(57)【要約】【課題】人の動作を適切に補助することのできる動作補助装置を提供する。【解決手段】動作補助装置は、人の特定関節にトルクを加えるアクチュエータ、記憶ユニット、センサ、及び、アクチュエータを制御するコントローラを備える。センサは、人の予め定められた既定部位の動作パターンを計測する。記憶ユニットは、既定部位の異なる動作パターンの夫々を記述した第１動作パターン群を記憶している。さらに、記憶ユニットは、特定関節の異なる第２動作パターン群の夫々を実現するための目標角度パターンを第１動作パターン群の夫々に対応付けて記憶している。コントローラは、計測された動作パターンに最も近い第１動作パターンを第１動作パターン群の中から選択する。コントローラはさらに、選択された第１動作パターンに対応付けられている目標角度パターンに、特定関節の角度を追従させるようにアクチュエータを制御する。【選択図】図１
2011078611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の動作を補助する動作補助装置であり、
人の特定関節にトルクを加えるアクチュエータと、
人の既定部位の動作パターンを計測するセンサと、
既定部位の相互に異なる動作パターンを記述した第１動作パターン群を記憶しているとともに、特定関節の相互に異なる第２動作パターン群の夫々を実現するための目標角度パターンを第１動作パターン群の夫々に対応付けて記憶している記憶ユニットと、
アクチュエータを制御するコントローラと、
を備えており、コントローラは、
計測された動作パターンに最も近い第１動作パターンを第１動作パターン群の中から選択し、
選択された第１動作パターンに対応付けられている目標角度パターンに、特定関節の角度を追従させるようにアクチュエータを制御することを特徴とする動作補助装置。
【請求項２】
記憶ユニットは、各第１動作パターンの時系列データをフーリエ変換して得られる第１フーリエ係数セットを記憶しており、
コントローラは、計測された動作パターンの時系列データをフーリエ変換して得られる第２フーリエ係数セットを算出するとともに、第２フーリエ係数セットと各第１フーリエ係数セットを比較し、第２フーリエ係数セットとの差が最も小さい第１フーリエ係数セットに対応する第１動作パターンを選択することを特徴とする請求項１に記載の動作補助装置。
【請求項３】
コントローラは、第２フーリエ係数セットとの平均自乗誤差が最も小さい第１フーリエ係数セットに対応する第１動作パターンを選択することを特徴とする請求項２に記載の動作補助装置。
【請求項４】
コントローラは、計測された動作パターンを選択された第１動作パターンに対応付けて記憶ユニットに記憶するとともに、第１動作パターンに対応付けられて記憶されている過去の計測された動作パターン群の加重平均によって記憶されている第１動作パターンを更新することを特徴とする請求項２から３のいずれか１項に記載の動作補助装置。
【請求項５】
加重平均の重みは、記憶された時刻からの経過時間が長くなるほど小さくなる忘却因子であることを特徴とする請求項４に記載の動作補助装置。
【請求項６】
コントローラは、センサによって検出される既定部位の速度が閾値よりも大きい場合に、センサが既定部位の動作パターンを計測する際のサンプリング時間を短くすることを特徴とする請求項２から５のいずれか１項に記載の動作補助装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関節にトルクを加えて人の動作を補助する動作補助装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
脚の関節にトルクを加えることによって歩行動作を補助する歩行補助装置が研究されている。例えば、特許文献１には、一方の脚が不自由な人の歩行を補助する歩行補助装置が開示されている。この歩行補助装置は、センサによって健常脚の動作を検出し、不自由な脚の動作が健常脚の動作と同じになるように不自由な脚の関節にトルクを加える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３１４６７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
人の動作を補助するために関節にトルクを加える制御を行う場合、トルクを加えるアクチュエータの制御に対してなんらかの制御目標値が必要である。特許文献１の技術は、検出した健常脚の動作パターンを不自由な脚の関節を補助するアクチュエータの制御目標値として採用する。そのため、特許文献１の技術では、健常脚の動作が適切でなかった場合、不自由な脚の関節に加えるトルクが歩行動作に適切ではなくなってしまう。歩行動作に限らず、人の動作を適切に補助するためには、制御対象の関節に対する適切な制御目標値（目標関節角）が必要である。また、健常脚に装具を装着する必要があり使用者の負担となる。本発明は、適切な制御目標値を得て、人の動作を適切に補助することのできる動作補助装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
人の動作の種類には、定型化された動作パターンがある。歩行動作は特定の動作パターンを繰り返す動作であり、定型化された動作パターンの典型である。食事のときにスプーンを口に運ぶ動作や工場作業者の繰り返し作業も概ね同じ動作パターンを繰り返す定型動作である。発明者は、概ねのパターンが決まっている定型動作であれば、その動作パターンを実現する制御目標値（目標角度パターン）を予め備えておくことができると考えた。ただし、例えば早い歩行と遅い歩行があるように、概ねの動作パターンは同じであっても詳細には異なる複数の動作パターンが存在し得る。そこで発明者は、制御対象関節について複数の目標角度パターンを予め用意しておき、人の動作パターンに応じて複数の目標角度パターン群の中から適切なものを選択して制御目標値として採用すればよいと考えた。適切な目標角度パターンを選択するには、人の予め定めた部位の動作パターンを計測し、計測した動作パターンに基づいて、目標角度パターン群の中から選択すればよい。そのような概念に基づいて本発明は創作された。なお、本明細書における「パターン」とは、あるパラメータ（関節角など）の経時的変化を意味する。即ち、「パターン」は、「経時変化」、「時系列データ」、或いは「軌道」と同じ意味である。
【０００６】
