(57)【要約】【課題】ユーザの関節トルクを評価する際に、個々のユーザに対する較正処理の負荷を軽減することが可能なパワーアシスト装置を提供する。【解決手段】外骨格型ロボットを構成する能動関節の制御に当たっては、予め複数の被験者に対して、関節を駆動する際の生体信号の第１の時系列データと、対応して生成される第１のトルクとを関連づけて記憶装置２０６に格納される。計測された新しいユーザの生体信号の第２の時系列データと第１の時系列データとの類似度に応じて、所定の類似範囲内の第１の時系列データに対応する第１のトルクにより、第２の時系列データに対応するトルクを評価し、第２のトルク（目標トルク）として生成する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のユーザの筋骨格系運動の支援をするためのパワーアシスト装置であって、
外骨格に対応するフレーム構造と、
前記筋骨格系運動において対象となる前記第１のユーザの関節に配置される能動関節と、
前記能動関節に対応する関節を駆動するための第２のユーザにおける生体信号を計測するための生体信号計測手段と、
前記能動関節に対するトルク制御により前記能動関節を動作させる制御部とを備え、
前記制御部は、
予め複数の被験者に対して、前記関節を駆動する際の生体信号の第１の時系列データと、対応して生成される第１のトルクとを関連づけて格納した記憶部と、
前記記憶部に格納された情報に基づいて、前記生体信号計測手段により計測された前記第２のユーザの生体信号の第２の時系列データと前記第１の時系列データとの類似度に応じて、所定の類似範囲内の前記第１の時系列データに対応する前記第１のトルクにより、前記第２の時系列データに対応するトルクを評価し、第２のトルクとして生成する評価手段と、
前記第２のトルクを目標トルクとして、前記第１のユーザの関節駆動トルクを制御する信号を生成する制御信号生成手段とを含む、パワーアシスト装置。
【請求項２】
前記第１のユーザと前記第２のユーザとは、同一であり、
前記能動関節は、前記第１のユーザの関節にサポート力を与えるように配置され、
前記生体信号計測手段は、前記サポート力を受ける前記第１のユーザの生体信号を計測する、請求項１記載のパワーアシスト装置。
【請求項３】
前記生体信号は、前記能動関節に対応する筋骨格を駆動する筋肉から計測される筋電位である、請求項１または２記載のパワーアシスト装置。
【請求項４】
前記評価手段は、協調フィルタリングにより、前記第２のトルクを生成する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のパワーアシスト装置。
【請求項５】
前記評価手段は、所定数の類似範囲内の前記第１のトルクを、前記第１の時系列データと前記第２の時系列データとの類似度による重み平均をして、前記第２のトルクを生成する、請求項４記載のパワーアシスト装置。
【請求項６】
前記類似度は、前記第１の時系列データを第１のベクトルとし、前記第２の時系列データを第２のベクトルとするとき、前記第１および第２のベクトルのユークリッド距離の逆数である、請求項５記載のパワーアシスト装置。
【請求項７】
各前記能動関節は、
エアマッスルと、
電動モータと、
前記エアマッスルからの第１の駆動力と前記電動モータからの第２の駆動力とを合成して前記能動関節の屈伸を駆動するための駆動力合成手段と、
前記エアマッスルからの前記第１の駆動力を前記駆動力合成手段に伝達するためのワイヤとを含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載のパワーアシスト装置。
【請求項８】
第１のユーザの筋骨格系運動の支援をするためのパワーアシスト装置を制御する方法であって、前記パワーアシスト装置は、外骨格に対応するフレーム構造と、前記筋骨格系運動において対象となる前記第１のユーザの関節に配置される能動関節とを有し、
予め複数の被験者に対して、前記関節を駆動する際の生体信号の第１の時系列データと、対応して生成される第１のトルクとを関連づけて記憶装置に格納するステップと、
前記能動関節に対応する関節を駆動するための第２のユーザにおける生体信号を計測するステップと、
前記能動関節に対するトルク制御により前記能動関節を動作させる制御ステップとを備え、
前記制御ステップは、
前記記憶部に格納された情報に基づいて、計測された前記第２のユーザの生体信号の第２の時系列データと前記第１の時系列データとの類似度に応じて、所定の類似範囲内の前記第１の時系列データに対応する前記第１のトルクにより、前記第２の時系列データに対応するトルクを評価し、第２のトルクとして生成するステップと、
前記第２のトルクを目標トルクとして、前記第１のユーザの関節駆動トルクを制御する信号を生成するステップとを含む、パワーアシスト装置の制御方法。
【請求項９】
前記第１のユーザと前記第２のユーザとは、同一であり、
前記能動関節は、前記第１のユーザの関節にサポート力を与えるように配置され、
