(57)【要約】【課題】自由歩行を行う場合にも、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉を抑制できるとともに、制御系の安定性が確保されているようにする。【解決手段】パワーアシスト装置のＡＡＮ制御系は、制御点及び基底関数を用い微分可能でかつパラメトリックな閉曲線を作ることができる補間関数を用いて目標経路を設計し、現在位置の最近傍の制御点における接ベクトル及び当該現在位置から当該最近傍の制御点に向かうベクトルに基づいて当該現在位置における目標速度を算出する速度場設計機構と、速度追従誤差に対してフィードバック制御を行う閉ループ系と、当該現在位置における実際の速度や目標速度などを入力とし、ニューラルネットワークにより未知動特性を推定する未知ダイナミクス推定機構と、から構成され、閉ループ系、未知ダイナミクス推定機構からの制御入力に基づき制御トルクを算出する。【選択図】図１
2020040151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
装着者の各関節に対して前記装着者の各関節を回転軸とする制御トルクを付与する駆動源と、ＡＡＮ制御系によって必要時に前記装着者の補助がなされるように前記制御トルクを制御する制御部と、を有するパワーアシスト装置であって、
前記ＡＡＮ制御系は、
予め取得された、時間をパラメータとする目標経路を、制御点及び基底関数を用い微分可能でかつパラメトリックな閉曲線を作ることができる補間関数を用いて補間することにより制御点をパラメータとする目標経路を設計し、前記装着者の身体の対象部位の現在位置の最近傍の制御点における接ベクトル及び当該現在位置から当該最近傍の制御点に向かうベクトルに基づいて当該現在位置における目標速度を算出する速度場設計機構と、
前記装着者と前記パワーアシスト装置との動的な相互干渉である未知動特性を考慮した数式モデルに基づき、当該現在位置における実際の速度と当該現在位置における目標速度との差である速度追従誤差に対してフィードバック制御を行う閉ループ系と、
当該現在位置、当該現在位置における実際の速度、当該現在位置における目標速度及び当該現在位置における目標速度の微分値を入力とし、ニューラルネットワークにより前記未知動特性を推定する未知ダイナミクス推定機構と、から構成され、
前記閉ループ系において、前記速度追従誤差に不感帯を設け、かつ、前記速度追従誤差を有界にする非線形の関数を用い、
前記未知ダイナミクス推定機構のニューラルネットワークの重み行列Ｗの更新則において、重み行列Ｗの有界性が確保される非線形の関数を用い、
前記ＡＡＮ制御系は、前記閉ループ系からの制御入力と前記未知ダイナミクス推定機構からの制御入力とに基づいて制御トルクを算出する、パワーアシスト装置。
【請求項２】
上記補間関数として、一様Ｂスプライン関数またはＮＵＲＢＳ関数を用いる、請求項１に記載のパワーアシスト装置。
【請求項３】
当該現在位置と目標経路の最近傍点との距離が所定以上に離れた場合には、当該距離に応じて当該現在位置における目標速度を補正する、請求項１または２に記載のパワーアシスト装置。
【請求項４】
前記速度場設計機構は、予め、作業座標空間に設置されたグリッド線の各交点において、当該現在位置と仮定した場合の目標速度をそれぞれ算出しておき、当該現在位置における目標速度は、前記グリッド線の交点群のうち当該現在位置の近傍に位置する少なくとも１以上の交点の目標速度を用いて補間することにより算出する、請求項１から３のいずれか一項に記載のパワーアシスト装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パワーアシスト装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、装着者の動作を補助するパワーアシスト装置の制御方法において、ＡＡＮ（Ａｓｓｉｓｔ−ａｓ−Ｎｅｅｄｅｄ）制御の開発が進められている。ＡＡＮ制御とは、装着者が支援を必要とするときにだけ支援を行うようにする制御手法である。すなわち、ＡＡＮ制御では、装着者が自力で目標軌道に倣うことができるときには支援の度合いを小さくし、目標軌道との誤差（目標軌道と実際の装着者の身体の軌道との差）が大きいときには支援の度合いを大きくするようにする。このようなパワーアシスト装置の制御方法について様々な研究がなされている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】X.Fang、他3名、「Adaptive Velocity Field Control of Upper-limb Rehabilitation Robot」、2016 28th Chinese Control and Decision Conference、2016年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明者らは、パワーアシスト装置において、パワーアシスト装置と装着者のダイナミックな相互干渉を考慮し、ニューラルネットワークを用いた適応制御によるＡＡＮ制御系の制御法を開発した。この制御法の特徴は、（１）目標軌道追従精度と力・トルク支援の大きさを二つのパラメータで指定できること、（２）制御信号によって決まる支援の力・トルクが過大に大きくなり、装着者に危害を与えることがないよう制御信号は任意の範囲に制限できること、である。