本発明は、人の動作を補助する動作補助装置に具現化することができる。その装置は、人の特定関節にトルクを加えるアクチュエータ、記憶ユニット、センサ、及び、アクチュエータを制御するコントローラを備える。「特定関節」とは、動作補助装置が制御する対象の関節を意味する。センサは、人の予め定められた部位（既定部位）の動作パターンを計測する。例えば既定部位が関節の場合、センサはその関節の角度を検出する角度センサでよい。記憶ユニットは、既定部位の相互に異なる動作パターンの夫々を記述した第１動作パターン群を記憶している。さらに、記憶ユニットは、特定関節の相互に異なる第２動作パターン群の夫々を実現するための目標角度パターンを第１動作パターン群の夫々に対応付けて記憶している。コントローラは、計測された動作パターンに最も近い第１動作パターンを第１動作パターン群の中から選択する。コントローラはさらに、選択された第１動作パターンに対応付けられている目標角度パターンに、特定関節の角度を追従させるようにアクチュエータを制御する。
【０００７】
上記の動作補助装置は、予め記憶された第１動作パターン群の中から、現在の実際の動作パターンに最も近い第１動作パターンを選択する。「最も近い」とは、パターンの形状が最も似ていることを意味する。選択の具体的な手順は後述する。各第１動作パターンには、特定関節の動きを含む複数の第２動作パターンの夫々を実現するための目標角度パターンが対応付けられている。動作補助装置は、選択された第１動作パターンに対応付けられた目標角度パターンを特定し、特定関節の制御目標パターンとして採用する。
【０００８】
記憶されているデータの例を説明する。上記の動作補助装置を一方の脚（例えば左脚）の膝関節が不自由な人のための歩行補助装置に適用した場合を想定する。左脚の股関節は自由に動かせるものと仮定する。この場合、例えば、左脚の股関節が既定部位に相当し、不自由な膝関節（故障膝関節）が制御対象の特定関節に相当する。第１動作パターンは、例えば、左脚の股関節角度の動作パターンに相当する。第１動作パターン群の夫々は、例えば、歩行速度や歩幅が相違している。第２動作パターンは、不自由な膝関節の動作パターンに相当する。即ち、左脚の股関節角度の経時変化を記述した第１動作パターンの夫々に対して、故障膝関節の目標角度パターンが対応付けられている。例えば、歩幅の大きい左脚の股関節角度の動き（第１動作パターン）に対しては同等の歩幅を実現するための故障膝関節の目標角度パターンが対応付けられている。また、例えば、歩行速度が速い左脚股関節角度の動き（第１動作パターン）に対しては、同等の歩行速度を実現するための故障膝関節の目標角度パターンが対応付けられている。この歩行補助装置は、左脚股関節角度の現実の動作パターンに最も近い第１動作パターンを選択し、その第１動作パターンに対応付けられた目標角度パターンに追従するように故障膝関節を制御する。
【０００９】
上記動作補助装置の仕組みは、別言すれば、次の通りである。動作補助装置は、計測した既定部位の動作パターンを、予め用意した複数の相互に異なる第２動作パターンのいずれに該当するのか、分類する。分類毎に制御対象の関節（特定関節）の目標角度パターンが対応付けられている。即ち、計測した既定部位の動作パターンを分類し、分類に対応付けられた目標角度パターンで特定関節を制御する。そのような仕組みによって、動作補助装置は、既定部位の現実の動作パターンに対応した目標角度パターンに特定関節の角度を追従させることができる。こうして、本発明の動作補助装置は、特定関節を適切に補助することができる。
【００１０】
計測された動作パターンに最も近い第１動作パターンを第１動作パターン群の中からどのように選択するかについて説明する。単純には、計測されたパターンと第１動作パターンについて、時刻毎の値を比較することが考えられる。例えば、時刻毎の値の差の自乗平均を採用することが考えられる。しかしながら、パターン、即ち、時系列データの各時刻の値の差では、比較する点が多いため、選択の結果が適切とはならない可能性がある。計測された動作パターンや各第１動作パターンの特徴をより少ない数のパラメータで表すことができれば好都合である。計測された動作パターンと第１動作パターンの夫々について特徴を表すパラメータの値の差を比較すればよいからである。比較するパラメータの数を絞り込むことによって、最も近い第１動作パターンを正確に選択することができる。本明細書が開示する技術の一つは、フーリエ変換を利用して、動作パターンを比較する際のパラメータを絞り込む。
【００１１】
時系列データは、フーリエ変換してフーリエ係数セットを得る方が時系列データの特徴を表すパラメータを少なくできる。なぜならば、高周波数のフーリエ係数よりも低周波数のフーリエ係数の方が特徴をよく表しているので、高周波数のフーリエ係数を無視して低周波数のフーリエ係数で時系列データの特徴を表せるからである。
【００１２】
発明者は、この知見を第１動作パターンの選択に適用した。具体的には、動作補助装置は、次の構成を有することが好ましい。記憶ユニットは、各第１動作パターンが示す既定部位の動作パターンの時系列データをフーリエ変換して得られる第１フーリエ係数セットを記憶している。そしてコントローラは、計測された動作パターンの時系列データをフーリエ変換して得られる第２フーリエ係数セットを算出する。コントローラは、第２フーリエ係数セットを各第１フーリエ係数セットと比較し、第２フーリエ係数セットとの差が最も小さい第１フーリエ係数セットに対応する第１動作パターンを選択する。例えば１０００点の時系列データから構成される動作パターンの特徴は、例えば、フーリエ変換して得られる低周波数側の１０個のフーリエ係数で表すことができる。この場合、特徴を表すパラメータの数が１０００から１０へ低次元化できる。例えばこの場合、コントローラは、計測された動作パターンの１０個のフーリエ係数と、各第１動作パターンを表す１０個のフーリエ係数との差が最も小さい第１動作パターンを選択すればよい。より好ましくは、コントローラは、第２フーリエ係数セットとの平均自乗誤差が最も小さい第１フーリエ係数セットに対応する第１動作パターンを選択すればよい。フーリエ係数を採用することによって、計測された動作パターンに近い第１動作パターンを高速にかつ正確に選択することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、人の動作を適切に補助することのできる動作補助装置が実現する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】動作補助装置の模式図を示す。
