identification accuracy of the inertia moment of a joint.
  • the graphs shown in Fig. 12A and Fig. 12B show the measured values (R1) and identification values (R2) superimposed on the transient response of the moment of inertia around the hip and knee joints. It can be seen that the transitions almost overlap. In other words, the measured value (R1) and the identified value (R2) in FIGS. 12A and 12B are very similar to each other, demonstrating that they have sufficient identification accuracy.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a calibration procedure performed in the calibration unit 158.
  • the parameter identification method by the calibration unit 158 will be described using this flowchart.
  • the calibration unit 158 reads the set gain (Gs) from the data storage unit 156 (S91), and then the myoelectric potential data (EMG) and muscle torque estimation data (from the data input unit 160) ( Tm) is read (S92).
  • Gs set gain
  • EMG myoelectric potential data
  • Tm muscle torque estimation data
  • the calibration unit 158 includes an error range (Ea) internal force in which the difference between the ratio (TmZEMG) of the muscle torque estimation data (Tm) and the EMG data (EMG) and the set gain (Gs) is acceptable. It is determined whether or not (S93).
  • Ea error range
  • the ratio (TmZEMG ') of the muscle torque estimation data (Tm) and the corrected myoelectric potential data (EMG') becomes substantially equal to the set gain (Gs). It is possible to prevent a situation where the detection result is insensitive or excessively sensitive. As a result, it is possible to prevent a situation where the identification accuracy of the unknown parameter (Pu) of the wearer 12 described above is lowered and to prevent a situation where the assist force generated by the drive source 140 is too small or too large. .
  • the muscle torque (Tm) or muscle strength of the wearer 12 can be obtained by the joint torque estimating means 152 and the muscle torque estimating means 153. Therefore, it is possible to remarkably suppress the burden imposed on the wearer 12 as compared with those without using them. Specifically, if neither the joint torque estimating means 152 nor the muscle torque estimating means 153 is used, in order to obtain the muscle torque (Tm) or muscle strength of the wearer 12, a predetermined drive is performed by the drive source 140. It is necessary to apply a torque (Te) and to force the wearer 12 to maintain a stationary state for a predetermined time in this state. For this reason, the required muscle strength is forced regardless of the muscle strength that the wearer 12 can generate, and the force and the required waiting time are forced. According to the motion assisting device 10 of the present embodiment, Can be prevented, which is preferable.
  • the control method applied to the motion assisting device 10 is not particularly limited.
  • a method based on a so-called classical control theory such as PD control can be applied.
  • the simulation reflecting the identification result is performed.
  • the optimal compensator parameters can be set in the simulation, so that it is possible to exert the effect according to the control method.
  • control method applied to the control device 100 is not particularly limited as long as it is based on modern control theory using an optimal regulator or an optimal observer.
  • This control method compensates for the gravity term G (q) in the above-described equation (1), and suppresses the influence of the gravity term G (q).
  • the PD feedback control input (control signal Ur) applied to the drive torque (Te) by the drive source 140 is expressed by Equation (7).
  • control signal Ur that is driven by the drive torque (Te) from the drive source 140 is expressed by Equation (8).
  • Equation (8) it is possible to cancel the gravity term G (q) of the controlled object when feedback control is performed, and the own gravity applied to the wearer 12 and the operation auxiliary wearing It is possible to suppress the gravity from the movement assisting wearing device 18 which acts when the wearing device 18 is worn.
  • This control method compensates for the inertial term R (q) in the above equation (1) and suppresses the influence of the inertial term R (q).
  • Ur - ⁇ ,-Q e )-K D q + H (q, q).
  • the inertial term H to be controlled can be canceled when feedback control is performed.
  • the inertial force from the auxiliary wearing device 18 can be suppressed, and the burden on the wearer 12 can be remarkably reduced particularly when trying to perform a quick operation.
  • Ur -K P (Q S - ⁇ ⁇ )-1 K D q + G (q) + H (q, q) (1 0)
  • Impedance control focuses on the viscoelastic characteristics of a human (wearer 12) and freely adjusts the characteristics such as inertia, viscosity, and rigidity of the controlled object. It has the feature that the force acting between them can be selected appropriately.
  • the motion assisting device 10 can change and adjust the characteristics of the wearer 12 indirectly by changing the characteristics of the entire system including the wearer 12 added to itself. In other words, when impedance control is applied to the control device 100, the characteristic (impedance) of the wearer 12 is indirectly adjusted through the motion assisting device 10 worn by the wearer 12 in the conventional manner. It will be possible to achieve a strong effort. Note that the impedance control applied to the control device 100 is controlled by the entire system composed of the motion assist device 10 and the wearer 12, and hence should be distinguished from normal impedance control.
  • Equation (1) is converted as shown in Equation (12).
  • Equation (12) the inertia term of the entire system is changed from R (q) to [R (q) -R '(q)], and the viscous friction term is changed from D to ( D ⁇ D ′), and these terms can be adjusted by appropriately setting R ′ (q) and D ′.
  • the influence of the inertial term and viscous friction term from the motion assist device 10 can be suppressed, so that the ability of the wearer 12 to perform the agile motion such as reflection inherent in the wearer 12 can be maximized. It becomes.
  • the influence of the wearer 12's own inertia and viscous friction terms can be suppressed, allowing the wearer 12 to walk faster than the original period, or to be smoother than before wearing (with less viscous friction! Ii) Do this by moving it.
  • the control means can be configured by applying at least one of the gravity compensation, inertia compensation, and hybrid impedance control. Specifically, after the control method data (Ci) relating to any of these control methods is read from the data storage unit 156 to the control unit 200, the control method data (Ci) is displayed on the calculation environment of the control unit 200.
  • the control means can be configured based on the above. Control means configured in this way Therefore, based on each detected data and each estimated data, a control signal Ur according to a predetermined control method can be generated, and as a result, an assist force corresponding to the control method is given to the wearer 12. Can be granted.
  • FIG. 14 to FIG. 16 show the effects when impedance control is applied to the control device 100, and are graphs respectively showing experimental results in which the wearer 12 performs the same operation. More specifically, Fig. 14A is a graph showing the knee joint angle change without control (no assist), Fig. 14B is a graph showing myoelectric potential change without control (no assist), and Fig. 14C is no control (assist). Is a graph showing the strain gauge output change.
  • Fig. 15A is a graph showing changes in knee joint angle of assist by PD control
  • Fig. 15B is a graph showing changes in myoelectric potential of assist by PD control
  • Fig. 15C is a graph showing changes in strain gauge output of assist by PD control. is there.
  • Fig. 14A is a graph showing the knee joint angle of assist by PD control
  • Fig. 15B is a graph showing changes in myoelectric potential of assist by PD control
  • Fig. 15C is a graph showing changes in strain gauge output of
  • FIG. 16A is a graph showing changes in knee joint angle of assist by PD control + hybrid impedance control
  • Fig. 16B is a graph showing changes in myoelectric potential of assist by PD control + hybrid impedance control
  • Fig. 16C is by PD control + hybrid impedance control. It is a graph which shows the strain gauge output change of assist.
  • the experimental conditions are a series of motions of swinging the leg up while swinging down while sitting down, and the myoelectric potential (EMG) and relative force (more precisely, this) from the wearer 12 performing the motion.
  • the output of the sensor is converted to (a).
  • FIG. 15A, FIG. 15B, and FIG. 15C the electromyogram (EMG) from the wearer 12 is halved overall compared to the case without assist (indicated by the dotted line), especially during the swing-up period (L1). It can be seen that the waveforms are very similar and appropriate assist is being performed. This is supported by the fact that the force sensor output (relative force AF) is higher than that without assist (Ano), especially during the swing-up period (L1).
  • the influence of the above-mentioned interaction force moment Ma appears in the latter half of the swing-down period (L2). The person 12 can be uncomfortable.
  • the myoelectric potential (EMG) from the wearer 12 is halved not only during the swing-up period (L1) but also during the swing-down period (L2), and
  • the response waveforms are very similar, and it can be said that appropriate assistance is performed during the whole period!
  • the dynamic identification parameters specific to the wearer 12 are identified by the parameter identification unit 160 in the state worn by the wearer 12,
  • the drive source 140 can be controlled by the control device 100 based on the equation of motion (Equation (5), etc.) into which the identified dynamic parameters are substituted, so that it does not depend on individual differences of the wearer 12 or fluctuation factors such as physical condition.
  • the effect according to the control method used by the control device 100 can be exhibited.
  • the control device 100 uses the motion equation (Equation (1), etc.) into which the muscle torque (Tm) estimated by the muscle torque estimation means 153 is also substituted. Since the drive source 140 can be controlled, the dynamic parameters can be identified even when the muscle force is generated from the wearer 12, and the waiting time for identifying the dynamic parameters can be determined. The above effects that are not required for 12 can be exhibited.
  • the motion assisting device 10 of the present embodiment at least one of gravity compensation and inertia compensation using the dynamic parameters identified by the parameter identification unit 160 can be applied to the control device 100. Therefore, it is possible to prevent a situation in which the weight of the motion assisting device 10 itself becomes a burden on the wearer 12 and a situation in which the inertia of the motion assisting device 10 itself gives a strange feeling to the wearer 12 during operation.
  • the dynamic impedance control method using the dynamic parameters identified by the parameter identifying unit 160 can be applied to the control device 100.
  • the conventional power of adjusting the characteristics (impedance) of the wearer 12 indirectly through self.
  • an effect specific to impedance control such as realizing a light and powerful operation by reducing the apparent inertia and viscosity.
  • the motion assist device 10 configured to apply assist force to the leg of the wearer 12 has been described as an example.
  • the present invention is not limited thereto, and for example, assists the arm motion.
  • the present invention can also be applied to the motion assisting device configured as described above.