前記生体信号を計測するステップは、前記サポート力を受ける前記第１のユーザの生体信号を計測する、請求項８記載のパワーアシスト装置の制御方法。
【請求項１０】
前記生体信号は、前記能動関節に対応する筋骨格を駆動する筋肉から計測される筋電位である、請求項８または９記載のパワーアシスト装置の制御方法。
【請求項１１】
前記生成するステップは、協調フィルタリングにより、前記第２のトルクを生成する、請求項８〜１０のいずれか１項に記載のパワーアシスト装置の制御方法。
【請求項１２】
前記生成するステップは、所定数の類似範囲内の前記第１のトルクを、前記第１の時系列データと前記第２の時系列データとの類似度による重み平均をして、前記第２のトルクを生成する、請求項１１記載のパワーアシスト装置の制御方法。
【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の技術に関し、より特定的には、生体信号を使用して、使用者（ユーザ）の行う運動を支援するパワーアシスト装置およびパワーアシスト装置の制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
日本をはじめ多くの国で少子高齢化社会が問題になる中、ロボティクス技術を応用したアシスト機器への要望が高まっている。一方、バランスや歩行が可能なロボットが開発されてきている。例えば、運動に必要な作用力を空間上の任意の複数接触点に最適に配分し，ヒトと同じように各関節のトルクを発生できるロボットが存在する（特許文献１参照）。
【０００３】
また、近年では、上半身と下半身外骨格ロボット、手指の外骨格、上半身と下半身の人工装具、また義手のようなアシスト装置は、ユーザ操作による、人間の動作をアシストあるいは支援するために広く研究されてきた（たとえば、非特許文献１，２、３、４、５６，７を参照）。
【０００４】
外骨格型ロボットは、高齢者の動作を支援するために外骨格型ロボットを使用することができ、リハビリテーションが脳卒中患者あるいは脊髄損傷患者のリカバリを支援するための有用なデバイスになりえる。
【０００５】
外骨格型ロボットのアームは、敏捷性と安全性の理由から、小さな慣性を持つ必要があるので、重いアクチュエーターの使用は望ましくない。他方で、ユーザー動作を支援するために十分に大きなトルクを生成することができるアクチュエーターを使用する必要がある。これらの２つの必要条件は矛盾しているように見える。
【０００６】
この外骨格ロボットの開発の問題に対処するために、空圧人工筋肉(PAM: Pneumatic Artificial Muscles)および小規模モータからなるハイブリッド動作システムを使用技術が報告されている（特許文献２，３，４を参照）。
【０００７】
また、このような外骨格型ロボットの制御のために、ユーザの筋電位に基づく制御を行う技術が報告されている（特許文献５，６，７を参照）。
【０００８】
しかしながら、多数の自由度(ＤｏＦ)を備えたロボットの制御は、一般に複雑になる。
【０００９】
したがって、体表面の筋電位(ＥＭＧ)信号の使用は直観的にアシストロボットを制御する可能なアプローチとなりうる。
【００１０】
最近の大規模集積回路およびセンサー技術により、同時に多くの自由度を備えたロボットを制御する、多数のＥＭＧ信号を測定することが可能となっている。
【００１１】
これらのＥＭＧに基づいたコントローラーのために、機械学習またはパターン認識の技術がしばしば研究されてきた。これらの研究には、ロボット制御のための関節運動を評価するための線形（非特許文献５，７，８を参照）および非線形の変換モデル（非特許文献６，９）が含まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】ＷＯ２００７／１３９１３５号公報
【００１３】
【特許文献２】特開２０１２−０４５１９４号公報
【００１４】
【特許文献３】特開２０１４−５７６２６号公報
【００１５】
【特許文献４】特開２０１４−１０４５４９号公報
【００１６】
【特許文献５】特開２０１４−１５５９９８号公報
【００１７】
【特許文献６】特開２０１４−１５５６５３号公報
【００１８】
【特許文献７】特開２０１５−４７４０４号公報
【非特許文献】
【００１９】
【非特許文献１】C. Castellini, A. E. Fiorilla, and G. Sandini，  “Multi-subject / daily-life activity emg-based control of mechanical hands，”Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 2009
【００２０】
【非特許文献２】C. K. Battye, A. Nightingale, and J. Whillis，  “The use of myo-electric currents in the operation of prostheses，” Journal of Bone & Joint Surgery, British Volume, 1955.