【図２】第１動作パターンの例を示す図である。
【図３】第１フーリエ係数セットの例を示す図である。
【図４】目標角パターンの例を示す図である。
【図５】制御処理のフローチャート図である。
【図６】更新処理のフローチャート図である。
【図７】第２実施例の動作補助装置のコントローラのブロック図である。
【図８】脚装具を装着した使用者の脚の模式図を示す。
【図９】第２実施例におけるシミュレーションの結果のグラフである（１）。
【図１０】第２実施例におけるシミュレーションの結果のグラフである（２）。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
実施例の動作補助装置が有する技術的特徴のいくつかを列挙する。
【００１６】
（第１の特徴）コントローラは、第２フーリエ係数セットと各第１フーリエ係数セットとの差の最小値が既定の閾値よりも大きい場合に、アクチュエータへの指令を変更して制御を継続する。例えば、人が倒れないことを重視したフィードバック制御のみを実行する。そのような構成の利点は次の通りである。計測された動作パターンが必ずしも予め準備した第１動作パターン群のいずれかに近いとは限らない。第２フーリエ係数セットと各第１フーリエ係数セットとの差の最小値が既定の閾値よりも大きい場合とは、第１動作パターンが準備した第１動作パターンのいずれにも該当しない場合に相当する。
【００１７】
（第２の特徴）コントローラは、計測された動作パターンを選択された第１動作パターンに対応付けて記憶ユニットに記憶する。さらにコントローラは、新たに記憶した計測された動作パターンと、第１動作パターンに対応付けられて記憶されている過去の計測された動作パターン群の加重平均によって第１動作パターンを更新する。この処理は、第１動作パターンに分類された「計測された動作パターン」を使って第１動作パターンを更新することに相当する。このような処理を組み込むことにとって、制御の技術分野におけるいわゆる「学習」が行われ、個々のユーザに適応した第１動作パターンが形成される。
【００１８】
（第３の特徴）加重平均の重みは、記憶された時刻からの経過時間が長くなるほど小さくなる忘却因子であることが好ましい。そのような処理を組み込むことによって、古いデータ（過去に記憶された計測動作パターン）の第１動作パターン形成に寄与する度合いを小さくすることができる。
【００１９】
（第４の特徴）コントローラは、第１動作パターンに対応付けられた過去の計測された動作パターンの数が既定値よりも多い場合に、それまでよりも一層高次のフーリエ係数を記憶する。
【００２０】
（第５の特徴）センサによって検出される既定部位の速度が閾値よりも大きい場合に、センサが既定部位の動作パターンを計測する際のサンプリング時間を短くする。既定部位の速度が大きいほど、動作パターンに高周波が含まれる。従って、サンプリング時間を短くすることによって、既定部位の動作パターンに含まれている高周波成分を取り込むことができる。
【実施例１】
【００２１】
図面を参照して第１実施例の動作補助装置１０を説明する。本実施例の動作補助装置１０は、ユーザの左膝関節に適切なトルクを加えてユーザの歩行動作を補助する装置である。本実施例では、ユーザは左膝関節を自由に動かすことができないとする。但し、左股関節（大腿部をピッチ軸回りに揺動させる関節）は自由に動かせることができるとする。図１に、ユーザが装着した状態の動作補助装置１０の概要図を示す。図１（Ａ）は正面図を示し、図１（Ｂ）は側面図を示す。
【００２２】
動作補助装置１０は、ユーザの左脚に沿って装着される脚装具１２Ｌを有する。
【００２３】
左脚装具１２Ｌを詳しく説明する。脚装具１２Ｌは、ユーザの大腿部から下腿部に沿って左脚の外側に装着される。脚装具１２Ｌは、上部リンク１４Ｌ、下部リンク１６Ｌ、及び足底リンク１８Ｌを有する多リンク機構を有する。上部リンク１４Ｌの上端が腰ジョイント２０ａＬを介して支持リンク３０に連結されている。下部リンク１６Ｌは、膝の外側に位置する膝ジョイント２０ｂＬによって、上部リンク１４Ｌに連結されている。足底リンク１８Ｌは、ユーザの足首の外側に位置する足首ジョイント２０ｃＬによって、下部リンク１６Ｌに揺動可能に連結されている。上部リンク１４Ｌは、ベルトでユーザの大腿部に固定される。下部リンク１６Ｌは、ベルトでユーザの下腿部に固定される。足底リンク１８Ｌは、ベルトでユーザの足底に固定される。足底リンク１８Ｌを固定するベルトは、図示を省略している。支持リンク３０は、ユーザの体幹（腰）に固定される。
【００２４】
ユーザが脚装具１２Ｌを装着すると、腰ジョイント２０ａＬ、膝ジョイント２０ｂＬ、及び、足首ジョイント２０ｃＬは夫々、ユーザの股関節のピッチ軸、膝関節のピッチ軸、及び、足首関節のピッチ軸と同軸に位置する。即ち、脚装具１２Ｌは、ユーザの左脚の動きに応じて揺動することができる。各ジョイントには、リンク間の角度を検出するためのエンコーダ２１が取り付けられている。以下では、リンク間の角度をジョイントの角度と別言する。また、各ジョイントに取り付けられているエンコーダ群２１を脚センサ２１と総称する。
【００２５】
膝ジョイント２０ｂＬには、モータ３２（アクチュエータ）が取り付けられている。モータ３２は、ユーザの膝関節の外側に位置する。モータ３２は、上部リンク１４Ｌに対して下部リンク１６Ｌを回転させることができる。即ちモータ３２は、ユーザの左膝関節にトルクを加えることができる。また、図示を省略しているが、モータ３２はクラッチを備えている。クラッチを解放すると、モータ３２から左膝関節へのトルク伝達経路が遮断される。クラッチを解放すると、ユーザは左膝関節を自由に揺動させることができる。
【００２６】
図の符号４０は、モータ３２を制御するコントローラを示している。脚装具１２Ｌが有する脚センサ２１は、脚の動作パターンを計測するセンサに相当する。
【００２７】
コントローラ４０は、記憶ユニット（不図示）を内蔵しており、種々のデータを記憶している。記憶されているデータについて説明する。記憶ユニットは、歩行時の左股関節角度の動作パターン（時系列データ）を記憶している。左股関節角度の動作パターンを以下では第１動作パターンと称する。記憶ユニットは、相互に異なる複数の第１動作パターンを記憶している。また記憶ユニットは、各動作パターンの時系列データをフーリエ変換して得られる第１フーリエ係数セットを記憶している。第１フーリエ係数セットは、最低周波数から順に１０個のフーリエ係数で構成されている。さらに記憶装置は、相互に異なる複数の左膝関節目標関節角パターン（目標角度パターン）を記憶している。夫々の目標関節角パターンは各第１動作パターンに対応付けられている。