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Abstract

　動作補助装置は、装着者からの生体信号を検出する生体信号検出手段と、装着者の各関節を回転軸として作用するトルクを当該装着者に対して付与する駆動源を有した動作補助装着具と、生体信号検出手段により検出された生体信号に応じたトルクを発生するように駆動源を制御する制御手段と、駆動源が発生した駆動トルクを推定する駆動トルク推定手段と、関節の角変位を検出する関節角度検出手段と、駆動トルク推定手段により推定された駆動トルクおよび関節角度検出手段により検出された角変位を、装着者固有の動力学パラメータを含んでなる系全体の運動方程式に代入することにより、当該動力学パラメータを同定するパラメータ同定手段とを備え、制御手段は、パラメータ同定手段により同定された動力学パラメータを代入した運動方程式に基づき、所定の制御方法に従って駆動源を制御する。

Description

明 細 書
装着式動作補助装置及び制御用プログラム
技術分野
[0001] 本発明は装着式動作補助装置に係り、特に装着者の動作を補助或いは代行する 装着式動作補助装置及び制御用プログラムの改良に関する。
背景技術
[0002] 筋力が失われた身体障害者或いは筋力が衰えた高齢者にとっては、健常者であ れば簡単に行える動作でも非常に困難である場合が多い。このため、今日では、こ れらの人達の動作を補助或いは代行するために、種々のパワーアシスト装置の開発 が進められている。
[0003] これらのパワーアシスト装置としては、例えば、利用者 (以下「装着者」という）に装着 される装着式動作補助装置 (以下、単に「動作補助装置」という）がある。この種の動 作補助装置としては、装着者の筋活動に伴う筋電位信号を検出する筋電位センサ（ 生体信号検出手段)と、装着者の各関節の角変位を検出する関節角度検出手段と、 装着者にアシスト力としてのトルクを付与する駆動モータ等の駆動源と、当該駆動源 を制御する制御手段とを備えたものが開発されつつある（例えば、非特許文献 1)。
[0004] この動作補助装置では、筋電位センサによる検出結果と関節角度検出手段による 検出結果とに基づいて制御手段が駆動モータを適宜制御することにより、装着者の 意思に応じかつ現動作に適したトルクを当該装着者に付与可能であり、その実現が 期待されている。
特干文献 1 : Takao Nakai, Suwoong Lee, Hiroaki Kawamoto and Yosniyuki bankai, "Development of Power Assistive Leg for Waking Aid using EMG and Linux," Secon d Asian Symposium on Industrial Automation and Robotics, BITECH, Bangkok, Thai land, May 17-18, 2001
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0005] ところで、上述した動力補助装置では、初めて当該装着者に装着させて初期設定 を行なうときには動力補助装置自身の動力学パラメータ、例えば重量、慣性モーメン ト及び粘性係数が既知の値であるにも拘わらず、装着者の動力学パラメータが個人 差等の変動要因により未知の値であるため、アシスト力としてのトルクが初期設定時 の動力学パラメータに基づいて発生されることになり、装着者によっては十分な効果 が得られな 、おそれがある。
[0006] また、身体障害者の機能回復訓練や筋力が衰えた人の歩行訓練などを行なう施設 等で複数の装着者に対して 1台の動力補助装置を交代で装着させるような場合には 、例えば、制御系設定時に想定した装着者の体格と実際に装着される各装着者の体 格とが大きく相違することがある。このような場合には、装着者の動力学パラメータの 設定値と実際の値とが不整合となり、本来適切なはずのアシスト力が装着者によって は過小或いは過剰となる虞れがある。
[0007] こうした不具合は、装着者毎に専用の動力補助装置を用意すれば、容易に解消で きるように思われる力もしれない。し力しながら、解剖等の物理的なダメージを与える ことなく装着者の動力学パラメータを同定することは極めて困難であり、し力も、同一 の装着者であっても体調や着衣等の変動要因により動力学パラメータが変動する虞 れがあるため、失当といわざるを得ない。従って、上述した動力補助装置では、各種 の制御方法を駆使し、装着者の意思に応じかつ現動作に適したトルクを当該装着者 に付与しょうとしても、十分な効果を得られないケースが生じるという問題がある。
[0008] そこで、本発明は、上記実情に鑑みて、装着者の個人差や体調等の変動要因によ らず、制御方法に応じた効果を発揮することのできる装着式動作補助装置及び制御 用プログラムを提供することを課題とする。 課題を解決するための手段
[0009] 本発明は上記課題を解決するため、以下のような手段を有する。
[0010] 上記請求項 1記載の発明は、装着者からの生体信号を検出する生体信号検出手 段と、装着者の各関節を回転軸として作用するトルクを当該装着者に対して付与する 駆動源を有した動作補助装着具と、前記生体信号検出手段により検出された生体信 号に応じたトルクを発生するように前記駆動源を制御する制御手段とを有する装着式 動作補助装置にぉ 、て、前記駆動源が発生した駆動トルクを推定する駆動トルク推 定手段と、前記関節の角変位を検出する関節角度検出手段と、前記駆動トルク推定 手段により推定された駆動トルクおよび前記関節角度検出手段により検出された角 変位を、装着者固有の動力学パラメータを含んでなる系全体の運動方程式に代入 することにより、当該動力学パラメータを同定するパラメータ同定手段とを備え、前記 制御手段は、前記パラメータ同定手段により同定された動力学パラメータを代入した 前記運動方程式に基づき、所定の制御方法に従って前記駆動源を制御することを 特徴とする。
[0011] 請求項 2記載の発明は、装着者からの生体信号を検出する生体信号検出手段と、 装着者の関節を回転軸として作用するトルクを当該装着者に対して付与する駆動源 を有した動作補助装着具と、前記生体信号検出手段により検出された生体信号に応 じたトルクを発生するように前記駆動源を制御する制御手段とを有する装着式動作 補助装置にお!ヽて、前記駆動源が発生した駆動トルクを推定する駆動トルク推定手 段と、前記関節の角変位を検出する関節角度検出手段と、前記駆動源が発生した 駆動トルクと装着者の筋力による筋トルクとが合成された関節トルクを推定する関節ト ルク推定手段と、前記駆動トルク推定手段により推定された駆動トルクと前記関節ト ルク推定手段により推定された関節トルクとの関係に基づき、装着者が発生した筋ト ルク或いは筋力を推定する筋トルク推定手段と、前記駆動トルク推定手段により推定 された駆動トルク、前記関節角度検出手段により検出された角変位および前記筋ト ルク推定手段により推定された筋トルクを、装着者固有の動力学パラメータを含んで なる系全体の運動方程式に代入することにより、当該動力学パラメータを同定するパ ラメータ同定手段とを備え、前記制御手段は、前記パラメータ同定手段により同定さ れた動力学パラメータを代入した前記運動方程式に基づき、所定の制御方法に従つ て前記駆動源を制御すことを特徴とする。
[0012] 請求項 3記載の発明は、前記生体信号検出手段により検出された生体信号と、前 記筋トルク推定手段により推定された筋トルク或いは筋力との対応関係が予め設定さ れたものとなるように、両者間のゲインを調整するキャリブレーション手段をさらに備え たことを特徴とする。
[0013] 請求項 4記載の発明は、前記生体信号検出手段が、装着者の皮膚上に貼り付けら れた状態で使用され、当該装着者の筋電位を前記生体信号として検出することを特 徴とする。
[0014] 請求項 5記載の発明は、前記動作補助装着具が、腰ベルトと、該腰ベルトの右側部 から下方に設けられた右脚補助部と、前記腰ベルトの左側部から下方に設けられた 左脚補助部と、を有しており、前記右脚補助部及び左脚補助部は、前記腰ベルトを 支持するように下方に延在する第 1フレームと、該第 1フレームより下方に延在する第 2フレームと、該第 2フレームより下方に延在する第 3フレームと、該第 3フレームの下 端に設けられ、装着者の脚の裏が載置される第 4フレームと、前記第 1フレームの下 端と前記第 2フレームの上端との間に介在する第 1関節と、前記第 2フレームの下端と 前記第 3フレームの上端との間に介在する第 2関節と、を有することを特徴とすること を特徴とする。
[0015] 請求項 6記載の発明は、前記第 1関節が、装着者の股関節と一致する高さ位置に 設けられるとともに、前記第 2フレームを回動させるように駆動力を伝達する第 1の駆 動源と、装着者の股関節の角変位を検出する第 1の関節角度検出手段とを有し、前 記第 2関節が、装着者の膝関節と一致する高さ位置に設けられるとともに、前記第 3 フレームを回動させるように駆動力を伝達する第 2の駆動源と、装着者の膝関節の角 変位を検出する第 2の関節角度検出手段とを有することを特徴とする。
[0016] 請求項 7記載の発明は、前記制御手段が、パラメータ同定手段により同定された動 力学パラメータを用いた重力補償及び慣性補償のうち少なくとも何れか一方の補償 を行う制御方法に従うことを特徴とする。
[0017] 請求項 8記載の発明は、前記制御手段が、パラメータ同定手段により同定された動 力学パラメータを用いたインピーダンス制御方法に従うことを特徴とする。
[0018] 請求項 9記載の発明は、前記請求項 7に記載された制御方法を、前記制御手段と してのコンピュータに実行させることを特徴とする制御用プログラムである。
[0019] 請求項 10記載の発明は、前記請求項 8に記載された制御方法を、前記制御手段と してのコンピュータに実行させることを特徴とする制御用プログラムである。
発明の効果
[0020] 本発明によれば、装着者に装着された状態において当該装着者固有の動力学パ ラメータをパラメータ同定手段により同定し、該同定した動力学パラメータを代入した 運動方程式に基づき制御手段により駆動源を制御することができるため、装着者の 個人差や体調等の変動要因によらず、前記制御手段が用いる制御方法に応じた効 果を発揮することができる。
[0021] また、本発明によれば、筋トルク推定手段により推定された筋トルク或いは筋力をも 代入した運動方程式に基づき制御手段により駆動源を制御することができるため、装 着者力 筋力が発生している状態においても動力学パラメータを同定することができ 、前記動力学パラメータを同定するための待ち時間を装着者に要することなぐ上記 の効果を発揮することができる。