【００２１】
【非特許文献３】K. Ha, H. Varol, and M. Goldfarb，  “Volitional control of aprosthetic knee using surface electromyography，” Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, vol. 58, no. 1, pp. 144-151, 2011.
【００２２】
【非特許文献４】J. Ngeo, T. Tamei, T. Shibata, M. Orlando, L. Behera, A. Sax-ena, and A. Dutta，  “Control of an optimal finger exoskeleton based on continuous joint angle estimation from emg signals，” pp. 338-341, July 2013.
【００２３】
【非特許文献５】T. Lenzi, S. De Rossi, N. Vitiello, and M. Carrozza，  “Intention-based emg control for powered exoskeletons，” Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, vol. 59, no. 8, pp. 2180-2190, 2012.
【００２４】
【非特許文献６】K. Kiguchi and Y. Hayashi，  “An emg-based control for an upper-limb power-assist exoskeleton robot，” Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, IEEE Transactions on, vol. 42, no. 4, pp. 1064-1071, Aug 2012.
【００２５】
【非特許文献７】C. Fleischer and G. Hommel，  “A human-exoskeleton interface utilizing electromyograpy，” IEEE TRANSACTION ON ROBOTICS, vol. 24, no. 4, pp. 872-882, 2008.
【００２６】
【非特許文献８】J. Furukawa, T. Noda, T. Teramae, and J. Morimoto，  “Estimating joint movements from observed emg signals with multiple electrodes under sensor failure situations toward safe assistive robot control，” in IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), May 2015, pp. 4985-4991.
【００２７】
【非特許文献９】Y. Koike and M. Kawato，  “Estimation of dynamic joint torques and trajectory formation from surface electromyography signals using a neural network model，” Biological Cybernetics, vol. 73, no. 4, pp. 291-300, Sep 1995.