【０００５】
上記制御法や一般のパワーアシスト装置の制御法では、基本的には、目標軌道に追従させるようにパワーアシスト装置を制御する。しかしながら、これらの制御法では、実際に装着されたパワーアシスト装置が、目標の時間軌道をイメージしてその時間軌道に正確に追従させるように制御を行っているとは考え難い。むしろ、目標経路のイメージを作り、その目標経路のイメージに沿った、漠然とした制御を行っていると考えられる。
【０００６】
このように、パワーアシスト装置において、目標経路に沿った運動を実現するためには、必ずしも目標の時間軌道に追従させる必要はない。特に、目標の時間軌道と現時点での位置との誤差が大きい場合、時間軌道に追従させるようにすると、過大な入力が発生して、装着者及びパワーアシスト装置にかかる負荷が大きくなってしまう。このため、目標の時間軌道と現時点での位置との誤差が大きい場合には、時間軌道ではなく、ある速度で目標経路へ到達させるようにする速度制御を実行することで軌跡上の運動を実現することが重要である。そのため、目標経路に向かう速度場を定義し、その速度場に沿った制御を行うことがパワーアシスト制御に適していると考えられる。
【０００７】
非特許文献１は速度場制御を用いたパワーアシスト制御について検討している。しかしながら、実際は目標速度場から生成した目標時間軌道、速度軌道および加速度軌道に対するインピーダンス制御を実施している。すなわち、目標速度場から軌道を生成するという意味で、間接的な速度場制御を実施しているに過ぎない。 
【０００８】
本発明は、以上の背景に鑑みなされたものであり、目標経路を微分可能なパラメトリック曲線で表現し、その経路に沿った速度場の設計法を与えた。速度場の設計では実時間処理を可能とする補間処理アルゴリズムを開発し、特許文献１と同様に、ＡＡＮ特性を持ち、設計した目標速度に追従する適応ＡＡＮ速度場制御系を開発した。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、装着者の各関節に対して前記装着者の各関節を回転軸とする制御トルクを付与する駆動源と、ＡＡＮ制御系によって必要時に前記装着者の補助がなされるように前記制御トルクを制御する制御部と、を有するパワーアシスト装置であって、前記ＡＡＮ制御系は、予め取得された、時間をパラメータとする目標経路を、制御点及び基底関数を用い微分可能でかつパラメトリックな閉曲線を作ることができる補間関数を用いて補間することにより制御点をパラメータとする目標経路を設計し、前記装着者の身体の対象部位の現在位置の最近傍の制御点における接ベクトル及び当該現在位置から当該最近傍の制御点に向かうベクトルに基づいて当該現在位置における目標速度を算出する速度場設計機構と、前記装着者と前記パワーアシスト装置との動的な相互干渉である未知動特性を考慮した数式モデルに基づき、当該現在位置における実際の速度と当該現在位置における目標速度との差である速度追従誤差に対してフィードバック制御を行う閉ループ系と、当該現在位置、当該現在位置における実際の速度、当該現在位置における目標速度及び当該現在位置における目標速度の微分値を入力とし、ニューラルネットワークにより前記未知動特性を推定する未知ダイナミクス推定機構と、から構成され、前記閉ループ系において、前記速度追従誤差に不感帯を設け、かつ、前記速度追従誤差を有界にする非線形の関数を用い、前記未知ダイナミクス推定機構のニューラルネットワークの重み行列Ｗの更新則において、重み行列Ｗの有界性が確保される非線形の関数を用い、前記ＡＡＮ制御系は、前記閉ループ系からの制御入力と前記未知ダイナミクス推定機構からの制御入力とに基づいて制御トルクを算出するものである。
【００１０】
パワーアシスト装置において、未知動特性を考慮した数式モデルに基づいた、閉ループ系と未知ダイナミクス推定機構から構成されるＡＡＮ制御系を適用する。本発明者らは、このＡＡＮ制御系において、目標経路に追随させるのではなく、目標速度に追随させるよう制御を行うことで、自由歩行を行う場合に、よりスムーズな歩行動作を実現することができることを見いだした。また、閉ループ系において速度追従誤差に対してフィードバック制御を行い、未知ダイナミクス推定機構におけるニューラルネットワークにより未知動特性を推定するので、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉を低減することができる。これにより、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉を抑制できるとともに、制御系の安定性が確保されるようにすることができる。
【００１１】
さらに、前記補間関数として、一様Ｂスプライン関数またはＮＵＲＢＳ関数を用いるものである。これらの関数は、制御点及び基底関数を用いるもので、微分可能でかつパラメトリックな閉曲線を作ることができる。
【００１２】
さらに、当該現在位置と目標経路の最近傍点との距離が所定以上に離れた場合には、当該距離に応じて当該現在位置における目標速度を補正するものである。このようにすることで、装着者のパワーアシスト装置を装着している側の脚の足先座標が設計した目標経路から大きく外れた際に、装着者のパワーアシスト装置を装着している側の脚の足先座標における目標速度の大きさが過大にならないようにすることができる。
できる。
【００１３】