[0022] また、本発明によれば、生体信号検出手段により検出された生体信号と、筋トルク 推定手段により検出された筋トルク或いは筋力との対応関係が予め設定されたものと なるように、両者間のゲインを調整するキャリブレーション手段をさらに備えるため、前 記生体信号検出手段からの検出結果に感度不良や感度過剰が生じる事態を未然に 防止することができる。この結果、装着者の動力学パラメータの同定精度が低下する 事態を防止できるとともに、駆動源が発生するアシスト力が過小或いは過大となる事 態をち防止することができる。
[0023] また、本発明によれば、パラメータ同定手段により同定された動力学パラメータを用 いた重力補償及び慣性補償のうち少なくとも何れか一方の補償を行う制御手段を備 えるので、動作補助装置自体の重さが装着者に負担となる事態や、動作時において 動作補助装置自体の慣性が装着者に違和感を与える事態を抑えることができる。
[0024] また、本発明によれば、パラメータ同定手段により同定された動力学パラメータを用 Vヽたインピーダンス制御方法に従う制御手段を備えるので、例えば見かけ上の慣性 や粘性等を小さくして軽や力な動作を実現するといつたインピーダンス制御特有の効 果を奏することが可能になる。
図面の簡単な説明
[0025] [図 1]本発明にかかる装着式動作補助装置の一実施例の制御系システムを示すプロ ック図である。
[図 2]本発明になる装着式動作補助装置の一実施例が装着された状態を前側からみ た斜視図である。
[図 3]本発明になる装着式動作補助装置の一実施例が装着された状態を後側からみ た斜視図である。
圆 4]動作補助装着具 18の左側面図である。
[図 5]動作補助装着具 18の背面図である。
[図 6]制御装置 100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。
圆 7A]数学的モデルの各要素を示す図であり、動作補助装着具 18が装着された装 着者 12の脚を側面力もみた側面図である。
圆 7B]数学的モデルの各要素を示す図であり、装着者 12の脚に対応させて各要素 を模式的に示す図である。
圆 8A]駆動源 140によるアシスト力と装着者 12の筋力との作用を示す図であり、駆動 源 140の駆動トルク (Te)と装着者 12の筋トルク (Tm)との合力が関節モーメント（ Δ T )として作用することを示す系統図である。
圆 8B]駆動源 140によるアシスト力と装着者 12の筋力との作用を示す図であり、膝関 節を中心に脚を上方 (または前方）に回動させる場合に作用する各トルクを模式的に 示す図である。
圆 9A]動作補助装着具 18が装着者 12に装着された際に実行されるパラメータ修正 処理を示す図であり、ノ メータ同定部 160において行われるパラメータ同定処理の 手順を示すフローチャートである。
圆 9B]動作補助装着具 18が装着者 12に装着された際に実行されるパラメータ修正 処理を示す図であり、関節トルク推定手段 152において行われる関節トルクを推定す るトルク推定処理の手順を示すフローチャートである。
[図 10A]パラメータ同定処理を行なった際の未知パラメータ（Pu)を含む動力学パラメ ータの過渡応答の実験データで、慣性モーメントの収束パターンを示すグラフである
[図 10B]パラメータ同定処理を行なった際の未知パラメータ (Pu)を含む動力学パラメ ータの過渡応答の実験データで、重力モーメントの収束パターンを示すグラフである [図 10C]パラメータ同定処理を行なった際の未知パラメータ (Pu)を含む動力学パラメ ータの過渡応答の実験データで、粘性係数の収束パターンを示すグラフである。
[図 11]装着者 12としての被検者 A, B, Cのそれぞれについて同一条件下で同定実 験を行った場合の実験結果を示す図表である。
[図 12A]本実施例のパラメータ同定処理による同定精度の一例を示す実験データで
、歩行動作に伴う股関節の慣性モーメントの同定精度を示すグラフである。
[図 12B]本実施例のパラメータ同定処理による同定精度の一例を示す実験データで
、歩行動作に伴う膝関節の慣性モーメントの同定精度を示すグラフである。
[図 13]キャリブレーション部 158において行われるキャリブレーションの手順を示すフ ローチャートである。
[図 14A]制御無し (アシストせず)の膝関節角度変化を示すグラフである。
[図 14B]制御無し (アシストせず)の筋電位変化を示すグラフである。
[図 14C]制御無し (アシストせず)の歪ゲージ出力変化を示すグラフである。
[図 15A]PD制御によるアシストの膝関節角度変化を示すグラフである。
[図 15B]PD制御によるアシストの筋電位変化を示すグラフである。
[図 15C]PD制御によるアシストの歪ゲージ出力変化を示すグラフである。
[図 16A]PD制御 +ハイブリッドインピーダンス制御によるアシストの膝関節角度変化 を示すグラフである。
[図 16B]PD制御 +ハイブリッドインピーダンス制御によるアシストの筋電位変化を示 すグラフである。
[図 16C]PD制御 +ハイブリッドインピーダンス制御によるアシストの歪ゲージ出力変 化を示すグラフである。
符号の説明
10 動作補助装置
12 装着者
20 右腿駆動モータ
22 左腿駆動モータ 右膝駆動モータ
左膝駆動モータ
腰ベルト
, 34 バッテリ
制御バック
a, 38b, 40a, 40b, 42a, 42b, 44a, 44b 筋電位センサ, 46 力センサ
a, 50b, 52a, 52b 反力センサ
右脚補助部
左脚補助部
第 1フレーム
第 2フレーム
第 3フレーム
第 4フレーム
第 1関節
第 2関節
, 72, 74, 76 角度センサ
第 1締結ベルト
第 2締結ベルト
踵受け部
0 制御装置
0 駆動源
2 関節角度検出手段
生体信号検出手段
6 相対力検出手段
駆動トルク推定手段
2 関節トルク特定手段
3 筋トルク推定手段 154 データ入力部
156 データ格納部
158 キヤジブレーシ 3ン咅
160 パラメータ同定部
162 データ出力部
200 制御部
発明を実施するための最良の形態
[0027] 以下、図面と共に本発明の一実施例について説明する。
実施例
[0028] 図 1は本発明に力かる装着式動作補助装置の一実施例に適用された制御系シス テムを示すブロック図である。
[0029] 図 1に示されるように、動作補助装置 10は、装着者 12に対してアシスト力を付与す る駆動源 140と、装着者 12の各関節の角変位 Θを検出する関節角度検出手段 142 と、装着者 12が発生する筋力に応じた筋電位 (生体信号)を検出する生体信号検出 手段 144と、動作補助装置 10に作用する相対力（ Δ F)を検出する相対力検出手段 146を備えている。ここでいうアシスト力は、動作補助装着具 18 (図 2、図 3を参照）に おける各関節 (装着者 12の膝関節及び股関節のそれぞれに相当）を回転軸として作 用するトルクを生ずる力であり、アシストトルクともいえるものである。また、相対力検出 手段 146は、動作補助装着具 18のフレームに作用する力、つまり駆動源 140の発生 する力と装着者 12の筋力との関係で相対的に定まる力を検出するものである。
[0030] また、動作補助装置 10は、電力増幅手段 141を通じて駆動源 140を駆動制御する 制御装置 100を備えている。制御装置 100は、駆動トルク推定手段 150、関節トルク 推定手段 152、筋トルク推定手段 153、データ入力部 154、データ格納部 156、キヤ リブレーシヨン部 158、パラメータ同定部 (パラメータ同定手段） 160、制御部 200及 びデータ出力部 162を備えている。
[0031] 駆動トルク推定手段 150は、駆動源 140が発生した駆動トルク Teを推定するもので 、例えば、駆動源 140に供給される電流値を検出し、この電流値を駆動源 140に固 有となるトルク定数に乗じることによって駆動トルク (Te)の推定を行うものを適用する ことができる。関節トルク推定手段 152は、相対力検出手段 146により検出された相 対力（ Δ F)に応じた、装着者 12の各関節回りの関節トルク（ Δ T)を推定するものであ る。筋トルク推定手段 153は、駆動トルク推定手段 150により推定された駆動トルク (T e)と、関節トルク推定手段 152により推定された関節トルク（Δ Τ)とに基づき、装着者 12の筋力による筋トルク（ Δ Tm)を推定するものである（図 8A参照)。
[0032] データ入力部 154は、動作補助装置 10における各種検出手段力もの検出データ や各種推定手段からの推定データの入力インターフェイスとなるものである。データ 格納部 156には、制御装置 100における種々の演算処理を行う上で必要となるデー タが格納してある。キャリブレーション部 158は、データ入力部 154からの筋電位（EM G)及び筋力推定値 (F')と、データ格納部 156からの所定の設定ゲイン (Gs)とを読 み取り、筋電位 (EMG)及び筋力推定値 (F')の対応関係が設定ゲイン (Gs)となるよう に両者間のゲインを調整可能に構成してある。
[0033] パラメータ同定部 160は、データ格納部 156から読み取った後述の運動方程式デ ータ (Mi)及び既知パラメータ (Pk)を用いて対象となる運動方程式を演算環境上に 構成し、かつ、当該運動方程式にデータ入力部 154からの駆動トルク推定値 (Te)、 関節トルク推定値（ Δ Τ)、及び関節角度 Θを代入可能に構成してある。また、ノ メ ータ同定部 160は、詳細は後述するが、対象となる運動方程式にデータ入力部 154 力 のデータを代入することにより、当該運動方程式において未定となる動力学パラ メータを同定することが可能である。
[0034] 制御部 200は、データ格納部 156からの後述の制御方法データ（Ci)、データ入力 部 154からの駆動トルク推定値 (Te)、関節トルク推定値（Δ Τ)及び関節角度 Θ、並 びにパラメータ同定部 160からの同定パラメータ（Pi)及びキャリブレーション部 158か らの補正された筋電位 (EMG')を読み込み可能に構成してある。また、制御部 200は 、詳細は後述するが、制御方法データ (Ci)を用いて所定の制御手段を演算環境上 に構成し、この制御手段に、駆動トルク推定値 (Te)、関節トルク推定値（Δ Τ)、関節 角度 Θ、同定パラメータ (Pi)及び筋電位 (EMG')を反映させることにより、駆動源 140 を駆動制御するための制御信号 Urを送出可能である。
[0035] データ出力部 162は、制御部 200からの制御信号 Urを電力増幅手段 141に送出 するための出力インターフェイスとなるものである。電力増幅手段 141は、データ出力 部 162からの制御信号 Urに応じて駆動源 140を駆動するものである。
[0036] なお、上述したキャリブレーション部 158、パラメータ同定部 160及び制御部 200と しては、中央演算処理装置 (CPU)上に構成したものが適用可能であり、一つの CP U上に集約したものとすれば、小型化 ·部品点数軽減を図る上で好ましいものとなる。