【００２８】
【非特許文献１０】L. J. Hargrove, E. J. Scheme, K. B. Englehart, and B. S. Hudgins，  “Multiple binary classifications via linear discriminant analysis for improved controllability of a powered prosthesis，”IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 18, no. 1, pp. 49-57, Feb 2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２９】
しかしながら、これらの制御・フレームワークでは、ＥＭＧ信号からの関節運動を評価するために変換モデルのパラメーターを測定する必要がある。
【００３０】
実際、ほとんどの従来の研究は、ＥＭＧ信号の特性の振幅が、ユーザの間で異なるので、個々のユーザのための評価モデルが、較正されなければならない点を指摘している（たとえば、非特許文献１０）。
【００３１】
さらに、評価モデルは、異なる運動を生成するために再測定を必要とする可能性がある。
【００３２】
すなわち、多自由度ロボットの複雑な動作を生成するために、センサーの数を増加させるに伴い、較正コストが増加するので、この較正プロセスは、本質的に、実環境でのＥＭＧ信号に基づいた制御方法を使用することを制限することになってしまう。
【００３３】
この発明の目的は、筋電位などの生体信号を用いて、ユーザの関節トルクを評価する際に、個々のユーザに対する較正処理の負荷を軽減することが可能なパワーアシスト装置およびパワーアシスト装置の制御方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
本発明では、パワーアシスト装置およびパワーアシスト装置の制御方法において、他のユーザの関節トルクを評価する際に、時間を要する測定プロセスを回避するために、いわゆる協調フィルタリングに基づき、他のユーザから獲得した大規模データを使用する。
【００３５】
この発明の１つの局面に従うと、第１のユーザの筋骨格系運動の支援をするためのパワーアシスト装置であって、外骨格に対応するフレーム構造と、筋骨格系運動において対象となる第１のユーザの関節に配置される能動関節と、能動関節に対応する関節を駆動するための第２のユーザにおける生体信号を計測するための生体信号計測手段と、能動関節に対するトルク制御により能動関節を動作させる制御部とを備え、制御部は、予め複数の被験者に対して、関節を駆動する際の生体信号の第１の時系列データと、対応して生成される第１のトルクとを関連づけて格納した記憶部と、記憶部に格納された情報に基づいて、生体信号計測手段により計測された第２のユーザの生体信号の第２の時系列データと第１の時系列データとの類似度に応じて、所定の類似範囲内の第１の時系列データに対応する第１のトルクにより、第２の時系列データに対応するトルクを評価し、第２のトルクとして生成する評価手段と、第２のトルクを目標トルクとして、第１のユーザの関節駆動トルクを制御する信号を生成する制御信号生成手段とを含む。
【００３６】
好ましくは、第１のユーザと第２のユーザとは、同一であり、能動関節は、第１のユーザの関節にサポート力を与えるように配置され、生体信号計測手段は、サポート力を受ける第１のユーザの生体信号を計測する。
【００３７】
好ましくは、生体信号は、能動関節に対応する筋骨格を駆動する筋肉から計測される筋電位である。
【００３８】
好ましくは、評価手段は、協調フィルタリングにより、第２のトルクを生成する。
【００３９】
好ましくは、評価手段は、所定数の類似範囲内の第１のトルクを、第１の時系列データと第２の時系列データとの類似度による重み平均をして、第２のトルクを生成する。
【００４０】
好ましくは、類似度は、第１の時系列データを第１のベクトルとし、第２の時系列データを第２のベクトルとするとき、第１および第２のベクトルのユークリッド距離の逆数である。
【００４１】
好ましくは、各能動関節は、エアマッスルと、電動モータと、エアマッスルからの第１の駆動力と電動モータからの第２の駆動力とを合成して能動関節の屈伸を駆動するための駆動力合成手段と、エアマッスルからの第１の駆動力を駆動力合成手段に伝達するためのワイヤとを含む。