さらに、前記速度場設計機構は、予め、作業座標空間に設置されたグリッド線の各交点において、当該現在位置と仮定した場合の目標速度をそれぞれ算出しておき、当該現在位置における目標速度は、前記グリッド線の交点群のうち当該現在位置の近傍に位置する少なくとも１以上の交点の目標速度を用いて補間することにより算出するものである。このようにすることで、足先座標における目標速度の計算に必要となる演算負荷を軽減することができ、計算時間を短縮することが可能になるので、パワーアシスト装置においてよりスムーズな動きを実現することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、自由歩行を行う場合にも、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉を抑制できるとともに、制御系の安定性が確保されているパワーアシスト装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態にかかるパワーアシスト装置の概略構成を示す模式図である。
【図２】装着者がパワーアシスト装置を装着した状態を示す模式図である。
【図３】パワーアシスト装置におけるセンサ信号、制御信号の流れを示すブロック図である。
【図４】本実施の形態にかかるパワーアシスト装置の制御系の構成を示す模式図である。
【図５】３次の基底関数Ｎｉ３（ｔ）の曲線を示す模式図である。
【図６】モーションキャプチャにより計測した歩行動作中の健常者の遊脚の足先座標から求めた制御点を示す模式図である。
【図７】装着者のパワーアシスト装置を装着している側の脚の足先の速度ベクトルを求める手順について説明する模式図である。
【図８】装着者のパワーアシスト装置を装着している側の脚の足先の速度ベクトルを求める手順について説明する模式図である。
【図９】装着者のパワーアシスト装置を装着している側の脚の足先の速度ベクトルを求める手順について説明する模式図である。
【図１０】作業座標空間において設定された目標速度場の一例を示す模式図である。
【図１１】現在位置における目標速度を、グリッド線の交点群の目標速度を用いて補間する方法について説明する模式図である。
【図１２】図４における実線Ａで囲んだ部分の構成の詳細を示す模式図である。
【図１３】パワーアシスト装置の制御の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１４】パワーアシスト装置の制御の流れの別の一例を示すフローチャートである。
【図１５】目標経路と、実測した装着者のパワーアシスト装置を装着している側の脚の足先座標の軌道と、を示すグラフである。
【図１６】脱力時、筋力発揮時におけるパワーアシスト装置の支援トルクの変化を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
まず、図１を参照して本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の概略構成について説明する。図１は、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の概略構成を示す模式図である。図２は、装着者がパワーアシスト装置１を装着した状態を示す模式図である。
【００１７】
パワーアシスト装置１は、装着者の各関節に対して装着者の各関節を回転軸とする制御トルクを付与する駆動源と、ＡＡＮ制御系によって必要時に装着者の補助がなされるように制御トルクを制御する制御部と、を有する。すなわち、図１および図２に示すように、パワーアシスト装置１は、足支持部２１と、下腿支持部材２２と、上腿支持部材２３と、足首関節回転部材２４と、膝関節回転部材２５と、股関節回転部材２６と、制御部としての制御ボックス（Ｉ／Ｏボード）３０と、を備えている。
【００１８】
足支持部２１は、足裏を支持する。下腿支持部材２２は、装着者に装着された際に、下腿に沿って配置される棒状部材である。上腿支持部材２３は上腿に沿って配置される棒状部材である。
【００１９】
足首関節回転部材２４は、足支持部２１と下腿支持部材２２とを回転自在に支持するもので、積極的に回転駆動させるためのサーボモータ等のアクチュエータ２４ａと、ロータリエンコーダ等の角度センサ２４ｂと、を有する。膝関節回転部材２５は、下腿支持部材２２と上腿支持部材２３とを回転自在に支持するもので、積極的に回転駆動させるためのサーボモータ等のアクチュエータ２５ａと、ロータリエンコーダ等の角度センサ２５ｂと、を有する。股関節回転部材２６は、上腿支持部材２３と腰当て部材１５とを回転自在に支持するもので、積極的に回転駆動させるためのサーボモータ等のアクチュエータ２６ａと、ロータリエンコーダ等の角度センサ２６ｂと、を有する。足首関節回転部材２４、膝関節回転部材２５及び股関節回転部材２６における各アクチュエータ（アクチュエータ２４ａ、アクチュエータ２５ａ、アクチュエータ２６ａ）は、装着者の各関節に対して装着者の各関節を回転軸とする制御トルクを付与する駆動源である。
【００２０】