[0037] 図 2は本発明にかかる装着式動作補助装置の一実施例が装着された状態を前側 力もみた斜視図である。図 3は本発明にかかる装着式動作補助装置の一実施例が 装着された状態を後側からみた斜視図である。
[0038] 図 2及び図 3に示されるように、動作補助装置 10は、例えば、骨格筋の筋力低下に より歩行が不自由な下肢運動機能障害者、或いは、歩行運動のリハビリを行う患者な どのように自力歩行が困難な人の歩行動作を補助 (アシスト)する装置である。この動 作補助装置 10は、脳力もの信号により筋力を発生させる際に生じる生体信号 (表面 筋電位)を検出し、この検出信号に基づいて駆動源 140 (本実施例では、電動式の 駆動モータを用いる）からのアシスト力を付与するように作動可能である。
[0039] 従って、動作補助装置 10は、予め入力されたデータに基づいてロボットハンドをコ ンピュータ制御するように構成された、いわゆるプレイバック型ロボットとは全く異なる ものであり、ロボットスーツ、或いはパワードスーツ等とも呼ばれる。
[0040] 動作補助装置 10を装着した装着者 12は、自らの意思で動作を行うと、その際に発 生した生体信号に応じたアシスト力を動作補助装置 10から付与され、当該アシスト力 と自身の筋力との合力によって歩行することができる。例えば、当該合力の半分をァ シスト力が占めるようにすれば、装着者 12は、所要の筋力の半分で動作することが可 會 になる。
[0041] つぎに、動作補助装置 10の構成の一例についてより詳細に説明する。
[0042] 動作補助装置 10には、図 2及び図 3に示されるように、装着者 12に装着される動作 補助装着具 18に駆動源 140を設けてあり、より詳細には、装着者 12の右側股関節 に位置する右腿駆動モータ 20、左側股関節に位置する左腿駆動モータ 22、右膝関 節に位置する右膝駆動モータ 24及び左膝関節に位置する左膝駆動モータ 26がそ れぞれ設けてある。 [0043] これらの駆動モータ 20, 22, 24, 26は、上述した駆動源 140に相当するもので、よ り詳細には、制御装置 100からの指令信号により駆動トルクを制御されるサーボモー タであり、モータ回転を所定の減速比で減速する減速機構（図示せず)を内蔵してい る。
[0044] また、装着者 12の腰に装着される腰ベルト 30には、駆動モータ 20、 22、 24、 26を 駆動させるための電源として機能するバッテリ 32, 34が取り付けられている。ノ ッテリ 32、 34は、充電式バッテリであり、装着者 12の歩行動作を妨げないように左右に分 散配置されている。
[0045] また、装着者 12の背中に装着される制御バック 36には、電力増幅手段 141、制御 装置 100、電源回路（図示せず)などの機器が収納されている。なお、制御バック 36 の下部は、腰ベルト 30に支持され、制御バック 36の重量が装着者 12の負担になら ないように取り付けられる。
[0046] また、動作補助装置 10には、装着者 12の右腿の動きに伴う筋電位 (EMGhip)を検 出する筋電位センサ 38a, 38bと、装着者 12の左腿の動きに伴う筋電位 (EMGhip)を 検出する筋電位センサ 40a, 40bと、右膝の動きに伴う筋電位 (EMGknee)を検出す る筋電位センサ 42a, 42bと、左膝の動きに伴う筋電位 (EMGknee)を検出する筋電 位センサ 44a, 44bと力設けられている。これらの各筋電位センサ 38a, 38b, 40a, 4 Ob, 42a, 42b, 44a, 44bは、上述した生体信号検出手段 144に相当するもので、 より詳細には、骨格筋が筋力を発生させる際の表面筋電位を測定する検出手段であ り、骨格筋で発生した微弱電位を検出する電極 (図示せず)を有する。なお、本実施 例では、各筋電位センサ 38a, 38b, 40a, 40b, 42a, 42b, 44a, 44bは、電極の周 囲を覆う粘着シールにより装着者 12の皮膚表面に貼着するように取り付けられる。
[0047] ここで、これらの各筋電位センサを設けた動作補助装置 10が装着者 12の随意に 則したアシスト力を付与することのできる理論について概説する。
[0048] 人体においては、脳力 の指令によって骨格筋を形成する筋肉の表面にシナプス 伝達物質のアセチルコリンが放出される結果、筋線維膜のイオン透過性が変化して 活動電位（EMG:Electro MyoGram Myoelectricity)が発生する。そして、活動電位に よって筋線維の収縮が発生し、筋力を発生させる。そのため、骨格筋の筋電位を検 出することにより、歩行動作の際に生じる筋力を推測することが可能になり、この推測 された筋力に基づく仮想トルクから歩行動作に必要なアシスト力を求めることが可能 になる。
[0049] また、筋肉は、血液によりァクチンとミオシンと呼ばれるたんぱく質が供給されると伸 び縮みするが、筋力を出すのは縮むときである。そのため、 2つの骨が互いに回動可 能な状態に連結された関節では、関節を曲げる方向の力を発生させる屈筋と、関節 を伸ばす方向の力を発生させる伸筋とが 2つの骨間に装架されている。そして、人体 には、腰力 下に脚を動かすための筋肉が複数あり、腿を前に上げる腸腰筋と、腿を 下げる大殿筋と、膝を伸ばすための大腿四頭筋と、膝を曲げる大腿二頭筋などがあ る。
[0050] 上述した筋電位センサ 38a, 40aは、装着者 12の腿の付け根部分前側に貼着され ており、これにより腸腰筋の表面筋電位を検出することができ、脚を前に出すときの 筋力に応じた筋電位を測定可能である。筋電位センサ 38b, 40bは、装着者 12のお 尻に貼着されており、これにより大殿筋の表面筋電位を検出することができ、例えば 、後ろに蹴る力や階段を上がるとき筋力に応じた筋電位を測定可能である。筋電位 センサ 42a, 44aは、装着者 12の膝上前側に貼着されており、これにより大腿四頭筋 の表面筋電位を検出することができ、膝力 下を前に出す筋力に応じた筋電位を測 定可能である。筋電位センサ 42b, 44bは、装着者 12の膝上後側に貼着されており 、これにより大腿二頭筋の表面筋電位を検出することができ、膝から下を後に戻す筋 力に応じた筋電位を測定可能である。
[0051] このように筋電位センサ 38a, 38b, 40a, 40b, 42a, 42b, 44a, 44を配設した動 作補助装置 10によれば、腸腰筋、大殿筋、大腿四頭筋及び大腿二頭筋の活動に応 じた筋電位を検出することができ、当該筋電位に応じた駆動電流で駆動モータ 20, 2 2, 24, 26を駆動することにより、装着者 12の随意に則したアシスト力の付与が可能 となる。
[0052] また、動作補助装置 10には、動作補助装着具 18において装着者 12の股関節回り に作用するトルクを検出する力センサ 45と、装着者 12の膝関節回りに作用するトルク を検出する力センサ 46 (これらは上述した相対力検出手段 146に相当）が設けてあ る。力センサ 45, 46は、例えば、印加された力に応じた歪を検出し、発生した歪の大 きさに比例した電気信号を出力する歪ゲージ力もなり、動作補助装着具 18の右脚部 及び左脚部のそれぞれに設けてある。より詳細には、力センサ 45は、装着者 12の腿 部に対応する第 2フレーム 58において駆動モータ 20, 22の駆動トルクによって橈み を生じる部位の歪を検出する位置に設けられる。また、力センサ 46は、装着者 12の 脛部に対応する第 3フレーム 60において駆動モータ 24, 26の駆動トルクによって撓 みを生じる部位の歪を検出する位置に設けてある。
[0053] また、動作補助装置 10では、歩行動作等による重心移動をスムーズに行うため、脚 の裏に力かる荷重を検出する必要があり、本実施例では装着者 12の左右脚の裏に 反力センサ 50a, 50b, 52a, 52b (図 2及び図 3中、破線で示す）が設けられている。
[0054] 反力センサ 50aは、右脚前側の荷重に対する反力を検出し、反力センサ 50bは、 右脚後側の荷重に対する反力を検出する。反力センサ 52aは、左脚前側の荷重に 対する反力を検出し、反力センサ 52bは、左脚後側の荷重に対する反力を検出する 。各反力センサ 50a, 50b, 52a, 52bは、例えば、印加された荷重に応じた電圧を出 力する圧電素子などからなり、体重移動に伴う荷重変化、及び装着者 12の脚と地面 との接地の有無をそれぞれ検出することができる。
[0055] つぎに、動作補助装着具 18の構成について図 4及び図 5を併せ参照して説明する
[0056] 図 4は動作補助装着具 18の左側面図である。図 5は動作補助装着具 18の背面図 である。
[0057] 図 4及び図 5に示されるように、動作補助装着具 18は、装着者 12の腰に装着される 腰ベルト 30と、腰ベルト 30の右側部から下方に設けられた右脚補助部 54と、腰ベル ト 30の左側部力も下方に設けられた左脚補助部 55とを有する。
[0058] 右脚補助部 54及び左脚補助部 55は、互いに対称に配置されており、腰ベルト 30 を支持するように下方に延在する第 1フレーム 56と、第 1フレーム 56より下方に延在し 装着者 12の腿外側に沿うように形成された第 2フレーム 58と、第 2フレーム 58より下 方に延在し装着者 12の脛外側に沿うように形成された第 3フレーム 60と、装着者 12 の脚の裏 (靴を履く場合には、靴底)が載置される第 4フレーム 62とを有する。 [0059] 第 1フレーム 56の下端及び第 2フレーム 58の間には、軸受構造とされた第 1関節 64 が介在しており、第 1フレーム 56と第 2フレーム 58とを回動可能に連結している。第 1 関節 64は、股関節と一致する高さ位置に設けられており、第 1フレーム 56が第 1関節 64の支持側に結合され、第 2フレーム 58が第 1関節 64の回動側に結合されている。
[0060] また、第 2フレーム 58の下端及び第 3フレーム 60の間には、軸受構造とされた第 2 関節 66が介在しており、第 2フレーム 58と第 3フレーム 60とを回動可能に連結してい る。第 2関節 66は、膝関節と一致する高さ位置に設けられており、第 2フレーム 58が 第 2関節 66の支持側に結合され、第 3フレーム 60が第 2関節 66の回動側に結合さ れている。
[0061] 従って、第 2フレーム 58及び第 3フレーム 60は、腰ベルト 30に固定された第 1フレ ーム 56に対して第 1関節 64及び第 2関節 66を回動支点とする振り子運動を行えるよ うに取り付けられている。すなわち、第 2フレーム 58及び第 3フレーム 60は、装着者 1 2の脚と同じ動作を行えるように構成されている。