【００４２】
この発明の他の局面に従うと、第１のユーザの筋骨格系運動の支援をするためのパワーアシスト装置を制御する方法であって、パワーアシスト装置は、外骨格に対応するフレーム構造と、筋骨格系運動において対象となる第１のユーザの関節に配置される能動関節とを有し、予め複数の被験者に対して、関節を駆動する際の生体信号の第１の時系列データと、対応して生成される第１のトルクとを関連づけて記憶装置に格納するステップと、能動関節に対応する関節を駆動するための第２のユーザにおける生体信号を計測するステップと、能動関節に対するトルク制御により能動関節を動作させる制御ステップとを備え、制御ステップは、記憶部に格納された情報に基づいて、計測された第２のユーザの生体信号の第２の時系列データと第１の時系列データとの類似度に応じて、所定の類似範囲内の第１の時系列データに対応する第１のトルクにより、第２の時系列データに対応するトルクを評価し、第２のトルクとして生成するステップと、第２のトルクを目標トルクとして、第１のユーザの関節駆動トルクを制御する信号を生成するステップとを含む。
【００４３】
好ましくは、第１のユーザと第２のユーザとは、同一であり、能動関節は、第１のユーザの関節にサポート力を与えるように配置され、生体信号を計測するステップは、サポート力を受ける第１のユーザの生体信号を計測する。
【００４４】
好ましくは、生体信号は、能動関節に対応する筋骨格を駆動する筋肉から計測される筋電位である。
【００４５】
好ましくは、生成するステップは、協調フィルタリングにより、第２のトルクを生成する。
【００４６】
好ましくは、生成するステップは、所定数の類似範囲内の第１のトルクを、第１の時系列データと第２の時系列データとの類似度による重み平均をして、第２のトルクを生成する。
【発明の効果】
【００４７】
この発明によれば、筋電位などの生体信号を用いて、ユーザの関節トルクを評価する際に、個々のユーザに対する較正処理の負荷を軽減することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】上肢に対する外骨格型ロボットのブロック図の例である。
【図２】右上腕のための外骨格の運動学的な構成を示す図である。
【図３】実施の形態１の１自由度の空電ハイブリッド式アクチュエータ（ＰＥＨＡ １−ＤＯＦ）システムの構成を説明する図である。
【図４】本実施の形態による、協調フィルタリングによるユーザトルクの評価の構成を説明するための概念図である。
【図５】筋電位信号に基づいた上肢外骨格ロボット・コントロールシステムの構成をより詳しく示すブロック図である。
【図６】被験者が実施したタスクを説明するための図である。
【図７】筋電位を計測した電極の配置を示す図である。
【図８】各電極により計測される筋電位の対応する筋肉の識別番号（ＩＤ）と、関節トルクの評価にどの筋肉の筋電位信号を使用するかを示す図である。
【図９】飲み物を飲む運動で評価されたトルクを示す図である。
【図１０】飲み物を飲む運動についての、本実施の形態の方法による平均された関節トルク評価性能を、較正処理が必要な線形の変換モデルと比較して示す図である。
【図１１】オンライン実験中の上肢外骨格ロボットの制御の実行状況を示す図である。
【図１２】オンライン実験中の上肢外骨格ロボットの制御の実行状況を示す図である。
【図１３】上肢外骨格ロボットの各関節運動の生成タスクにおけるロボットの関節角度および評価されたトルクを示す図である。
【図１４】飲み物を飲むという運動生成タスク中の上肢外骨格ロボットのオンライン制御を示す図である。
【図１５】生体信号を計測されるユーザと、サポート力による支援を受けるユーザとが異なる場合の構成を説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
以下、本発明の実施の形態の外骨格型ロボットの構成について、図に従って説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素および処理工程は、同一または相当するものであり、必要でない場合は、その説明は繰り返さない。
【００５０】