制御部としての制御ボックス３０は、ＡＡＮ制御系によって必要時に装着者の補助がなされるように制御トルクを制御する。制御ボックス３０は、各センサ（角度センサ２４ｂ、２５ｂ、２６ｂ）からのセンサ信号を検出すると共に、各アクチュエータ（アクチュエータ２４ａ、２５ａ、２６ａ）の駆動を制御する。なお、パワーアシスト装置１は、足支持部２１の足裏において、装着者の歩行状況を検出するための少なくとも１つの一軸力覚センサ等の圧力センサ３５を備えていてもよい。また、パワーアシスト装置１は、装着者の背中付近において装着者の胴体の傾きを計測するジャイロセンサ３４を備えていてもよい。
【００２１】
図３は、パワーアシスト装置１におけるセンサ信号、制御信号の流れを示すブロック図である。図３に示すように、制御ボックス３０には、モーションキャプチャにより測定した歩行動作中の健常者の遊脚の足先座標の軌跡が予め入力されている。制御ボックス３０には、角度センサ２４ｂ、２５ｂ、２６ｂから、それぞれ、足首関節回転部材２４、膝関節回転部材２５、股関節回転部材２６の回転角度センサ信号がフィードバックされる。制御ボックス３０では、後述する速度追従誤差などを用いて必要なパワー支援を行うための制御トルクを計算し、サーボドライバを介して駆動信号をアクチュエータ２４ａ、２５ａ、２６ａに出力し、アクチュエータ２４ａ、２５ａ、２６ａを駆動する。足裏の圧力センサ３５からのセンサ信号は足部が床面に接しているかどうかを検出するために用いる。
【００２２】
次に、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の制御方法について説明する。
パワーアシスト装置の制御系設計においては、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミック（動的）な相互干渉を考慮するとともに、制御系の安定性についても考慮する必要がある。装着者とパワーアシスト装置１とのダイナミック（動的）な相互作用を考慮した数式モデルは式（１）のように表される。
【００２３】
【数１】
2020040151.tif 000003
【００２４】
ここで、上記数式モデルにおける各符号の意味は以下の通りである。ただし、装着者とパワーアシスト装置１とのダイナミック（動的）な相互作用のため、
【数２】
2020040151.tif 000004
に含まれる質量や慣性モーメントなどの物理パラメータはすべて未知である。また、Ｔｄは物理的にモデル化できないその他の未知動特性である。これを未知外乱と呼ぶ。
【数３】
2020040151.tif 000005
【００２５】
さらに、上記運動方程式は、新たな変数である速度追従誤差ｒを用いて、以下に示す式（２）のように変換される。速度追従誤差は、装着者の身体の対象部位の現在位置における実際の速度と、当該現在位置における目標速度との差である。すなわち、速度追従誤差ｒは、式（３）に示すように、関節角度ｑの微分（関節角速度）と、関節座標空間における目標速度（目標角速度）θ（ｑ）と、の差である。関節座標空間における目標速度θ（ｑ）は、式（４）に示すように、ヤコビ行列Ｊ（ｑ）の一般化逆行列を用いて、作業座標空間における目標速度ｖ（ｂ）を変換することにより求めることができる。ｆｄは、未知動特性で、式（６）で表される。
【００２６】
【数４】
2020040151.tif 000006
【００２７】
図４は、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の制御系の構成を示す模式図である。図４に示すように、パワーアシスト装置１の制御系は、上記数式モデルに基づいて各アクチュエータ（サーボモータ）に出力する制御トルクτを算出する適応制御系である。パワーアシスト装置１の制御系は、速度場設計機構と、閉ループ系（ＡＡＮ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）と、未知ダイナミクス推定機構（ＡＡＮ  ＲＢＦＮＮ）と、から構成される。
【００２８】
速度場設計機構では、予め取得された、時間をパラメータとする目標経路を、制御点及び基底関数を用い微分可能でかつパラメトリックな閉曲線を作ることができる補間関数を用いて補間することにより目標経路を設計する。そして、装着者の身体の対象部位の現在位置の最近傍の制御点における接ベクトル及び当該現在位置から当該最近傍の制御点に向かうベクトルに基づいて当該現在位置における目標速度を算出する。ここで、装着者の身体の対象部位は、例えば、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先または関節などである。
【００２９】
装着者の身体の対象部位の現在位置における目標速度を算出するためには、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標ｑｆ＝［ｘ  ｚ］Ｔの目標経路を設計しなければならない。さらに、当該目標経路は、制御点をパラメータとし、微分可能でかつパラメトリックな閉曲線とする必要がある。このため、まず、モーションキャプチャにより、所定のサンプリング時間間隔で、歩行動作中の健常者の遊脚の足先座標を計測する。すなわち、計測により得られた足先座標は時間をパラメータとする目標経路である。そして、計測により得られた遊脚の足先軌道を、制御点及び基底関数を用い微分可能でかつパラメトリックな閉曲線を作ることができる補間関数により補間した閉曲線を求め、２階連続的微分可能（Ｃ２連続）なパラメトリック曲線Ｐ（ｔ）を設計する。つまり、時間をパラメータとする目標経路を上記補間関数により補間することで、制御点をパラメータとする目標経路を設計することができる。