[0062] そして、第 1関節 64及び第 2関節 66の支持側には、モータブラケット 68が設けられ ている。モータブラケット 68は、外側水平方向に突出するモータ支持部 68aを有し、 モータ支持部 68aには、駆動モータ 20, 22, 24, 26が垂直状態に取り付けられてい る。そのため、駆動モータ 20, 22, 24, 26は、側方に大きく突出せず、歩行動作時 に周囲の障害物などに接触しにくいように設けられて 、る。
[0063] また、第 1関節 64及び第 2関節 66は、駆動モータ 20, 22, 24, 26の回転軸力 ギ ャを介して被駆動側となる第 2フレーム 58、第 3フレーム 60に駆動トルクを伝達する ように構成されている。
[0064] さらに、駆動モータ 20, 22, 24, 26は、関節角度を検出する角度センサ（関節角 度検出手段 142にネ目当） 70, 72, 74, 76を有する。角度センサ 70, 72, 74, 76ίま、 例えば、第 1関節 64及び第 2関節 66の関節角度に比例したパルス数をカウントする ロータリエンコーダ等からなり、関節角度に応じたパルス数に対応した電気信号をセ ンサ出力として出力する。
[0065] 角度センサ 70, 72は、装着者 12の股関節の関節角度（ Θ hip)に相当する第 1フレ ーム 56と第 2フレーム 58との間の回動角度を検出する。また、角度センサ 74, 76は 、装着者 12の膝関節の関節角度（ Θ knee)に相当する第 2フレーム 58の下端と第 3 フレーム 60との間の回動角度を検出する。
[0066] なお、第 1関節 64及び第 2関節 66は、装着者 12の股関節、膝関節の回動可能な 角度範囲でのみ回動される構成であり、装着者 12の股関節、膝関節に無理な動きを 与えな 、ようにストツバ機構（図示せず)が内蔵されて 、る。
[0067] 第 2フレーム 58には、装着者 12の腿に締結される第 1締結ベルト 78が取り付けら れている。また、第 3フレーム 60には、装着者 12の膝下に締結される第 2締結ベルト 80が取り付けられている。従って、駆動モータ 20, 22, 24, 26で発生された駆動ト ルクは、ギヤを介して第 2フレーム 58、第 3フレーム 60に伝達され、さらに第 1締結べ ルト 78、第 2締結ベルト 80を介して装着者 12の脚にアシスト力として伝達される。
[0068] また、第 3フレーム 60の下端には、軸 82を介して第 4フレーム 62が回動可能に連 結されている。さらに、第 4フレーム 62の下端には、装着者 12の靴底の踵部分が載 置される踵受け部 84が設けられている。そして、第 2フレーム 58及び第 3フレーム 60 は、ネジ機構により軸方向の長さを調整可能であり、装着者 12の脚の長さに応じて 任意の長さに調整されるように構成されて 、る。
[0069] 上記各フレーム 56, 58, 60, 64は、それぞれ金属により形成されており、腰ベルト 30に設けられたバッテリ 32, 34、制御バック 36、動作補助装着具 18の重量を支える ことができる。すなわち、動作補助装置 10は、動作補助装着具 18などの重量が装着 者 12に作用しないように構成されており、装着者 12に余計な荷重を与えないように 取り付けられる。
[0070] ここで、上記のように動作補助装着具 18が装着者 12に装着された際に装着者 12 の歩行動作に伴って制御装置 100が実行するアシスト制御処理の手順について図 6 のフローチャートを参照して説明する。
[0071] 図 6に示されるように、制御装置 100は、ステップ S 11 (以下「ステップ」を省略する） で関節角度検出手段 142に相当する角度センサ 70, 72, 74, 76により検出された 関節角度（ Θ knee, Θ hip)を取得する。次に S12に進み、生体信号検出手段 144に 相当する筋電位センサ 38a, 38b, 40a, 40b, 42a, 42b, 44a, 44bによって検出さ れた筋電位信号 (EMGknee,EMGhip)を取得する。 [0072] 続いて、 S 13に進み、上記 S 11, SI 2で取得された関節角度（ Θ knee, Θ hip)及び 筋電位信号 (EMGknee,EMGhip)を基準パラメータデータベース（図示せず）と照合し て装着者 12の動作に対応するタスクのフェーズを特定する。次の S 14では、上記 S1 3で特定されたフェーズに応じた指令関数 t)及びゲイン Pを選択する（自律的制御 手段)。
[0073] そして、 S15に進み、物理現象検出手段 142によって検出された関節角度に対応 する基準パラメータの生体信号 (EMGop)と、生体信号検出手段 144によって筋電位 信号 (EMGex)との差分を演算し、 Δ EMG ( = EMGop - EMGex)を導出する（判断手 段)。
[0074] 次の S 16では、上記 S 15において演算された差分 A EMGと予め設定された許容値
(閾値）とを比較し、差分 A EMGが許容値未満かどうかを確認する。この S16におい て、差分 A EMGが許容値未満であるときは、装着者 12の関節動作に対する筋電位 が装着者 12の動作と対応しているため、駆動源 140に相当する駆動モータ 20, 22, 24, 26からの駆動トルクをアシスト力として装着者 12の脚に付与することができるも のと判断する。
[0075] 従って、 S16において、差分 A EMGが許容値未満であるときは、 S17に進み、指令 信号を電力増幅手段 141に相当するモータドライバ（図示せず）に送出する。これに より、駆動源 140に相当する駆動モータ 20, 22, 24, 26は、装着者 12から得られた 関節角度（ Θ knee, Θ hip)及び筋電位信号 (EMGknee,EMGhip)に基づく駆動トルクを 発生し、この駆動トルクを第 2フレーム 58、第 3フレーム 60及び第 1締結ベルト 78、第 2締結ベルト 80を介して装着者 12の脚にアシスト力として伝達する。
[0076] また、上記 S16において、差分 A EMGが許容値を超える場合には、装着者 12の関 節動作に対する筋電位が装着者 12の動作と対応していないため、駆動モータ 20, 2 2, 24, 26からの駆動トルクが装着者 12が動作しょうとした動きと対応していないもの と判断する。従って、 S16において、差分 A EMGが許容値以上であるときは、 S19に 進み、ゲイン Pの変更処理を行う。すなわち、 S19では、ゲイン P' = P X { 1—（A EMG /EMGop) }の演算を行って補正ゲイン P' (く P)に変更する。
[0077] そして、 S17では、補正ゲイン P'により生成された指令信号 (制御信号）は、ゲイン P の場合よりも小さい値であり、電力増幅手段 141に相当するモータドライバ（図示せ ず）にゲイン Pの場合よりも小さい制御信号が供給される。これにより、駆動モータ 20 , 22, 24, 26は、ゲイン Pの場合よりも小さい駆動トルクを発生することになる。
[0078] その結果、駆動モータ 20, 22, 24, 26は、各動作のフェーズに拘り無ぐ装着者 1 2の意思に対応した筋電位信号 (EMGknee,EMGhip)の実測値に基づく駆動トルクを 発生し、この駆動トルクを第 2フレーム 58、第 3フレーム 60及び第 1締結ベルト 78、第 2締結ベルト 80を介して装着者 12の脚にアシスト力として伝達する。
[0079] このように、上記 S 19でゲイン Pの変更処理を行うため、例えば、装着者 12が動作 の途中でその動作 (フェーズ)を中止して別の動作 (フェーズ）に移ろうとした場合でも 、装着者 12の筋電位信号が低下した時点でアシスト力も減少し、装着者 12の意思 に反して当初の動作を強いることがないように制御することができる。よって、装着者 12は、上記のような自律制御と随意制御に近似した随意的制御とが混在した制御方 法により、装着者 12の意思に応じたアシスト力を得ることができる。
[0080] S18では、当該タスクの最終フェーズに対する制御処理が行われているか否かを 確認する。 S18において、当該タスクの最終フェーズに対する制御処理が残っている 場合には、上記 S11に戻り、次のフェーズに対する制御処理 (S11〜S18)を行う。ま た、 S18において、当該タスクの最終フェーズに対する制御処理を行ったときは、今 回の制御処理を終了する。
[0081] つぎに、データ格納部 156からパラメータ同定部 160に読み取られる運動方程式 データ (Mi)及び既知パラメータ (Pk)につ 、て説明する。運動方程式データ (Mi)は、 動作補助装置 10及び装着者 12からなる系全体の運動方程式を構成するためのも のである一方、既知パラメータ (Pk)は、動作補助装置 10における各部の重量、関節 回りの慣性モーメント、粘性係数及びクーロン摩擦係数等の動力学パラメータ力ゝらな る。ここでいう運動方程式は、動作補助装置 10及び装着者 12からなる系全体にかか るもので、例えば、図 7A、図 7B、図 8A、図 8B及び数式（1)に示すモデルによって 表される。
[0082] 図 7Aは数学的モデルの各要素を示す図であり、動作補助装着具 18が装着された 装着者 12の脚を側面からみた側面図、図 7Bは装着者 12の脚に対応させて各要素 を模式的に示す図である。図 8Aは駆動源 140によるアシスト力と装着者 12の筋力と の作用を示す図であり、駆動源 140の駆動トルク (Te)と装着者 12の筋トルク (Tm)と の合力が関節モーメント（ Δ Τ)として作用することを示す系統図、図 8Bは膝関節を中 心に脚を上方 (または前方）に回動させる場合に作用する各トルクを模式的に示す図 である。
[0083] 図 8A、図 8Bに示されるように、例えば、装着者 12が膝関節を中心に脚を上方 (ま たは前方）に回動させる際、動作補助装着具 18は膝関節に相当する第 2関節 66を 中心に第 3フレーム 60が回動することになる。その際、装着者 12が膝関節を中心と するトルクとして筋力（Tm)を発生させると共に、駆動源 140の駆動トルク (Te)が第 2 関節 66を中心に第 3フレーム 60に作用することになる。
[0084] 従って、装着者 12の脚には、駆動源 140の駆動トルク (Te)と装着者 12の筋トルク（ Tm)との合力が関節モーメント（ Δ Τ)として作用するため、装着者 12は動作補助装 着具 18を装着しない場合よりも小さな筋力で脚を動作させることが可能になる。そし て、駆動源 140の駆動トルク（Te)は、前述した駆動モータ 20, 22, 24, 26の制御系 によって得られ、関節モーメント（Δ Τ)は、後述するように力センサ 45, 46により検出 される信号、つまり駆動トルク (Te)と装着者 12の筋トルク (Tm)と差によって生じる歪 の検出信号に基づいて求められる。し力しながら、装着者 12の筋トルク (Tm)を直接 測定することはできないので、本実施例では、関節モーメント（Δ Τ)と駆動トルク (Te) の差から求める。