【００２８】
図２〜図４を参照して、記憶ユニットに記憶されたデータを詳しく説明する。図２は、幾つかの第１動作パターンを示す模式的グラフである。縦軸は、左股関節角度であり、横軸は時間である。図２には３つの第１動作パターンＲＰＴ１、ＲＰＴ２、及び、ＲＰＴ３を示している。記憶されている第１動作パターンは３個よりも多いが、図２では便宜上、３個の第１動作パターンのみを例示している。図２の符号ＴＳは、１歩行周期を示している。即ち、第１動作パターン群は、１歩行周期の相互に異なる動作パターンの集合である。例えば、第１動作パターンＲＰＴ２は、第１動作パターンＲＰＴ１よりも歩幅が大きい動作パターンに相当する。第１動作パターンＲＰＴ３は、第１動作パターンＲＰＴ１よりも歩行速度が速い動作パターンに相当する。
【００２９】
図３は、各第１動作パターンの夫々に対応する第１フーリエ係数セットの模式的グラフを示している。横軸は周波数を示しており、縦軸は各周波数成分の振幅を示している。第１フーリエ係数セットＦＱ１は、第１動作パターンＲＰＴ１のデータをフーリエ変換して得られたデータである。第１フーリエ係数セットＦＱ２は、第１動作パターンＲＰＴ２のデータをフーリエ変換して得られたデータである。第１フーリエ係数セットＦＱ３は、第１動作パターンＲＰＴ３のデータをフーリエ変換して得られたデータである。各第１フーリエ係数セットは、１０個のフーリエ係数で構成されるが、便宜上、図３では低周波側から４個の係数のみを示している。例えば、係数ｗ１１は、第１動作パターンＲＰＴ１の１次の周波数成分の振幅を表している。同様に、係数ｗ１２、ｗ１３、ｗ１４は夫々、第１動作パターンＲＰＴ１の２次、３次、４次の周波数成分の振幅を表している。
【００３０】
図４は、モータ３２を制御する際に用いる左膝関節角の目標角度パターンを模式的に示したグラフである。横軸は時間を示しており、縦軸は左膝関節の目標角度を示している。夫々の目標角度パターンは、前述した第１動作パターンの夫々と対応付けられている。図４は、３個の目標角度パターンＴＰＴ１、ＴＰＴ２、及び、ＴＰＴ３を示している。記憶されている目標角度パターンは３個よりも多いが、図４では便宜上、３個の目標角度パターンのみを例示している。
【００３１】
図４の符号ＴＳは、１歩行周期を示している。目標角度パターンの夫々は、左脚の１歩行周期の相互に異なる動作パターンを実現するための左膝関節角の制御目標角度パターンに相当する。左脚の１歩行周期の動作パターンが第２動作パターンに相当する。
【００３２】
３個の目標角度パターンＴＰＴ１、ＴＰＴ２、及び、ＴＰＴ３は夫々、第１動作パターンＲＰＴ１、ＲＰＴ２、及び、ＲＰＴ３に対応付けられている。なお、図２と図４のグラフは、関節角度の経時的変化を模式的に表したものであり、現実の関節角度の経時的変化を具体的に表しているものではないことに留意されたい。
【００３３】
コントローラ４０が実行する制御処理を概説する。コントローラ４０は、脚センサ２１によって、左股関節角の動作パターンを計測する。次にコントローラ４０は、記憶されている第１動作パターン群の中から、計測された動作パターンに最も近い動作パターンを選択する。コントローラ４０は、ユーザの左膝関節の角度が、選択された第１動作パターンに対応付けられた目標角度パターンに追従するようにモータ３２を制御する。本実施例では、人の左股関節が「既定部位」に相当し、制御対象である左膝関節が「特定関節」に相当する。
【００３４】
図５を参照して、コントローラ４０が実行するモータ３２の制御処理を具体的に説明する。図５は、制御処理のフローチャート図である。コントローラ４０は、脚センサ２１によって、左股関節角を計測する（Ｓ２）。一定時間の計測データが蓄積されると、即ち、一定時間の左股関節角の動作パターンを計測すると、コントローラ４０は、計測された動作パターンを高速フーリエ変換し、フーリエ係数セットを得る（Ｓ４）。なお、高速フーリエ変換のアルゴリズムはよく知られているので説明は省略する。取得したフーリエ係数セットを第２フーリエ係数セットと称する。
【００３５】
次にコントローラ４０は、取得した第２フーリエ係数セットと、記憶している第１フーリエ係数セット群の夫々との差の自乗平均誤差を算出する（Ｓ６）。具体的には、第２フーリエ係数セットの第ｎ周波数成分と、第１フーリエ係数セットの第２周波数成分との差の自乗を１０個の周波数成分で加算し、１０で除する。ステップＳ６の処理によって、記憶している第１動作パターンの数と同数の自乗平均誤差が得られる。
【００３６】
コントローラ４０は次に、自乗平均誤差が最小の第１動作パターンを選択する（Ｓ８）。このステップＳ８の処理によって、計測した動作パターンの第２フーリエ係数セットに最も近い第１フーリエ係数セットに対応する第１動作パターンが選択される。次に、コントローラ４０は、自乗平均誤差の最小値を、予め定められた閾値と比較する（Ｓ１０）。自乗平均誤差の最小値が、予め定められた閾値よりも大きい場合（Ｓ１０：ＮＯ）、コントローラ４０は、モータへの指令生成のルールを変更して制御を継続する（Ｓ１６）。変更後のルールには、例えば、人が倒れないことを重視したフィードバック制御が採用される。前述したとおり、自乗平均誤差の最小値が、予め定められた閾値よりも大きい場合は、計測された動作パターンが、記憶している第１動作パターン群のいずれにも該当しなかった場合を意味する。この動作補助装置１０は、計測された動作パターンが、記憶している第１動作パターン群のいずれにも該当しなかった場合、それまでの制御ルールが、人が倒れないことを重視したフィードバック制御に切り換わる。
【００３７】
自乗平均誤差の最小値が、予め定められた閾値よりも小さい場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、コントローラ４０は、選択された第１動作パターンに対応する目標角度パターンを特定する（Ｓ１２）。コントローラ４０は次いで、左膝関節の角度が特定された目標角度パターンに追従するようにモータ３２を制御する（Ｓ１４）。モータ３２が左膝関節にトルクを与え、ユーザの歩行動作を補助する。
【００３８】