【００３０】
制御点及び基底関数を用い微分可能でかつパラメトリックな閉曲線を作ることができる補間関数は、例えば、Ｂ−スプライン（Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ）関数やＮＵＲＢＳ（Ｎｏｎ−Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒａｔｉｏｎａｌ  Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ）関数である。Ｂ−スプライン関数（ここでは一様３次Ｂ−スプライン関数）は、式（７）のように表される。ここで、ｋは次数（ここでは３次）、Ｋはセグメント数、Ｐｉは制御点、Ｎｉｋは基底関数である。
【００３１】
【数５】
2020040151.tif 000007
【００３２】
３次の場合の基底関数Ｎｉ３（ｔ）は、Ｎｉ３（ｔ）＝Ｎ３３（ｔ−（ｉ−３））である。ここで、Ｎ３３はｔの範囲に応じて式（８）のように表される。
【００３３】
【数６】
2020040151.tif 000008
【００３４】
図５は、３次の基底関数Ｎｉ３（ｔ）の曲線を示す模式図である。図６は、モーションキャプチャにより計測した歩行動作中の健常者の遊脚の足先座標から求めた制御点を示す模式図である。ここで、モーションキャプチャにより計測した歩行動作中の健常者の遊脚の足先座標をＰｉ、制御点をＰ（ｔｉ）で示す。図５及び図６に示すように、制御点をＰ（ｔｉ）は、連続する３つの足先座標Ｐｉを用いて求める。例えば、制御点Ｐ（ｔ３）は、足先座標Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２を用いて求める。
【００３５】
なお、制御点を求めるための足先座標Ｐｉは、モーションキャプチャにより取得した点群の全てではなく、モーションキャプチャにより取得した点群を、適宜、間引きしたものであってもよい。例えば、パラメトリック曲線Ｐ（ｔ）において、曲率が大きい箇所では制御点を求めるための足先座標Ｐｉの点数を相対的に多くし、曲率が小さい箇所では制御点を求めるための足先座標Ｐｉの点数を相対的に少なくするように、モーションキャプチャにより取得した点群を間引きしてもよい。
【００３６】
上述のように設計した目標経路を用いて、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先の速度ベクトルを求める。図７から図９は、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先の速度ベクトルを求める手順について説明する模式図である。グラフにおいて、横軸はｘ座標［ｍ］、縦軸はｚ座標［ｍ］である。図７に示すように、まず、パラメトリック曲線Ｐ（ｔ）上にあり、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標ｑｆ（＝（ｘ、ｚ））の最近傍にある点（最近傍点）Ｑｑ（ｕ）（＝（Ｐｘ（ｕ）、Ｐｚ（ｕ））を探索する。そして、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標ｑｆから探索した最近傍点Ｑｑ（ｕ）へ向かうベクトル、すなわち、ｑｆ−Ｑｑ（ｕ）を求める。
【００３７】
続いて、図８に示すように、探索した最近傍点Ｑｑ（ｕ）におけるパラメトリック曲線Ｐ（ｔ）の接ベクトルを求める。接ベクトルは式（９）で表される。
【００３８】
【数７】
2020040151.tif 000009
【００３９】
続いて、図９に示すように、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標ｑｆにおける目標速度を求める。装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標ｑｆにおける目標速度は式（１０）のように表される。ここで、ζはゼロより大きい任意の定数である（ζ＞０）。また、式（１０）により表される目標速度は連続な関数である。
【００４０】
【数８】
2020040151.tif 000010
【００４１】
なお、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標ｑｆが設計した目標経路から大きく外れた際に、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標ｑｆにおける目標速度の大きさが過大にならないようにするため、式（１１）の条件を加える。つまり、装着者の身体の対象部位の現在位置と目標経路の最近傍点との距離が所定以上に離れた場合には、当該距離に応じて当該現在位置における目標速度を補正する。
【００４２】
【数９】
2020040151.tif 000011
【００４３】
上述した方法により足先座標ｑｆにおける目標速度を求める場合、足先座標ｑｆから最近傍点Ｑｑ（ｕ）を探索し、最近傍点Ｑｑ（ｕ）での接ベクトルを計算して速度ベクトルを求める、という過程を繰り返す必要がある。このため、上述した方法では相応の計算時間が必要になる。そこで、歩行動作においてよりスムーズな動きを実現するために、速度場設計機構（図４参照）において、作業座標空間において設定された目標速度場により、装着者の身体の対象部位の現在位置における目標速度を補間して算出するようにしてもよい。