[0085] [数 1]
R{q)q + Dq + Csgn(^) + G(q) + H(q,q) = Te + Tm(u 数式（1)の各項は、以下の各式のように表せる。
Figure imgf000022_0001
=¾ + ml)+(wel+mml)1y +{me2+m fx
Figure imgf000022_0002
Jv =m2s2l (me2
Figure imgf000022_0003
^=m2gli=(me2+mffi2)gl1
Figure imgf000022_0004
「 T
u—uxu2\ なお、数式（1)においては、添え字 1は股回りのパラメータを意味するとともに、添え 字 2は膝回りのパラメータを意味するものとし、かつ、 eは動作補助装置 10のパラメ一 タを意味するとともに、 mは装着者 12のパラメータを意味するものとする。
[0086] また、 R(q)は慣性項を意味し、 G (q)は重力項を意味し、 Dは粘性摩擦項を意味し、 Cはクーロン摩擦項を意味し、 Hはコリオリカ ·遠心力項 (総称して慣性項ともいう）を 意味し、 Teは駆動源 140による駆動トルクを意味し、 Fmは筋力による筋モーメント項 を意味し、 Uは筋の活性度項を意味する。
[0087] ついで、パラメータ同定部 160において行われる同定手法について概説する。簡 便のため装着者 12が脱力状態にあると仮定すると、数式（1)において筋モーメント 項たる Fmが無視できることとなり、そうすると数式（2)で表されることになる。
[0088] [数 2]
R(q)q + Dq + C &gn(q) + G{q) + H q, q)
Figure imgf000023_0001
数式（2)は、運動変数データ行列 Ω及び動力学パラメータ行列 Xを用いると数式 ( 3)に変換される。
[0089] [数 3]
ΩΚ = Τβ
Figure imgf000023_0002
ここで、運動変数データ行列 Ωについては、各種検出手段及び各種推定手段によ り求めることができる一方、動力学パラメータ行列 Xにおいては、装着者 12にかかる ノ メータが装着者 12の個人差や体調等により不明或いは変動的なものとなる。
[0090] さらに、数式 (3)は、動力学パラメータ行列 Xを推定するための推定動力学パラメ一 タ行列 X*を導入し、動力学パラメータ行列 X及び推定動力学パラメータ行列 X*の誤 差分たる誤差行列 εをも用いると、数式 (4)に変換される。
[0091] [数 4]
Figure imgf000024_0001
数式 (4)において誤差行列 εを最小 (ゼロ行列）にする未知パラメータ（Pu)は、数 式（5)で表されることになる。
[0092] [数 5]
X* = (ΩτΩ)- ΩτΤβ) (5)
従って、数式 (5)を解くことにより（結果的には大元の運動方程式たる数式（1)を解 くことにより）、装着者 12に関する未知パラメータ (Pu)が導出されることになる。
[0093] ここで、上記動作補助装着具 18が装着者 12に装着された際にパラメータ同定部 1 60、関節トルク推定手段 152が実行するパラメータ同定処理及びトルク推定処理に ついて説明する。
[0094] 図 9Aは動作補助装着具 18が装着者 12に装着された際に実行されるパラメータ修 正処理を示す図であり、ノ メータ同定部 160において行われるパラメータ同定処理 の手順を示すフローチャート、図 9Bは関節トルク推定手段 152において行われる関 節トルクを推定するトルク推定処理の手順を示すフローチャートである。
[0095] 以下では、上述した数式を用いたパラメータ同定部 160によるパラメータ同定手法 について、図 9Aに示すフローチャートを用いて説明する。なお、図 9Bに示すフロー チャートでは、関節トルク推定手段 152における処理との関係も併せて示している。
[0096] まず、制御装置 100からの指令により処理が開始されると、パラメータ同定部 160は 、図 9Aに示すように電源スィッチ（図示せず）がオンに操作されると（S70)、データ 格納部 156から運動方程式データ (Mi)及び既知パラメータ（Pk)を読み込み（S71) 、つ!、で運動方程式 (数式（ 1)〜（5) )を CPU (中央演算処理装置)の演算環境上に 構成する（S72)。
[0097] この間、関節トルク推定手段 152では、図 9Bに示すように電源スィッチ（図示せず） がオンに操作されると (S80)、相対力検出手段 146により検出された相対力データ（ Δ F)を読み込んだ後（S81)、この相対力データ（ Δ F)に予め設定された係数を乗じ たものと駆動トルク推定データ (Te)との差分力 関節モーメント（ Δ T)を推定する（S 82)。ついで、筋トルク推定手段 153は、駆動トルク推定手段 150により推定された 駆動トルク推定データ (Te)と、関節トルク推定手段 152により推定された関節モーメ ント推定データ（Δ Τ)とを読み込み（S83)、図 8A、図 8Bに示される対応関係に基づ き、装着者 12の筋力による筋トルク (Tm)を推定する（S84)。これらの関節トルク推定 手段 152及び筋トルク推定手段 153では、制御手段 200からの終了指令が与えられ るまで同様の処理が繰り返され (S85における Yes)、当該終了指令が与えられると処 理を終える（S85における No)。なお、本実施例において筋トルク (Tm)を求めるのは 、装着者 12が筋力を発生している状況下であってもパラメータ同定を可能とするため であり、静止状態でパラメータ同定を行う場合である。
[0098] つぎに、パラメータ同定部 160は、図 9Aに示すようにデータ入力部 154から駆動ト ルク推定データ (Τ')及び関節データ（ Θ )を読み込むとともに（S73)、関節トルク推 定手段 152から関節モーメントデータ（ Δ T)を読み込む（S74)。
[0099] ついで、パラメータ同定部 160は、読み込んだ各データを数式（5)或いはこれに筋 トルク (Tm)をも考慮した数式に適宜代入し (S75)、装着者 12における各部の重量、 各関節回りの慣性モーメント、粘性係数、クーロン摩擦係数等の未知パラメータ (Pu) を同定する。
[0100] これら駆動トルク推定データ (Τ')、関節データ（ Θ )及び関節モーメントデータ（ Δ Τ )データの読み込み力 未知パラメータ (Pu)の同定までの一連の処理は、所定回数 ( 例えば 10回)繰り返され、その都度、未知パラメータ（Pu)の平均値を求めて平均化 する（S78)。その後、パラメータ同定部 160は、同定済みの未知パラメータ (Pu)を制 御部 200に送出し (S79)、処理を終える。
[0101] 図 10A、図 10B、図 10C、図 11、図 12A、図 12Bは、パラメータ同定部 160により 装着者 12の未知パラメータ (Pu)を同定した結果の一例を示すものである。本同定実 験では、装着者 12が脱力した状態で行い、かつ、各関節の関節角度 Θが所定の軌 跡を描くように制御部 200での PD (Proportional Derivative)制御によって駆動源 14 0を駆動制御して行っている。また、関節角度 Θの目標角度は、脚の動作特性を満 たす範囲内で演算精度を可及的に向上させるベぐ 0.2, 0.5, l.O (Hz)の周波数を含 む合成正弦波パターンに従うものとしている。また、関節角度 Θの範囲、つまり動作 範囲は、脚の動作における最大屈曲角度を考慮し、股関節は- 0.2〜0.5(rad)、膝関 節は 0〜1.0(rad)の範囲内にそれぞれ抑えている。またさらに、上述した平均化するた めの繰り返し回数は、 10回としている。
[0102] 図 10Aは、ノ メータ同定処理を行なった際の未知パラメータ (Pu)を含む動力学 ノ ラメータの過渡応答の実験データを示すものであり、は慣性モーメントの収束バタ ーンを示すグラフ、図 10Bは重力モーメントの収束パターンを示すグラフ、図 10Cは 粘性係数の収束パターンを示すグラフである。図 10A、図 10B、図 10Cから明らかな ように、本実施例によれば、前述したパラメータ同定部 160のパラメータ同定処理に より装着者 12の動力学パラメータの殆どが数秒以内に収束しており、優れた収束性 を有すること、換言すると同定処理が短時間で行われることがわかる。
[0103] 図 11は、装着者 12としての被検者 A, B, Cのそれぞれについて同一条件下でパ ラメータ同定処理を行った場合の実験結果を示す実験データであり、動力学パラメ ータとしての慣性モーメント、粘性摩擦係数、重力モーメント、クーロン摩擦が被検者 A, B, Cの体格差等に伴う個人差が反映されていることを示している。すなわち、被 検者 A, B, Cは、夫々身長、体重などの身体的特徴が個々に異なるため、各人が歩 行動作する際の歩幅や筋力も異なり、同一条件下でパラメータ同定処理を行った場 合の慣性モーメント、粘性摩擦係数、重力モーメント、クーロン摩擦も異なる値となる ことが図 11の実験データ力 わかる。従って、動作補助装着具 18が装着者 12に装 着された際には、前述したパラメータ同定処理を行なうことで身体的特徴の異なる各 装着者に応じたアシスト力が得られるようにパラメータを補正することが可能になる。
[0104] 図 12Aは、本実施例のパラメータ同定処理による同定精度の一例を示す実験デー タであり、歩行動作に伴う股関節の慣性モーメントの同定精度を示すグラフ、図 12B は歩行動作に伴う膝関節の慣性モーメントの同定精度を示すグラフである。図 12A、 図 12Bに示すグラフは、股関節及び膝関節回りの慣性モーメントの過渡応答につい てそれぞれ実測値 (R1)及び同定値 (R2)を重ねたものを示しており、実測値と同定 値とがほぼ重なり合うように推移していることがわかる。すなわち、図 12A、図 12Bに おける実測値 (R1)及び同定値 (R2)は、互いに酷似しており、十分な同定精度を有 することを実証している。
[0105] 図 13は、キャリブレーション部 158において行われるキャリブレーションの手順を示 すフローチャートである。以下では、キャリブレーション部 158によるパラメータ同定手 法について、本フローチャートを用いて説明する。
[0106] まず、キャリブレーション部 158は、データ格納部 156からの設定ゲイン (Gs)を読み 込み（S91)、ついで、データ入力部 160からの筋電位データ（EMG)及び筋トルク推 定データ（Tm)を読み込む（S92)。
[0107] つぎに、キャリブレーション部 158は、筋トルク推定データ (Tm)及び筋電位データ（ EMG)の比 (TmZEMG)と設定ゲイン (Gs)との差が許容可能な誤差範囲 (Ea)内力否 かを判断する（S93)。