上記説明した制御処理の利点を説明する。計測される動作パターンは、歩行周期毎に僅かに異なる。しかしながら、歩行周期毎の動作パターンのわずかな変動に比較して、計測される動作パターンのデータをフーリエ変換して得られる第２フーリエ係数セットの変動は小さい。なぜならば、第２フーリエ係数セットは主に、動作パターンの大局的な特徴を表しているからである。従って上記の制御処理は、歩行周期毎の動作パターンのわずかな変動の影響を抑制して、計測された動作パターンが記憶された第１動作パターン群のいずれに最も近いか判定することができる。従って上記の制御処理は、ユーザの動作パターンに適したトルクで歩行動作を補助することができる。
【００３９】
次に、上記制御処理と平行してコントローラ４０が実行する処理について説明する。コントローラ４０は、モータ制御と平行して、計測された動作パターンで記憶されている第１動作パターンを更新する処理を実行する。図６に更新処理のフローチャートを示す。コントローラ４０は、先に説明したステップＳ２で計測した動作パターン（左股関節角の時系列データ）を、選択された第１動作パターンに対応付けて記憶する（Ｓ２０）。ステップＳ２０の処理によって、特定の第１動作パターンに複数の過去の計測動作パターンが対応付けられる。コントローラ４０は、特定の第１動作パターンに対応付けられた過去の計測動作パターンの加重平均を算出する（Ｓ２２）。コントローラ４０は、算出した加重平均で第１動作パターンを更新する（Ｓ２４）。加重平均の算出式を次の（数１）に示す。
【００４０】
【数１】
2011078611.tif 000003
【００４１】
（数１）において、Ｐθ（ｔ）は、第１動作パターンの膝関節角を示す。ｔは、１歩行周期の時間スパンにおけるタイミングを示す変数である。Ｓｉθ（ｔ）は、第ｉ番目の過去の計測動作パターンの膝関節角を示す。ｎは記憶している計測動作パターンの数を示す。指標ｉが小さいほど、Ｓｉθ（ｔ）は古い計測データであることを示している。係数ａｉは、加重平均を算出する際の重み係数を示しており、次の（数２）で与えられる。
【００４２】
【数２】
2011078611.tif 000004
【００４３】
（数２）は、古いデータほど、加重平均に寄与する影響が小さくなることを示している。即ち、係数ａｉは、時系列解析の技術分野における忘却因子の機能を果たす。
【００４４】
図６の更新処理は次の意味を有する。記憶されている第１動作パターンの夫々は、第１動作パターンに分類された過去の計測動作パターンの加重平均で表される。動作パターンが計測される毎に、その特徴を取り込んで第１動作パターンは更新される。更新される第１動作パターンに与える寄与度は、計測動作パターンが古いほど小さくなっていく。即ち、図６の更新処理は、この動作補助装置１０が、ユーザの歩行動作の最新のパターンに適応して、記憶している第１動作パターンを更新（学習）することを意味する。この更新処理によって、動作補助装置１０は、ユーザの歩行動作を学習しながら、故障している左膝関節に適切なトルクを加えて歩行動作を補助することができる。
【００４５】
コントローラ４０の処理の留意点を述べる。コントローラ４０は、Ｓ２の処理の間に、左股関節の回転角速度を算出する。回転角速度は、左股関節角度の時系列データの時間差分で得られる。コントローラ４０は、回転角速度の最大値が規定の閾値よりも大きい場合、左股関節を計測するサンプリング時間を短くする。この処理は、ユーザの動作パターンの時間変化が大きい場合に適応して、より高周波の成分を取得することができる。
【００４６】
また、コントローラ４０は、夫々の第１動作パターンに記憶されている過去の計測動作パターンの数が既定の数よりも多い場合、それまでよりも一層高次のフーリエ係数を記憶する。過去の計測動作パターンの数が多いということは、その動作を再度繰り返す可能性が高い。そのような動作パターンについて一層高次のフーリエ計数を記憶することによって、その動作パターンを精度よく再現できる。
【００４７】
動作補助装置１０の留意点を説明する。動作補助装置１０において、センサによってその動作パターンが計測される人の左股関節が既定部位に相当する。計測する部位は、左股関節の角度に限られない。例えば、動作補助装置１０は、右脚の足先の軌道を計測するものであってもよい。この場合、第１動作パターンは右脚足先の軌道（即ち動作パターン）を記述したデータに相当する。
【実施例２】
【００４８】
第２実施例を説明する。第２実施例は、ユーザの左脚の動作パターンを計測し、計測された動作パターンに基づいて左膝関節にトルクを与える動作補助装置である。この動作補助装置の機器構成は、図１に示した第１実施例の動作補助装置１０の脚装具１２Ｌと同じである。従って、第２実施例の動作補助装置の説明においても図１を参照する。但し、第２実施例の脚装具は脚装具１０７と称する。第２実施例の動作補助装置は、コントローラ１００と、脚装具１０７を備える。脚装具１０７の構成は図１の脚装具１２Ｌと同様である。ただし、脚装具１０７は、足首ジョイント２０ｃＬにもモータを備えている。脚装具１０７の構造の詳細な説明は省略する。
【００４９】
図７に第２実施例の動作補助装置のコントローラ１００のブロック図を示す。図７の各符号が示す装置を説明する。符号１０１はフーリエ係数記憶器を示し、符号１０２はフーリエ係数演算器を示し、符号１０３は動作意図推定器を示し、符号１０４は目標動作生成器を示し、符号１０５は各関節指令生成器を示し、符号１０６は制御器を示し、符号１０７は脚装具を示し、符号１０９は状態検出器を示し、符号１１０はサンプル時間調整器を示す。なお、符号１０８は、動作補助装置の使用者を示す。
【００５０】
本実施例の動作捕縄装置は、一方の脚の膝から下を自由に動かすことのできない人を対象としている。なお、他方の脚は健常である。自由に動かすことのできない側の脚を以下では非健常脚と称する。
【００５１】
フーリエ係数記憶器１０１は、過去の状態検出値調整値のフーリエ係数であるフーリエ係数演算値を記憶するとともに、必要に応じてそれらをフーリエ係数記憶値として出力する。記憶するフーリエ係数演算値は、フーリエ係数演算器１０２から入力される。フーリエ係数演算器１０２には、状態検出値調整値が入力される。フーリエ係数演算器１０２は、入力された値に基づいてフーリエ係数を演算し、前述のフーリエ係数演算値として出力する。動作意図推定器１０３には、前述のフーリエ係数記憶値と前述のフーリエ係数演算値が入力される。動作意図推定器１０３は、前述のフーリエ係数記憶値の中で前述のフーリエ係数演算値に最も近い複数の値に基づいて、使用者１０８の動作意図を推定して出力する。
【００５２】