【００４４】
図１０は、作業座標空間において設定された目標速度場の一例を示す模式図である。図１０に示すように、予め、作業座標空間に設置されたグリッド線の各交点において、装着者の身体の対象部位の現在位置と仮定した場合の目標速度をそれぞれ算出し、作業座標空間に目標速度場を設定する。なお、図１０において、ｚ方向のグリッド幅を０．０１［ｍ］、ｘ方向のグリッド幅を０．０２［ｍ］としている。
【００４５】
図１１は、装着者の身体の対象部位の現在位置における目標速度を、グリッド線の交点群の目標速度を用いて補間する方法について説明する模式図である。図１１に示すように、装着者の身体の対象部位の現在位置（ｘ、ｚ）における目標速度は、グリッド線の交点群のうち現在位置（ｘ、ｚ）の近傍に位置する少なくとも１以上の交点の目標速度を用いて補間することにより算出する。ここでは、現在位置（ｘ、ｚ）における目標速度は、グリッド線の交点群のうち、当該現在位置が含まれるグリッドにおけるグリッド線の交点（（ｘ１、ｚ１）、（ｘ１、ｚ２）、（ｘ２、ｚ１）、（ｘ２、ｚ２））の目標速度により算出する。すなわち、現在位置（ｘ、ｚ）における目標速度は式（１２）により算出される。
【００４６】
【数１０】
2020040151.tif 000012
【００４７】
このようにすることで、足先座標ｑｆにおける目標速度の計算に必要となる演算負荷を軽減することができ、計算時間を短縮することが可能になるので、パワーアシスト装置１においてよりスムーズな動きを実現することができる。
【００４８】
再び図４を参照し、閉ループ系では、速度追従誤差ｒに対してフィードバック制御を行う。未知ダイナミクス推定機構では、装着者の身体の対象部位の現在位置、当該現在位置における実際の速度、当該現在位置における目標速度及び当該現在位置における目標速度の微分値を入力とし、ニューラルネットワーク（ＡＡＮ  ＲＢＦＮＮ）により未知動特性を推定する。図１２は、図４における実線Ａで囲んだ部分の構成の詳細を示す模式図である。図１２に示すように、未知ダイナミクス推定機構では、装着者の実際の関節角と角速度を含むｚをニューラルネットワークの入力とする。また、更新則にＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ関数を用いることで、重み行列が発散することなく、常に有界な値にとどまる。
【００４９】
パワーアシスト装置１の制御系において、制御トルクτは式（１３）で表される。ここで、第１項は未知ダイナミクス推定機構に関する項、すなわち、未知動特性の推定値である。Ｋｒ、γは任意に設定されるパラメータである。
【００５０】
【数１１】
2020040151.tif 000013
【００５１】
式（１５）のようにｒｉの絶対値がγより小さい範囲をデッドゾーン（不感帯：Ｄｅａｄｚｏｎｅ）としている。このようにπ（ｒｉ、γ）にデッドゾーンを設けることで、速度追従誤差ｒが微小なときに不感、すなわち、何も制御しないようにすることができる。これにより、パワーアシスト装置１において、速度追従誤差ｒが微小なときに不要な支援が行われなくなる。また、デッドゾーン関数Ｔａｎｈ（π（ｒ、γ））を用いることで、制御入力を有界とすることができる。パラメータγは後述するようにＡＡＮ制御モードと軌道追従制御モードを指定するために、設計者が指定するパラメータである。
【００５２】
上記制御トルクτの式における第１項は、未知ダイナミクス推定機構に関する項、すなわち、未知動特性の推定値であり、式（１６）のように表される。
【００５３】
【数１２】
2020040151.tif 000014
【００５４】
ここで、σ（ｚ）は、活性化関数としての動径基底関数で、式（１８）のように規定される非線形な関数である。ここで、Ｌはニューラルネットワークのユニット数、ｎはパワーアシスト装置１の関節数である。
【数１３】
2020040151.tif 000015
【００５５】
さらに、Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ関数を用いた更新則を以下の式（２０）ように規定する。
【数１４】
2020040151.tif 000016
【００５６】
上記更新則において、ρは忘却因子である。未知動特性の推定値における補償レベルは、忘却因子ρによって調整される。忘却因子ρは後述するようにＡＡＮ制御モードと速度場追従制御モードを指定するために、設計者が指定するパラメータである。
【００５７】
忘却因子ρを大きくすると速度追従誤差ｒがＷの更新に及ぼす影響が小さくなる。すなわち、忘却因子ρを大きくすると、式（２０）におけるＷは速度追従誤差ｒの如何に関わらず０（微小な値）に収束するので、未知動特性の補償が弱くなり、装着者への負荷が増す。つまり、動作の総トルクにおいて、装着者の発揮トルクの占める割合が大きくなる。
【００５８】
一方、忘却因子ρを小さくすると速度追従誤差ｒがＷの更新に及ぼす影響が大きくなる。すなわち、忘却因子ρを小さくすると、式（２０）におけるＷは、速度追従誤差ｒが大きければ大きな値となるので、未知動特性の補償が強くなり、装着者への負荷が減る。
つまり、動作の総トルクにおいて、パワーアシスト装置１の制御トルクの占める割合が大きくなる。
【００５９】