また、外骨格型ロボットの関節を駆動するためのアクチュエータとしては、一例として、以下に説明する「エアマッスルによるアクチュエータ」および「空電ハイブリッド式のアクチュエータ」を例として説明する。
【００５１】
そこで、以下、本実施の形態において、上肢の運動アシストのためのエアマッスルによるアクチュエータおよび空電ハイブリッド式のアクチュエータによる外骨格型ロボットについて説明する。
【００５２】
ただし、本発明の外骨格型ロボットは、上肢の運動をアシストするための外骨格型ロボットに対してだけでなく、下肢の運動をアシストする外骨格型ロボットとしても使用することが可能である。
【００５３】
また、以下の説明では、上肢の対としての運動をアシストする外骨格型ロボットについて説明するが、上肢のうちのいずれか一方、または、下肢のうちのいずれか一方の運動をアシストする外骨格型ロボットとして使用することも可能である。
【００５４】
さらに、本発明の外骨格型ロボットは、対象となる人間の筋骨格系の運動をアシストするのであれば、上述したような「上肢のうちの少なくともいずれか一方、または、下肢のうちの少なくともいずれか一方の運動」に限定されるものではなく、たとえば、対象となる人間の腰の運動のみをアシストするものであってもよいし、歩行または走行時において下肢の運動と連動して腰の運動をアシストするものであってもよい。本明細書では、このような対象となる人間の運動のアシストを総称して、「対象となる人間の筋骨格系運動の支援」と呼ぶことにする。
【００５５】
本実施の形態の外骨格型ロボットは、外骨格を有する。「外骨格」とは、人間の骨格構造に対応してロボットが有する骨格構造のことである。より特定的には、「外骨格」とは、外骨格型ロボットを装着する人間の体の一部を、外部から支えるフレーム（枠組み）構造のことをいう。
【００５６】
このフレーム構造には、さらに、フレーム構造の各部を人間の骨格構造に基づく運動に応じて動かすための関節が設けられる。
【００５７】
特に、上肢の運動をアシストする外骨格型ロボットは、肩部、肘部、手首部とを有し、少なくとも肩、肘、手首の左右の位置に、関節を有するロボットである。また、当該関節は、エアマッスルによるアクチュエータまたは空電ハイブリッド駆動の関節である。以下、このように、外骨格型ロボットにおいて、ユーザの関節に対してサポート力を与えるためにアクチュエータにより駆動される関節のことを「能動関節」と呼ぶ。また、ユーザの動きにより受動的に動く関節を「受動関節」と呼ぶ。
[実施の形態１]
図１は、上肢に対する外骨格型ロボットのブロック図の例である。
【００５８】
外骨格型ロボット４０を制御するためのコマンドが、外部制御装置２０から、通信経路を介して外骨格型ロボットに与えられる。特に限定されないが、外部制御装置２０は、汎用のパーソナルコンピュータを用いることが可能であり、通信経路としては、イーサネット（登録商標）ケーブルを用いることができる。もちろん、通信経路としては、その他の規格の有線通信の経路の他、無線による通信経路、たとえば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）や他の通信規格の無線などを使用してもよい。
【００５９】
外部制御装置２０は、ユーザからの指示入力を受ける入力部２０８と、コマンドを生成するためのプログラムや、様々な制御パラメータなど制御のために必要とされるデータが記録された不揮発性の記憶装置２０６と、外部制御装置２０を起動するためのファームウェアが記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）や、ワーキングメモリとして動作するＲＡＭ（Random Access Memory）などを含むメモリ２０４と、プログラムに応じて、コマンドを生成する処理を実行する演算装置２１０と、コマンドを通信経路を介して、外骨格型ロボットに送信するためのインタフェース（Ｉ／Ｆ）部２０２と、演算装置２１０の制御の下で、外骨格型ロボット１への制御の状態に関する情報などを表示するための表示装置２１２とを備える。
【００６０】
また、後述するように、記憶装置２０６には、複数のユーザから取得された各関節の運動に対応した筋電位についての時系列計測データが、各関節ごとに格納されているものとする。
【００６１】