[0108] このとき、キャリブレーション部 158では、 （TmZEMG)—（Gs)が誤差範囲（Ea)外で ある場合 (S93における Yes)には、数式 (6)に基づき、筋電位データ (EMG)を補正し て補正筋電位データ（EMG')を求め、データ入力部 160からの筋電位データ（EMG) 及び筋トルク推定データ (Tm)を読み込む手順に戻る。最終的に、キャリブレーション 部 158は、（TmZEMG)—（Gs)が誤差範囲（Ea)内になると（S93における NO)には 、処理を終える。 [0109] [数 6]
EMG = (Tm / Gs) x EMG (6)
以上のキャリブレーション処理によれば、筋トルク推定データ (Tm)及び補正筋電位 データ（EMG')の比 (TmZEMG')が設定ゲイン (Gs)と略等しくなり、生体信号検出手 段 144からの検出結果に感度不良や感度過剰が生じる事態を未然に防止すること ができる。この結果、上述した装着者 12の未知パラメータ (Pu)の同定精度が低下す る事態を防止できるとともに、駆動源 140が発生するアシスト力が過小或いは過大と なる事態をち防止することがでさる。
[0110] また、本実施例の動作補助装置 10では、関節トルク推定手段 152及び筋トルク推 定手段 153により、装着者 12の筋トルク (Tm)或いは筋力を得ることができ、さらにこ れらを用いてキャリブレーションを行うようにして 、るので、これらを用いな 、ものに比 ベて装着者 12に課する負担を著しく抑えることが可能となる。具体的には、関節トル ク推定手段 152及び筋トルク推定手段 153のいずれも用いないとすれば、装着者 12 の筋トルク (Tm)或いは筋力を得るためには、駆動源 140によって所定の駆動トルク（ Te)を与えるとともに、この状態で静止状態を所定時間維持するように装着者 12に強 いる必要がある。このため、装着者 12の発生しうる筋力によらず所要の筋力を強いる ことになり、し力も所要の待ち時間をも強いることになるところ、本実施例の動作補助 装置 10によれば、これらの負担を防止でき、好ましいものとなる。
[0111] つぎに、制御装置 100に適用される制御方法について説明する。本動作補助装置 10に適用される制御方法は、特に限定されるものではなぐ例えば、パラメータ同定 実験の際と同様、 PD制御等のいわゆる古典制御理論によるものを適用することがで きる。本動作補助装置 10によれば、古典制御理論によるものであっても、装着者 12 を含む制御対象の同定を行った後に、この同定結果を反映させたシミュレーションを 行い、当該シミュレーション上で最適な補償器のパラメータを設定することができるた め、制御方法に応じた効果を発揮することが可能だ力 である。具体的には、古典制 御理論によるものであっても、生体信号検出手段 144からの筋電位 (EMG)をフィード バック制御することにより、制御方法に応じた効果が発揮される結果、装着者 12の随 意に則したアシスト力を付与することが可能だ力もである。なお、制御装置 100に適 用される制御方法は、最適レギユレータゃ最適オブザーバ等を用いる現代制御理論 によるものであっても良ぐ特に限定されるものではない。
(重力補償を行う制御方法にっ 、て）
本制御方法は、上述した数式（1)において重力項 G (q)に対する補償を行い、当 該重力項 G (q)の影響を抑えるものである。
[0112] 前提条件として、装着者 12に装着された動作補助装置 10が初期姿勢 Θ sから目標 姿勢 Θ eとなるように動作することを想定し、またベースとなる制御方法として PD制御 を採用するものとする。
[0113] まず、通常の PD制御であれば、駆動源 140による駆動トルク（Te)にかかる PDフィ ードバック制御入力（制御信号 Ur)は、数式（7)のようになる。
[0114] [数 7]
RiqYq + Dq + C
Figure imgf000029_0001
Te + Tm (u， q, q)
Ur = -KP(es - 9e) - KDq (7)
つぎに、重力補償をも行う PD制御では、駆動源 140による駆動トルク (Te)に力かる PDフィードバック制御入力（制御信号 Ur)は、数式 (8)のようになる。
[0115] [数 8] R(q)g + Dq + C sgn(gr) + G(g) + H(q, q) = Te + Tm (", q, q)
Ur = -KP(es ~0e) - KDq + G(q) ( 8 )
数式 (8)に示した重力補償付き PD制御では、フィードバック制御した場合に、制御 対象の重力項 G (q)を相殺することが可能となり、装着者 12にかかる自身の重力と、 動作補助装着具 18を装着する上で作用する動作補助装着具 18からの重力とを抑 えることができる。
(慣性補償を行う制御方法にっ 、て）
本制御方法は、上述した数式（1)において慣性項 R(q)に対する補償を行い、当該 慣性項 R(q)の影響を抑えるものである。
[0116] 重力補償の場合と同様、前提条件として、装着者 12に装着された動作補助装置 1
0が初期姿勢 Θ sから目標姿勢 Θ eとなるように動作することを想定し、またベースとな る制御方法として PD制御を採用するものとする。
[0117] 慣性補償をも行う PD制御では、駆動源 140による駆動トルク (Te)に力かる PDフィ ードバック制御入力（制御信号 Ur)は、数式（9)のようになる。
[0118] [数 9]
RiqYq + Dq + sgn(^) + G{q) + H{q, q)
Ur = -ΚΛΘ, - Qe) - KDq + H{q, q) . . ,
数式 (9)に示した慣性補償付き PD制御では、フィードバック制御した場合に、制御 対象の慣性項 Hを相殺することが可能となり、装着者 12自身による慣性力と動作補 助装着具 18からの慣性力とを抑えることができ、特に素早い動作を行おうとした場合 に装着者 12の負担を著しく抑えることができる。
(重力補償及び慣性補償を行う制御方法にっ 、て）
本制御方法は、上述した重力補償付き PD制御及び慣性補償付き PD制御の 、わ ば良 、とこ取りとなるもので、これを上述同様の条件下にお 、て数式で表すと数式（ 1 0)のようになる。本制御方式による作用、効果については、重力補償付き PD制御及 び慣性補償付き PD制御のそれぞれで述べたものの組み合わせとなるので、説明を 省略する。
[0119] [数 10]
RiqYq + Dq + C sgn(¾r) + G{q) + H(q, q) ^ Te + TM(u, q, q)
Ur = -KP{QS - Θβ)一 KDq + G{q) + H{q, q) ( 1 0)
Figure imgf000031_0001
、て）
インピーダンス制御は、人間 (装着者 12)の粘弾性特性に着目し、制御対象の慣性 ,粘性、剛性等の特性を自由に調節するもので、制御の目的に応じて、制御対象と 環境との間に作用する力を適切に選択できるという特徴を有する。動作補助装置 10 では、自身に装着者 12を加えた系全体の特性を変更することにより、装着者 12の特 性を間接的に変更して調節することが可能となる。すなわち、制御装置 100にインピ 一ダンス制御を適用した場合には、装着者 12に装着された動作補助装置 10を通じ 、間接的ではあるが装着者 12の特性 (インピーダンス)を調節するという、従来成しえ な力つたことが実現可能となる。なお、制御装置 100に適用されるインピーダンス制 御は、動作補助装置 10及び装着者 12からなる系全体を制御対象とするため、通常 のインピーダンス制御と区別すベぐ以下ではハイブリッドインピーダンス制御とも 、う
[0120] 例えば、駆動源 140により発生させる駆動トルクが数式（11)に示す Te'となるように 制御すれば、数式（1)は数式（12)に示すように変換される。この結果、数式（12)よ り明らかなように、系全体の慣性項が R(q)から [R(q)-R'(q)]に変更されるとともに、粘性 摩擦項が Dから (D-D')に変更されることになり、これらの項については、 R'(q)及び D' を適宜設定することによって調節可能となる。この場合には、動作補助装置 10からの 慣性項や粘性摩擦項の影響を抑えることができるため、装着者 12が本来有する反射 等の機敏な動作を行う能力を最大限に発揮することが可能となる。さらには、装着者 12自身の慣性項や粘性摩擦項の影響をも抑えることができ、装着者 12に本来の周 期よりも早く歩行させたり、装着前よりも滑らかに (粘性摩擦の小さ!ヽ)動作をさせるこ とちでさる。
[0121] [数 11]
T = -RXqYq - D'q + Te ( 1 1 )
[0122] [数 12]
[R(q)― R'(q)]q + (D - D')q + C sgn(^r) + G(q) + H(q, q) = Te + Tm (u, q, q) (1 2)
上述した制御装置 100では、これら重力補償、慣性補償及びハイブリッドインピー ダンス制御の少なくとも一つを適用して制御手段を構成することができる。具体的に は、これらの制御方法のいずれかに関する制御方法データ（Ci)をデータ格納部 156 から制御部 200に読み込ませた後、制御部 200の演算環境上に当該制御方法デー タ（Ci)に基づいて制御手段を構成させることができる。こうして構成された制御手段 によれば、与えられた各検出データ及び各推定データに基づき、所定の制御方法に 従った制御信号 Urを発生させることができ、結果的に当該制御方法に応じたアシスト 力を装着者 12に付与することができる。
[0123] 図 14乃至図 16は、制御装置 100にインピーダンス制御を適用した場合の効果を 示すものであり、同一の動作を装着者 12に行わせた実験結果をそれぞれ示すグラフ である。より詳細には、図 14Aは制御無し (アシストせず)の膝関節角度変化を示す グラフ、図 14Bは制御無し (アシストせず)の筋電位変化を示すグラフ、図 14Cは制 御無し (アシストせず）の歪ゲージ出力変化を示すグラフである。図 15Aは PD制御に よるアシストの膝関節角度変化を示すグラフ、図 15Bは PD制御によるアシストの筋電 位変化を示すグラフ、図 15Cは PD制御によるアシストの歪ゲージ出力変化を示すグ ラフである。図 16Aは PD制御 +ハイブリッドインピーダンス制御によるアシストの膝関 節角度変化を示すグラフ、図 16Bは PD制御 +ハイブリッドインピーダンス制御による アシストの筋電位変化を示すグラフ、図 16Cは PD制御 +ハイブリッドインピーダンス 制御によるアシストの歪ゲージ出力変化を示すグラフである。ここで、実験条件として は、腰掛けた状態で脚を前方に振り上げた後に振り下げる一連の動作を対象とし、 当該動作を行う装着者 12からの筋電位 (EMG)及び相対力（正確にはこれに変換さ れるカセンサ出力）を測定対象としている。