上記更新則は、凸集合の内部から出発した微分方程式であるため、解は常に凸集合の内部に留まる。すなわち、更新則において、解の有界性を確保することができる。このように、制御入力信号を任意の範囲に制限することで、制御系の安定性を確保することができる。これにより、速度追従誤差ｒが大きい場合にも、パワーアシスト装置１の制御トルクが過大になることはない。このように、忘却因子ρによって未知動特性の補償レベルを調整することができる。なお、未知ダイナミクス推定機構におけるニューラルネットワークで用いることができる活性化関数は、動径基底関数に限るものではない。解の有界性が確保される非線形の関数であれば動径基底関数以外の関数を用いてもよい。
【００６０】
上述したように、パラメータγを変更することでデッドゾーンの範囲を変更することができる。また、忘却因子ρを変更することで、速度追従誤差ｒがＷの更新に及ぼす影響を変更することができる。パワーアシスト装置１では、パラメータγ、忘却因子ρを変更することにより、ＡＡＮ制御モードと速度場追従制御モードの２つの制御モードで動作させることができる。ＡＡＮ制御モードは、装着者が支援を必要とするときにだけ支援を行うようにする制御モードで、パラメータγが相対的に小さく、忘却因子ρが相対的に大きく設定される。一方、速度場追従制御モードは、目標速度により追従させるようにする制御モードで、パラメータγが相対的に大きく、忘却因子ρが相対的に小さく設定される。
【００６１】
次に、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の制御の流れについて説明する。
図１３は、パワーアシスト装置１の制御の流れの一例を示すフローチャートである。図１３に示すように、まず、各パラメータの設定を行う（ステップＳ１０１）。
【００６２】
続いて、制御終了時間Ｔを指定し、時間ｔ＝０として制御動作を開始する（ステップＳ１０２）。続いて、各関節角度を計測して装着者の身体の対象部位の現在位置を算出し、当該現在位置における目標速度を計算する（ステップＳ１０３）。続いて、計測した各関節角度から各関節角速度を計算するとともに、当該現在位置における目標速度を各関節の速度に変換して速度追従誤差ｒを計算し、対応する入力（ここでは制御トルクτ）を計算する（ステップＳ１０４）。続いて、サーボドライバを介して各関節のアクチュエータに駆動信号を出力する（ステップＳ１０５）。
【００６３】
続いて、経過時間ｔが制御終了時間Ｔになったか（ｔ＝Ｔ）否かを判断する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６において、経過時間ｔが制御終了時間Ｔになっていないと判断された場合（ＮＯの場合）、経過時間をｔ＝ｔ＋Δｔ（ここで、Δｔはサンプリング時間で、例えばΔｔ＝０．００１［秒］）とし、処理をステップＳ１０３に戻す。ステップＳ１０６において、経過時間ｔが制御終了時間Ｔになったと判断された場合（ＹＥＳの場合）、処理を終了する。
【００６４】
図１４は、パワーアシスト装置１の制御の流れの別の一例を示すフローチャートである。図１３に示す処理フロートとの違いは、作業座標空間において目標速度場（図１０参照）を設定し、設定した目標速度場を用いて装着者の身体の対象部位の現在位置における目標速度を補間計算するようにしている点である。図１４に示すように、まず、各パラメータの設定を行う（ステップＳ２０１）。続いて、予め設計されたパラメトリック曲線Ｐ（ｔ）を用いて作業座標空間における目標速度場を設定する（ステップＳ２０２）。
【００６５】
続いて、制御終了時間Ｔを指定し、時間ｔ＝０として制御動作を開始する（ステップＳ２０３）。続いて、各関節角度を計測して装着者の身体の対象部位の現在位置を算出し、設定された目標速度場から当該現在位置における目標速度を計算する（ステップＳ２０４）。続いて、計測した各関節角度から各関節角速度を計算するとともに、当該現在位置における目標速度を各関節の速度に変換して速度追従誤差ｒを計算し、対応する入力（ここでは制御トルクτ）を計算する（ステップＳ２０５）。続いて、サーボドライバを介して駆動信号を各関節のアクチュエータに出力する（ステップＳ２０６）。
【００６６】
続いて、経過時間ｔが制御終了時間Ｔになったか（ｔ＝Ｔ）否かを判断する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７において、経過時間ｔが制御終了時間Ｔになっていないと判断された場合（ＮＯの場合）、経過時間をｔ＝ｔ＋Δｔ（ここで、Δｔはサンプリング時間で、例えばΔｔ＝０．００１［秒］）とし、処理をステップＳ２０４に戻す。ステップＳ２０７において、経過時間ｔが制御終了時間Ｔになったと判断された場合（ＹＥＳの場合）、処理を終了する。
【００６７】
なお、図１３、図１４に示した処理フローでは、時間ｔが制御終了時間Ｔになったときに処理を終了するようにしたが、これに限るものではない。例えば、パワーアシスト装置１の終了状態を指定し、パワーアシスト装置１がその終了状態になったときに処理を終了するようにしてもよい。ここで、終了状態とは、例えば、パワーアシスト装置１の関節の位置が目標位置に到達した状態などである。
【００６８】