目標動作生成器１０４は、前記動作意図が入力として与えられる。目標動作生成器１０４は、その入力信号に基づいて使用者１０８が装着する脚装具１０７の所望の動作である目標動作を生成して出力する。各関節指令生成器１０５は、前述の目標動作と前述の状態検出値と前述のフーリエ係数記憶値が入力として与えられ、その入力信号に基づいて脚装具１０７の各関節の所望の角度である各関節指令を生成して出力する。制御器１０６は、前述の各関節指令と前述の状態検出値が入力として与えられ、前述の状態検出値が前述の各関節指令に追従するようなトルク指令により脚装具１０７を駆動する。
【００５３】
脚装具１０７は、装着する使用者１０８の動作を補助し、その各関節角度は状態検出器１０９が検出し、前述の状態検出値として出力する。サンプル時間調整器１１０は、前述の状態検出値のサンプル時間を調整し、前述の状態検出値調整値として出力する。
【００５４】
図８は脚装具１０７を装着した使用者の脚の模式図である。図８の符号を説明する。符号２０１は体幹を示し、符号２０２は大腿部を示し、符号２０３は膝を示し、符号２０４は脛を示し、符号２０５は足首を示し、符号２０６は足を示し、符号２０７は健常脚を示し、符号２０８は地面を示す。また、θｈは非健常脚大腿部角度を示し、θｋは非健常脚膝角度を示し、θａは非健常脚足首角度を示し、θｉは健常脚大腿部角度を示し、ｌｇは非健常脚大腿部長さを示し、ｌｎは非健常脚脛長さを示している。
【００５５】
本実施例では、片脚の膝下を自由に動かすことができない使用者の歩行を補助する脚装具の一例について説明する。図８において、太線で示す非健常脚大腿部２０２、非健常脚膝２０３、非健常脚脛２０４、非健常脚足首２０５、非健常脚足２０６の各部に脚装具１０７が装着されているものとし、非健常脚膝２０３と非健常脚足首２０５をアクチュエータを用いて動作補助するものとする。また、非健常脚大腿部角度θｈと健常脚２０７は、使用者１０８が自分の意思で動かすことができるものとする。図に示す瞬間において、非健常脚が立脚となっており、使用者１０８の体幹２０１を支え、地面２０８の上を歩行している。また、健常脚２０７には検出器を備えない場合について説明する。
【００５６】
以下、本実施例のコントローラ１００が脚装具１０７を駆動する仕組みの詳細を図９および図１０のシミュレーション結果を用いて説明する。
【００５７】
本シミュレーションに用いた数値は次の通りである。ｍ＝４５[ｋｇ]、ｍｋ＝１０［ｋｇ］、ｍａ＝５[ｋｇ]、ｌｇ＝０．４５[ｍ]、ｌｎ＝０．４５[ｍ]、ｌｆ＝０．２[ｍ]、ｇ＝９．８[ｍ／ｓ＾２]、Ｔ＝１０×１０＾−３[ｓ]、Ｊｋ＝（２＊ｍ＋ｍｋ＋ｍａ）＊ｌｇ＾２、Ｊａ＝（２＊ｍ＋２＊ｍｋ＋ｍａ）＊ｌｎ＾２、Ｋｐｋ＝１０[ｓ＾−１]、Ｋｖｋ＝Ｋｐｋ・（２π）[ｓ＾−１]、Ｋｖｊｋ＝Ｋｖｋ・Ｊｋ[Ｎ・ｍ・ｓ／ｒａｄ]、Ｋｐａ＝１０[ｓ＾−１]、Ｋｖａ＝Ｋｐａ・（２π）[ｓ＾−１]、Ｋｖｊａ＝Ｋｖａ・Ｊａ[Ｎ・ｍ・ｓ／ｒａｄ]、ｖｈ＝−ｖ／（ｌｇ＋ｌｎ）[ｒａｄ／ｓ]、θｋｍｉｎ＝−１７５・π／１８０［ｒａｄ］、θｋｍａｘ＝−０．５・π／１８０［ｒａｄ］、θｈｍｉｎ＝−６０・π／１８０［ｒａｄ］、θｈｍａｘ＝９０・π／１８０［ｒａｄ］、θｉｍｉｎ＝θｈｍｉｎ［ｒａｄ］、θｉｍａｘ＝θｈｍａｘ［ｒａｄ］、ｙｍｉｎ＝０．８・（ｌｇ＋ｌｎ）[ｍ]、ｙｍａｘ＝０．９・（ｌｇ＋ｌｎ）[ｍ]、Ｎ０＝１０、λ＝０．０１。
【００５８】
ただし、ｍは体幹質量、ｍｋは膝質量、ｍａは足首質量、ｌｇは大腿部長さ、ｌｎは脛長さ、ｌｆは足長さ、ｇは重力加速度、Ｔは制御周期、Ｋｐｋは膝角度比例制御ゲイン、Ｋｖｋは正規化膝角速度比例制御ゲイン、Ｋｖｊｋは膝角速度比例制御ゲイン、Ｋｐａは足首角度比例制御ゲイン、Ｋｖａは正規化足首角速度比例制御ゲイン、Ｋｖｊａは足首角速度比例制御ゲイン、ｖｈは大腿部角速度指令、ｖは歩行速度、θｋｍｉｎは膝角度下限値、θｋｍａｘは膝角度上限値、θｈｍｉｎは大腿部角度下限値、θｈｍａｘは大腿部角度上限値、θｉｍｉｎは遊脚角度下限値、ｙｍｉｎは体幹垂直位置指令下限値、ｙｍａｘは体幹垂直位置指令上限値、Ｎ０はフーリエ変換の基本次数、λは忘却係数を表している。ここで、基本次数Ｎ０と忘却係数λは、フーリエ係数記憶器１０１で使用するパラメータでありその詳細は後で述べる。
【００５９】
本シミュレーションでは、まずフィードバック制御のみを用いた２足歩行を歩行速度ｖ＝０．５［ｍ／ｓ］、ｖ＝１．０［ｍ／ｓ］、ｖ＝１．５［ｍ／ｓ］のそれぞれについて行い、異なる歩行パターンである動作意図を作成する。ここで、地面は水平とし、両脚とも同じ機械定数とし、遊脚の各関節角度および足首角度は実際の人間の歩行を基にして決定した。前述のフィードバック制御において、膝および足首は上記制御パラメータを設定した位置比例速度比例制御とし、体幹垂直位置が上記上限値と下限値の間にあり、所望の歩行速度で歩行させた。ここで、前記足首角度は大腿部角度の関数とし、その関係式は歩行実測データに基づいて求めた。歩行実測データとして、Dr.Ben Stansfield, University of Strathclydeによるデータを用いた。ただし、実際に使用者１０８が脚装具１０７を使用する場合は、健常脚および非健常脚大腿部は使用者１０８が自分の意思で動作させ、非健常脚膝角度、非健常脚足首角度のみを上記フィードバック制御により駆動させる。
【００６０】
図９は上記シミュレーションにより求めた、第２実施例を示す動作意図の例である。図９（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれ歩行速度０．５［ｍ／ｓ］、１．０［ｍ／ｓ］、１．５［ｍ／ｓ］の場合（以下、「第１動作意図」、「第２動作意図」、「第３動作意図」と呼ぶ。）を示す。図中、一点鎖線は大腿部角度、破線は膝角度、実線は足首角度であり、ｔ１は大腿部速度が正で大腿部角度が０［ｒａｄ］となる時間、ｔ２は前記大腿部角度が最大となる時間、ｔ３は前記大腿部速度が負で前記大腿部角度が０［ｒａｄ］となる時間、ｔ４は前記大腿部角度が最小となる時間を示す。図９（ａ）において、ｔ２＝ｔ１＋１．２[ｓ]、ｔ３＝ｔ２＋２．０[ｓ]、ｔ４＝ｔ３＋１．５[ｓ]、ｔ５＝ｔ４＋０．９[ｓ]である。図９（ｂ）において、ｔ２＝ｔ１＋０．８[ｓ]、ｔ３＝ｔ２＋１．０[ｓ]、ｔ４＝ｔ３＋０．７[ｓ]、ｔ５＝ｔ４＋０．４[ｓ]、図３（ｃ）において、ｔ２＝ｔ１＋０．６[ｓ]、ｔ３＝ｔ２＋０．５[ｓ]、ｔ４＝ｔ３＋０．４[ｓ]、ｔ５＝ｔ４＋０．３[ｓ]である。
【００６１】
図７のフーリエ係数演算器１０２は、図９の大腿部角度θｈの区間[ｔ１、ｔ２]、[ｔ２、ｔ３]、[ｔ３、ｔ４]、[ｔ４、ｔ５]におけるフーリエ係数を（数３）により算出する。