[0124] 図 14A、図 14B、図 14Cでは、振り上げ期間（L1)中は装着者 12からの筋電位（E MG)が相対的に大きぐかつ振り下げ期間（L2)中は筋電位 (EMG)が相対的に小さ くなることが示されており、経験に則したものとなっている。但し、振り下げ期間（L2)の 後半にお 、伸筋 (グラフ I)に対して縮筋 (グラフ II)の筋電位 (EMG)の減少が妨げら れている区間が確認される。この現象は、動作補助装着具 18の慣性等により装着者 12に対して相互作用力モーメント Maが作用したためと考えられる。
[0125] また、図 14Cに示すグラフでは、アシストしていないのに力センサ 46の歪ゲージ出 力が変化している。その理由としては、装着者 12が膝関節の角度を変化させる際に 第 2関節 66の負荷 (駆動モータ 24, 26やモータ駆動力伝達系の負荷)が第 3フレー ム 60に作用していることが考えられる。
[0126] これに対し、 PD制御の場合の実験結果 (Pd:実線で示す）を示す図 15A、図 15B、 図 15Cでは、装着者 12からの筋電位 (EMG)がアシストなし (Ano :—点鎖線で示す） の場合に比べて全体的に半減しており、特に振り上げ期間（L1)中においてはその 応答波形が酷似しており、適切なアシストが行われていることがわかる。このことは、 特に振り上げ期間（L1)中において力センサ出力（相対力 A F)がアシスト無し (Ano) の場合よりも増大していることからも裏付けられる。し力しながら、図 15A、図 15B、図 15Cでは、振り下げ期間（L2)の後半において上述の相互作用力モーメント Maの影 響が現れており、その大きさ自体は相対的に小さいものの装着者 12にとつては違和 感と成り兼ねない。
[0127] これに対し、 PD制御 +ハイブリッドインピーダンス制御（HI：一点鎖線で示す)の場 合の実験結果を示す図 16A、図 16B、図 16Cでは、上述した PD制御の効果 (Pd: 実線で示す）に加え、 PD制御のみの場合に問題となった相互作用力モーメントの影 響が抑えられていることがわかる。つまり、 PD制御 +ハイブリッドインピーダンス制御（ HI)によれば、振り上げ期間（L1)中のみならず振り下げ期間（L2)中においても、装 着者 12からの筋電位 (EMG)が半減し、かつその応答波形が酷似しており、全期間 にお 、て適切なアシストが行われて!/、ることがわ力る。
[0128] 以上説明したように、本実施例の動作補助装置 10によれば、装着者 12に装着され た状態において当該装着者 12固有の動力学パラメータをパラメータ同定部 160によ り同定し、該同定した動力学パラメータを代入した運動方程式 (数式 (5)等）に基づき 制御装置 100により駆動源 140を制御することができるため、装着者 12の個人差や 体調等の変動要因によらず、制御装置 100が用いる制御方法に応じた効果を発揮 することができる。
[0129] また、本実施例の動作補助装置 10によれば、筋トルク推定手段 153により推定され た筋トルク (Tm)をも代入した運動方程式 (数式（1)等）に基づき制御装置 100により 駆動源 140を制御することができるため、装着者 12から筋力が発生している状態に おいても動力学パラメータを同定することができ、当該動力学パラメータを同定する ための待ち時間を装着者 12に要することなぐ上記の効果を発揮することができる。
[0130] また、本実施例の動作補助装置 10によれば、生体信号検出手段 144により検出さ れた筋電位 (EMG)と、筋トルク推定手段 153により検出された筋トルク (Tm)との相 互間のゲインを、予め設定された設定ゲイン (Gs)となるように調整するキヤリブレーシ ヨン部 158をさらに備えるため、生体信号検出手段 144からの検出結果に感度不良 や感度過剰が生じる事態を未然に防止することができる。この結果、装着者 12の動 力学パラメータの同定精度が低下する事態を防止できるとともに、駆動源 140が発生 するアシスト力が過小或いは過大となる事態をも防止することができる。し力も、本実 施例の動作補助装置 10によれば、装着者 12から筋力が発生している状態において もキャリブレーションを行うことができ、当該キャリブレーション行うための待ち時間を 装着者 12に要しない。
[0131] また、本実施例の動作補助装置 10によれば、パラメータ同定部 160により同定され た動力学パラメータを用いた重力補償及び慣性補償の少なくとも何れか一方を制御 装置 100に適用しりことができるので、動作補助装置 10自体の重さが装着者 12に負 担となる事態や、動作時において動作補助装置 10自体の慣性が装着者 12に違和 感を与える事態を防止することができる。
[0132] また、本実施例の動作補助装置 10によれば、パラメータ同定部 160により同定され た動力学パラメータを用 ヽたノ、イブリツドインピーダンス制御方法を制御装置 100に 適用することができるので、自身を通じて間接的ではあるが装着者 12の特性 (インピ 一ダンス）を調節するという、従来成しえな力つたことが実現可能となる。また、この場 合には、例えば見かけ上の慣性や粘性等を小さくして軽や力な動作を実現するとい つたインピーダンス制御特有の効果を奏することができる。
産業上の利用可能性
[0133] なお、上記実施例では、装着者 12の脚にアシスト力を付与する構成とされた動作 補助装置 10を一例として挙げたが、これに限らず、例えば、腕の動作をアシストする ように構成された動作補助装置にも本発明を適用することができるのは勿論である。
[0134] また、上記実施例では、電動モータの駆動トルクをアシスト力として伝達する構成に ついて説明したが、電動モータ以外の駆動源を用 、てアシスト力を発生させる装置 にも適用することができるのは勿論である。
[0135] 本国際出願は、 2005年 1月 26日に出願した日本国特許出願 2005— 18295号に 基づく優先権を主張するものであり、 2005— 18295号の全内容を本国際出願に援
ZL lZO/SOOZdT/lDd Ρ£ 080/900Z OAV

Claims

請求の範囲
[1] 装着者からの生体信号を検出する生体信号検出手段と、
装着者の各関節を回転軸として作用するトルクを当該装着者に対して付与する駆 動源を有した動作補助装着具と、
前記生体信号検出手段により検出された生体信号に応じたトルクを発生するように 前記駆動源を制御する制御手段とを有する装着式動作補助装置において、 前記駆動源が発生した駆動トルクを推定する駆動トルク推定手段と、
前記関節の角変位を検出する関節角度検出手段と、
前記駆動トルク推定手段により推定された駆動トルクおよび前記関節角度検出手 段により検出された角変位を、装着者固有の動力学パラメータを含んでなる系全体 の運動方程式に代入することにより、当該動力学パラメータを同定するパラメータ同 定手段とを備え、
前記制御手段は、前記パラメータ同定手段により同定された動力学パラメータを代 入した前記運動方程式に基づき、所定の制御方法に従って前記駆動源を制御する ことを特徴とする装着式動作補助装置。
[2] 装着者からの生体信号を検出する生体信号検出手段と、
装着者の関節を回転軸として作用するトルクを当該装着者に対して付与する駆動 源を有した動作補助装着具と、
前記生体信号検出手段により検出された生体信号に応じたトルクを発生するように 前記駆動源を制御する制御手段とを有する装着式動作補助装置において、 前記駆動源が発生した駆動トルクを推定する駆動トルク推定手段と、
前記関節の角変位を検出する関節角度検出手段と、
前記駆動源が発生した駆動トルクと装着者の筋力による筋トルクとが合成された関 節トルクを推定する関節トルク推定手段と、
前記駆動トルク推定手段により推定された駆動トルクと前記関節トルク推定手段に より推定された関節トルクとの関係に基づき、装着者が発生した筋トルク或いは筋力 を推定する筋トルク推定手段と、
前記駆動トルク推定手段により推定された駆動トルク、前記関節角度検出手段によ り検出された角変位および前記筋トルク推定手段により推定された筋トルクを、装着 者固有の動力学パラメータを含んでなる系全体の運動方程式に代入することにより、 当該動力学パラメータを同定するパラメータ同定手段とを備え、
前記制御手段は、前記パラメータ同定手段により同定された動力学パラメータを代 入した前記運動方程式に基づき、所定の制御方法に従って前記駆動源を制御する ことを特徴とする装着式動作補助装置。
[3] 前記生体信号検出手段により検出された生体信号と、前記筋トルク推定手段により 推定された筋トルク或いは筋力との対応関係が予め設定されたものとなるように、両 者間のゲインを調整するキャリブレーション手段をさらに備えたことを特徴とする請求 項 2に記載の装着式動作補助装置。
[4] 前記生体信号検出手段は、装着者の皮膚上に貼り付けられた状態で使用され、当 該装着者の筋電位を前記生体信号として検出することを特徴とする請求項 1または 2 に記載の装着式動作補助装置。
[5] 前記動作補助装着具は、
腰ベルトと、
該腰ベルトの右側部力 下方に設けられた右脚補助部と、
前記腰ベルトの左側部から下方に設けられた左脚補助部と、
を有しており、
前記右脚補助部及び左脚補助部は、
前記腰ベルトを支持するように下方に延在する第 1フレームと、
該第 1フレームより下方に延在する第 2フレームと、
該第 2フレームより下方に延在する第 3フレームと、
該第 3フレームの下端に設けられ、装着者の脚の裏が載置される第 4フレームと、 前記第 1フレームの下端と前記第 2フレームの上端との間に介在する第 1関節と、 前記第 2フレームの下端と前記第 3フレームの上端との間に介在する第 2関節と、 を有することを特徴とする請求項 1または 2に記載の装着式動作補助装置。
[6] 前記第 1関節は、装着者の股関節と一致する高さ位置に設けられるとともに、前記 第 2フレームを回動させるように駆動力を伝達する第 1の駆動源と、装着者の股関節 の角変位を検出する第 1の関節角度検出手段とを有し、
前記第 2関節は、装着者の膝関節と一致する高さ位置に設けられるとともに、前記 第 3フレームを回動させるように駆動力を伝達する第 2の駆動源と、装着者の膝関節 の角変位を検出する第 2の関節角度検出手段とを有することを特徴とする請求項 5に 記載の装着式動作補助装置。
[7] 前記制御手段は、パラメータ同定手段により同定された動力学パラメータを用いた 重力補償及び慣性補償のうち少なくとも何れか一方の補償を行う制御方法に従うこと を特徴とする請求項 1または 2に記載の装着式動作補助装置。
[8] 前記制御手段は、パラメータ同定手段により同定された動力学パラメータを用いた インピーダンス制御方法に従うことを特徴とする請求項 1または 2に記載の装着式動 作補助装置。
[9] 前記請求項 7に記載された制御方法を、前記制御手段としてのコンピュータに実行 させることを特徴とする制御用プログラム。
[10] 前記請求項 8に記載された制御方法を、前記制御手段としてのコンピュータに実行 させることを特徴とする制御用プログラム。
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