次に、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の効果を確認する実験について説明する。本実験では、パワーアシスト装置１を、図１３で説明した制御の流れに従って、ＡＡＮ制御モードで動作させ、装着者の脱力時と筋力発揮時との支援トルクや軌道追従度の変化を評価した。具体的には、制御するパワーアシストロボットの関節は膝と股関節であるから、ｎ＝２、ニューラルネットワークのユニット数Ｌは３０である。パラメータγを１０、忘却因子ρを０．０４に設定した。その他のパラメータは、Ｋｒ＝５、Γ＝ｄｉａｇ｛３０、・・・、３０｝に設定した。なお、Γは、対角要素が３０、その他の要素が０の３０×３０行列である。また、本実験では、歩行周期４周期分の測定を行い、歩行周期における最初の２周期が装着者の脱力時、続く２周期が装着者の筋力発揮時である。
【００６９】
図１５は、目標経路と、実測した装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標の軌道と、を示すグラフである。ここで、横軸はｘ座標［ｍ］、縦軸はｚ座標［ｍ］である。目標経路を破線、脱力時の足先座標の軌道を実線、筋力発揮時の足先座標の軌道を２点鎖線で示す。図１５に示すように、脱力時、筋力発揮時のいずれの場合においても目標経路にほぼ近い軌道をたどっている。目標経路と装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の実際の足先軌道との平均二乗誤差の平方根は、脱力時で０．７２［ｍ］、筋力発揮時で０．２９［ｍ］となった。このように、本発明は直接目標経路に追従する軌道追従制御を行うのではなく、目標経路に沿った速度場に追従するＡＡＮ速度場制御であるが、十分、目標経路に近い軌道を実現できることが分かる。
【００７０】
図１６は、脱力時、筋力発揮時におけるパワーアシスト装置１の支援トルクの変化を示すグラフである。ここで、横軸は経過時間［ｓ］、縦軸は支援トルク（パワーアシスト装置１の制御トルク）［Ｎ・ｍ］である。図１６に示すように、脱力時（時間０〜４０［ｓ］）には支援トルクを相対的に大きな振幅（振幅１３．６３［Ｎ・ｍ］）で変化させ、筋力発揮時（時間４０〜８０［ｓ］）には支援トルクを相対的に小さな振幅（振幅６．２９［Ｎ・ｍ］）で変化させている。つまり、装着者が脱力しているときには支援の度合いが大きくなり、装着者が筋力を発揮しているときには支援の度合いが小さくなる。以上より、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１では、装着者が支援を必要とするときにだけ適切に支援が行われていることが確認できた。
【００７１】
このように、パワーアシスト装置１において、デッドゾーンを指定するパラメータγによりＡＡＮ制御における目標速度に対する追従精度と支援の度合いを調整することができる。また、フィードフォワード型ニューラルネットワークを用いた適応制御系による未知ダイナミクス推定機構に含まれる忘却因子ρにより、未知動特性の補償レベルを調整することができる。
【００７２】
以上より、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置において、未知動特性を考慮した数式モデルに基づいた、閉ループ系と未知ダイナミクス推定機構から構成されるＡＡＮ制御系を適用する。本発明者らは、このＡＡＮ制御系において、目標軌道に追随させるのではなく、目標速度に追随させるよう制御を行うことで、自由歩行を行う場合に、よりスムーズな歩行動作を実現することができることを見いだした。また、閉ループ系において速度追従誤差に対してフィードバック制御を行い、未知ダイナミクス推定機構におけるニューラルネットワークにより未知動特性を推定するので、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉を低減することができる。これにより、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉を抑制できるとともに、制御系の安定性が確保されるようにすることができる。
【００７３】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１  パワーアシスト装置
１５  腰当て部材
２１  足支持部
２２  下腿支持部材
２３  上腿支持部材
２４  足首関節回転部材
２４ａ、２５ａ、２６ａ  アクチュエータ
２４ｂ、２５ｂ、２６ｂ  角度センサ
２５  膝関節回転部材
２６  股関節回転部材
３０  制御ボックス
３４  ジャイロセンサ
３５  圧力センサ
【図１】
2020040151.tif 000017
【図２】
2020040151.tif 000018
【図３】
2020040151.tif 000019
【図４】
2020040151.tif 000020
【図５】
2020040151.tif 000021
【図６】
2020040151.tif 000022
【図７】
2020040151.tif 000023
【図８】
2020040151.tif 000024
【図９】
2020040151.tif 000025
【図１０】
2020040151.tif 000026
【図１１】
2020040151.tif 000027
【図１２】
2020040151.tif 000028
【図１３】
2020040151.tif 000029
【図１４】
2020040151.tif 000030
【図１５】
2020040151.tif 000031
【図１６】
2020040151.tif 000032