【００６２】
【数３】
2011078611.tif 000005
【００６３】
ただし、大腿部角度θｈは上記各区間において等間隔にＭｋ点のデータとなるようにサンプル時間調整器１１０にて調整し、そのβ番目の値をθｈβとする。また、ｆｈαはθｈβの離散フーリエ変換によって算出したフーリエ係数演算値である。フーリエ係数演算器１０２は膝角度θｋ、足首角度θａについても同様にフーリエ係数を算出し、大腿部角度フーリエ係数ｆｈα、膝角度フーリエ係数演算値をｆｋα、足首角度フーリエ係数演算値をｆａαをフーリエ係数演算値としてフーリエ係数記憶器１０１と動作意図推定器１０３に出力する。
【００６４】
フーリエ係数記憶器１０１は、フーリエ係数演算値ｆｈαのうちＮｋ次までの値を記憶する。ただし、記憶するフーリエ係数の次数は（数４）に基づいて決定する。
【００６５】
【数４】
2011078611.tif 000006
【００６６】
ただし、Ｎｋは記憶するｋ区間目の波形のフーリエ係数の次数、Ｎ０は基本次数、λは忘却係数、ｎは現在の区間、ｒは同じ動作を繰り返した回数である。基本次数Ｎ０は脚装具１０７が搭載するメモリ容量に応じて設定する。忘却係数λを大きくすると過去の歩行経験に基づくフーリエ係数記憶値が早くフーリエ係数記憶器１０１から消去される（忘却される）。また、同じ歩行パターンを繰り返すほど前述のフーリエ係数をより高い次数まで記憶し、より現在に行った歩行パターンほどその前述のフーリエ係数をより高い次数まで記憶する。記憶するフーリエ係数の次数を（数４）のように設定することで、使用する可能性のより高い歩行パターンのフーリエ係数のみを優先的に記憶するため、メモリ使用量を節約でき、より廉価に脚装具１０７を構成でき、動作意図推定も短時間に実施することができる。
【００６７】
サンプル時間調整器１１０において、大腿部角度θｈの負号が変化する点における大腿部速度ｄθｈ／ｄｔおよび、大腿部速度ｄθｈ／ｄｔが変化した時の大腿部位置θｈに基づいて、歩行速度を推定し、前記歩行速度に比例してフーリエ変換の基本周波数を高く設定する。すなわち、（数５）に示すように上記各区間におけるサンプル点数Ｍｋを大きく設定する。
【００６８】
【数５】
2011078611.tif 000007
【００６９】
ただし、ｌは動作意図の番号（例えばｌ＝２は第２動作意図を示す）、ｖ（ｌｋ）は第ｌｋ動作意図の歩行における上記歩行速度、ｃはサンプル点数Ｍｋを決定するパラメータ、ｒｏｕｎｄ（・）は小数点以下を切り捨てる関数（ラウンド関数）、ｄθｈ＋／ｄｔは大腿部位置θｈが０を正の方向に切るときの大腿部速度、ｄθｈ＋（ｌ）／ｄｔは第ｌ動作意図において大腿部位置θｈが０を正の方向に切るときの大腿部速度、ｄθｈｍａｘ／ｄｔは大腿部位置θｈが最大値をとる時の大腿部速度、ｄθｈｍａｘ（ｌ）／ｄｔは第ｌ動作意図における大腿部位置θｈの最大値、ｄθｈ−／ｄｔは大腿部位置θｈが０を負の方向に切るときの大腿部速度、ｄθｈ−（ｌ）／ｄｔは第ｌ動作意図において大腿部位置θｈが０を負の方向に切るときの大腿部速度、ｄθｈｍｉｎ／ｄｔは大腿部位置θｈが最小値をとる時の大腿部速度、ｄθｈｍｉｎ（ｌ）／ｄｔは第ｌ動作意図における大腿部位置θｈの最小値である。
【００７０】
フーリエ係数記憶器１０１は、前述したフーリエ係数演算値を（数４）に示すＮｋ次までフーリエ係数記憶値として記憶する。以下、過去の動作よりフーリエ係数記憶器１０１が記憶している非健常脚の大腿部角度フーリエ係数記憶値と、使用者１０８の歩行中に前述と同様にして得られた非健常脚の大腿部角度フーリエ係数演算値ｆｈαに基づいて使用者１０８の動作意図を推定し、非健常脚膝角度と非健常脚足首角度を制御する仕組みを説明する。ここで、健常脚の動作は図９の３つの歩行パターンがランダムな順序に連続したものとし、上記健常脚の上記歩行パターンは上記非健常脚大腿部角度と同じ順序とし、時間は上記非健常大腿部角度の時間よりも各歩行パターンの半周期分早いとする。
【００７１】
図１０は第２実施例を示す動作意図推定のシミュレーション結果である。図において、一点鎖線は非健常大腿部角度、破線は非健常膝角度、実線は非健常脚足首角度を示す。また、ｔ１＝０[ｓ]、ｔ２＝１．２[ｓ]、ｔ３＝３．２[ｓ]、ｔ４＝３．９[ｓ]、ｔ５＝４．４[ｓ]、ｔ６＝５．１[ｓ]、ｔ７＝６．０[ｓ]、ｔ８＝６．４[ｓ]、ｔ９＝６．８[ｓ]、ｔ１０＝７．５[ｓ]、ｔ１１＝８．５[ｓ]、ｔ１２＝９．１[ｓ]、ｔ１３＝９．７[ｓ]、ｔ１４＝１０．７[ｓ]である。以下、区間ごとに図７の各部動作を説明する。
【００７２】
時間ｔ１において、図１０に示す歩行パターンをすでに一度経験しているものとし、フーリエ係数記憶器１０１はその歩行経験に基づいたフーリエ係数記憶値を記憶しているものとする。
【００７３】
区間[ｔ１、ｔ２]において、過去の非健常脚大腿部角度の情報が存在しないため現在の動作意図推定ができず、上記非健常膝角度および上記非健常足首角度は上記フィードバック制御により実施している。フーリエ係数演算器１０２は上記非健常大腿部角度のフーリエ係数演算値を算出し、フーリエ係数記憶器１０１に記憶する。フーリエ係数記憶器１０１は、過去の歩行経験より記憶している、図９に示す３つの歩行パターンのフーリエ係数をフーリエ係数記憶値として出力する。動作意図推定器１０３は、上記フーリエ係数演算値と上記フーリエ係数記憶値を（数６）により比較し、上記フーリエ係数演算値は上記第１歩行パターンの上記フーリエ係数記憶値に最も近いと判別する。その結果、使用者１０８は図９（ａ）に示す歩行速度０．５［ｍ／ｓ］の歩行を意図している（以下、「第１動作意図」と呼ぶ）と判別し、その旨を動作意図として出力する。
【００７４】
【数６】
2011078611.tif 000008
【００７５】
ただし、ｌは動作意図の番号（例えばｌ＝２は第２動作意図を示す）、δ（ｌ）は現在のフーリエ係数記憶値ｆαと第ｌ動作意図のフーリエ係数記憶値ｆα（ｌ）との差の２乗の和であるフーリエ係数記憶値誤差２乗和、ｌｋはフーリエ係数記憶値誤差２乗和δ（ｌ）を最小とする動作意図の番号ｌである。ここで、フーリエ係数記憶値ｆαと第ｌ動作意図のフーリエ係数記憶値ｆα（ｌ）は一般的には異なる次数（Ｎｋ≠Ｎｋ（ｌ））であるので、（数６）においてフーリエ係数記憶値誤差２乗和δ（ｌ）は少ない方の次数までの和をとってしている。
【００７６】