上述のとおり、外部制御装置２０が、汎用のパーソナルコンピュータである場合は、演算装置２１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）で構成され、不揮発性の記憶装置２０６としては、ハードディスクドライブやソリッドステートドライブなどを用いることができる。ただし、外部制御装置２０の機能ブロックの一部または全部は、専用のハードウェアにより構成されてもよい。
【００６２】
また、外部制御装置２０は、たとえば、外骨格型ロボットが装着される使用者について、検知される関節角度や収縮力から関節トルクを推定する処理を行い、現在の外骨格型ロボットを使用中のユーザの運動アシストのための各関節のトルクの推奨値を算出する処理を行う。
【００６３】
外骨格型ロボットは、さらに、外骨格部１２１と内部制御装置１０を備える。なお、図では、右腕の外骨格部１２１のみを例示している。
【００６４】
外骨格部１２１は、上肢の上腕、前腕および掌にそれぞれ対応するフレームと、能動関節１２２、受動関節１２３、検出機構１２４を備える。さらに、能動関節１２２は、肩部の内転外転関節Ｒ−ＳＡ／Ａ（Shoulder A/A）と、肩部の伸張屈曲関節Ｒ−ＳＥ／Ｆ（Shoulder E/F）と、肘部の伸張屈曲関節Ｒ−ＥＥ／Ｆ（Elbpw E/F）とを含む。能動関節のうち関節Ｒ−ＳＥ／ＦとＲ−ＥＥ／Ｆとは、後に説明するように、エアマッスル（図示せず）から駆動力伝達ケーブルにより伝達される収縮力により駆動されるプーリ（図示せず）と、プーリを駆動する電動モータ（図示せず）を備える。また、前腕の手首には、能動関節Ｒ−ＷＲが設けられる。なお、記号「Ｒ−」とは、ユーザの体の右側の関節を意味する。左側の関節については、「Ｌ−」を付して区別するものとする。
【００６５】
つまり、能動関節１２２は、エアマッスルのみからの駆動力を受けるアクチュエータ、またはエアマッスルと電動モータとの双方からの駆動力を受けるハイブリッド型アクチュエータを含む。なお、アクチュエータは、制御目標値となるトルク値を駆動信号として受け付け、受け付けたトルク値に基づいて制御する機能を有している。アクチュエータとして、サーボモータを使用する場合、アクチュエータは、例えば、電流制御が可能な駆動回路を有し、電流に比例したトルクを発生させるサーボモータは、制御目標値として入力されたトルク値に、ギヤ比により決定されるトルク定数を乗じて駆動回路に指令することで入力されたトルクを発生させるトルク制御を実現する。特に、能動関節１２２にトルクセンサを配設し、当該トルクセンサにより検出した値を駆動回路にフィードバックすることにより、高精度のトルク制御が可能となる。
【００６６】
なお、能動関節１２２は、上記のような構成には必ずしも限定されず、たとえば、エアマッスルと電動モータとの双方からの駆動力を受けるハイブリッド型アクチュエータのみからなる構成としてもよく、状況によっては、エアマッスルのみからの駆動力を受けるアクチュエータだけから構成されていてもよい。
【００６７】
また、内部制御装置１０は、Ｉ／Ｆ部１１、記録装置１３１、記憶装置 １３２、計測装置１３３、制御部１３４、出力装置１３５を備える。
【００６８】
Ｉ／Ｆ部１１は、外部制御蔵置２０から指令されたトルクまたは位置指令等を受け付けることができる。
【００６９】
検出機構１２４は、各関節の関節角度や各関節に係るトルクを検知する。検出機構１２４は、例えば、各関節に配置された関節角度を検出する角度センサや、各エアマッスルの駆動力を検知するロードセルなどである。
【００７０】
内部制御装置１０は、能動関節１２３を動作させる。内部制御装置１０は、Ｉ／Ｆ部１１が受け付けた目標トルクまたは位置指令等に対応して、能動関節１２３を動作させる。
【００７１】
計測装置１３３は、センサ等の検出機構１２４から検出結果を示す様々な信号（データ）を受け付ける。制御部１３４は、制御目標値の算出等の様々な演算を行う。
【００７２】
出力装置１３５は、駆動部３０に制御信号を出力する。出力装置１３５は、例えば、目標とするエアマッスルの圧力値をエアバルブ３４に出力してエアマッスル３６を駆動したり、モータの制御値をモータドライバ３８に出力する。コンプレッサ４０により圧縮されエアタンク３２に蓄えられた圧縮空気が、エアバルブ３４経由で、エアマッスル３６に供給されて、エアマッスル３６の収縮力が駆動力伝達ケーブルにより駆動力として能動関節に伝達され、また、モータドライバ３８により能動関節部分のモータが駆動される。