目標動作生成器１０４は、上記動作意図を入力し、上記第１動作意図に共通している「水平に０．５［ｍ／ｓ］程度で移動する」と「体幹２０１の垂直位置が０．７５[ｍ]以上を保つ」という目標動作を出力する。
【００７７】
各関節指令生成器１０５は、上記目標動作と上記状態検出値と上記フーリエ係数記憶値が入力値として与えられ、上記状態検出値に基づいて算出した水平移動速度と上記垂直位置が、上目標動作から設定誤差範囲内にあるときは、上記第１歩行パターンの上記フーリエ係数記憶値に逆フーリエ変換を適応して（数７）、（数８）により算出した非健常脚膝角度指令と非健常足首角度指令を各関節指令として出力し、上記状態検出値に基づいて算出した水平移動速度と上記垂直位置が、上記目標動作から設定誤差範囲内にないときは、上記目標動作を満足するような非健常膝角度指令と非健常脚足首角度指令を上記各関節指令として出力する。本シミュレーションは前者の場合である。
【００７８】
【数７】
2011078611.tif 000009
【００７９】
【数８】
2011078611.tif 000010
【００８０】
ただし、θｋｋは上記状態検出値に基づいて算出した水平移動速度と上記垂直位置が、上記目標動作から設定誤差範囲内にある場合の非健常脚膝角度指令、ｆｋαはフーリエ係数記憶器１０１が記憶するｋ区間目の膝角度フーリエ係数、θａｋは上記状態検出値に基づいて算出した水平移動速度と上記垂直位置が、上記目標動作から設定誤差範囲内にある場合の非健常脚足首角度指令を表す。また、ｆａαはフーリエ係数記憶器１０１が記憶するｋ区間目の足首角度フーリエ係数、Ｍｋはｋ区間目のサンプル点数を表す。
【００８１】
区間[ｔ２、ｔ３]において、制御器１０６は、上記各関節指令と上記状態検出値が入力として与えられる。制御器１０６は、上記状態検出値に基づいて算出した水平移動速度と上記垂直位置が、上記目標動作から設定誤差範囲内にあるときは、上記状態検出値が上記各関節指令に追従するようなフィードフォワード制御指令であるトルク指令を出力する。また制御器１０６は、上記状態検出値に基づいて算出した水平移動速度と上記垂直位置が、上記目標動作から設定誤差範囲内にないときは、上記目標動作を満足するようなフィードバック制御指令であるトルク指令を出力する。
【００８２】
脚装具１０７の非健常脚膝２０３と非健常脚足首２０５に搭載したアクチュエータが上記トルク指令に従って駆動し、使用者１０８の歩行を補助する。ただし、上記トルク指令のサンプル時間は制御器１０６にて適切に調整するものとする。
【００８３】
上記動作意図が切り替わった直後の区間[ｔ３、ｔ４]、[ｔ７、ｔ８]、[ｔ９、ｔ１０]、[ｔ１３、ｔ１４]において、上記非健常脚膝角度と上記非健常脚足首角度は上記フィードバック制御により制御し、それ以外の区間において上記非健常脚膝角度と上記非健常脚足首角度は上記フィードフォワード制御により制御する。
【００８４】
このように、脚装具１０７を装着した使用者１０８が転倒しかけた場合には、フィードバック制御で水平移動速度と体幹垂直位置を所望の範囲に保つように歩行補助し、それ以外の場合にはフィードフォワード制御で上記動作意図通りに上記非健常膝角度と上非健常脚足首角度が動作するように歩行補助する。
【００８５】
本実施例によると、使用者１０８の動作意図を上記非健常脚大腿部角度の状態検出値のみに基づいて推定し、上記非健常脚膝および上記非健常脚足首の動作を補助できるので、体幹２０１や健常脚２０７に高価な検出器を装備することなく、省配線、小形、軽量、廉価で装着しやすい脚装具１０７を実現できる。
【００８６】
フーリエ係数記憶器１０１において、上記フーリエ係数記憶値のうち誤差が設定範囲にあるものを同じ歩行パターンであると判断し、その平均値のみを記憶することにより、メモリ使用量を削減でき、脚装具１０７を廉価に構成することができる。
【００８７】
また、上記非健常脚膝角度と上記非健常脚足首角度のフィードバック制御は位置Ｐ速度ＰＩ制御、位置Ｐ速度Ｉ−Ｐ制御、位置ＰＩＤ制御、状態フィードバック制御、スライディングモード制御など任意の制御則を用いても同様に実現できる。
【００８８】
本実施例では使用者１０８の片足の膝下を自由に動かすことができない場合の歩行補助を仮定したが、本発明は腕の動作補助など様々な動作補助に同様に適用できる。
【００８９】
このように、本実施例は少ない検出器からの状態検出値のみに基づいて、使用者１０８の動作意図を推定することができるので、省配線、小形、軽量、廉価で装着しやすい脚装具１０７により使用者１０８の動作を補助することができる。
【００９０】
本実施例の動作補助装置は、少ない廉価な検出器のみを用いて、高精度に使用者の動作意図を推定し、上記使用者の動作を補助することができる。この動作補助装置は、四肢の一部が麻痺した患者、又は、四肢の一部を切断した患者の義手、義足、高齢者の動作補助装置、四肢のリハビリ装置など医療分野を中心に広く適用できる。
【００９１】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示に過ぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
【００９２】
本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成し得るものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【符号の説明】
【００９３】
１０：動作補助装置
１２Ｌ：脚装具
１４Ｌ：上部リンク
１６Ｌ：下部リンク
１８Ｌ：足底リンク
２０ａＬ：腰ジョイント
２０ｂＬ：膝ジョイント
２０ｃＬ：足首ジョイント
２１：エンコーダ（脚センサ）
３０：支持リンク
３２：モータ
４０、１００：コントローラ
１０１：フーリエ係数記憶器
１０２：フーリエ係数演算器
１０３：動作意図推定器
１０４：目標動作生成器
１０５：各関節指令生成器
１０６：制御器
１０７：脚装具
１０９：状態検出器
１１０：サンプル時間調整器
【図１】
2011078611.tif 000011
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2011078611.tif 000015
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2011078611.tif 000019
【図１０】
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