【００７３】
電源５０は、内部制御装置１０や駆動部３０に電源を供給する。
【００７４】
駆動部３０と電源５０は、たとえば、地上に固定されていてもよいし、あるいは、被験者が車椅子に乗っている場合は、車椅子の後部などに搭載されてもよい。
【００７５】
また、「駆動力伝達ケーブル」とは、自転車のブレーキ機構にも用いられるような、外被ケースの中に金属製のワイヤーを通すことで、可撓性を有しつつ、力の伝達が可能なボーデンケーブルを用いることができる。以下では、駆動力伝達ケーブルが、ボーデンケーブルであるものとして説明する。
【００７６】
また、内部制御装置１０、駆動部３０および電源５０とは、一体のコントローラユニット１として、たとえば、ユーザの着座する車椅子の後部や、あるいは、ユーザの背負うユニットなどに搭載されてもよい。
【００７７】
また、上述したような空圧式エアマッスルは軽量であり、圧縮空気（または圧縮気体：以下、総称して「圧縮流体」と呼ぶ）のエネルギーをゴムチューブにより収縮力に変換することにより大きな力を生み出すことができる。
【００７８】
エアマッスルが、力を発生させる原理は、空圧式の空気袋が埋め込まれたらせん状のファイバーが、圧縮空気が送り込まれて空気袋が膨張すると、長手方向（縦方向）に収縮するというものである。
【００７９】
より詳しく説明すると、両端部に栓をしたゴムチューブに対して、動径方向を拘束するよう、表面にらせん状にまかれたファイバーを被せた構造になっている。このゴムチューブの中に空気を送り込むと、空気の圧力でゴムチューブが膨張する。しかし、動径方向はファイバーによって拘束されているため膨張できず、径方向の膨張に引っ張られて縦方向に収縮する。膨らみながら収縮する様が動物の筋肉に似ているところが人工筋肉と呼ばれる。
【００８０】
アクチュエータ自体が軽く、柔らかい。さらに、ゴムチューブの内面全体がアクチュエータの収縮に寄与するため、断面積のみで圧力を受ける構造になっている一般的なエアシリンダー等よりも、パワー・ウェイト・レシオを大きく取りやすい。反面、上述したように、一般に空気圧による機器制御は空気の収縮・膨張などによる、制御遅れが大きく、素早い動作は一般には向いていない。
【００８１】
なお、「空気袋」は、流体により膨張ないし収縮運動をするものであれば、袋中に流入するものは、空気に限られないので、より一般には、「流体袋」と表現する。
【００８２】
そこで、空圧式エアマッスルを、「空気圧人工筋」とも呼ぶこととし、より一般的には、空気以外の流体の場合を含む場合は、「流体圧人工筋」と呼ぶことにする。
【００８３】
ただし、以下では、具体例として、空圧式エアマッスルを例にとって説明する。
【００８４】
図２は、右上腕のための外骨格の運動学的な構成を示す図である。
【００８５】
図２（ａ）に示すように、外骨格の能動関節の一部には、ボーデンケーブルを備えた空電ハイブリッド式アクチュエータによって動力が供給される。すなわち、肩部に能動的な伸張屈曲（Ｅ／Ｆ：extension-flexion）関節Ｒ−ＳＥ／Ｆが設けられ、肘部に能動的な屈曲伸張関節Ｒ−ＥＥ／Ｆとが設けられる。ここで、関節Ｒ−ＳＥ／Ｆ，Ｒ−ＥＥ／Ｆには、関節部分にプーリーが設けられ、このプーリーに、空圧式エアマッスルからの駆動力がボーデンケーブルにより伝達されてトルクが与えられるとともに、プーリー部分には、電動モータも設けられ、この電動モータによっても、プーリーにトルクが与えられる。
【００８６】
一方、肩部の内転外転（Ａ／Ａ：Abduction-adduction）関節部Ｒ−ＳＡ／Ａは、エアマッスルからの駆動力がボーデンケーブルにより伝達されてトルクが与えられる。関節部Ｒ−ＳＡ／Ａが、エアマッスルのみより駆動されるのは、この関節の動く時定数が、他の関節部よりも、ゆっくりであるため、電動モータによる時定数の短い制御が不要であるためである。
【００８７】
また、手首部の関節Ｒ−ＷＲについては、軽量化のために、電動モータを設けることなく、拮抗する組の空圧式エアマッスルによる動力のみが、手首の屈曲伸張関節Ｒ−ＷＲに供給される。
【００８８】
図２（ｂ）は、外骨格腕の外観図を示す。
【００８９】
一例として、典型的なユーザーの腕それ自体と、両方の手について、各関節角度(θSFE，θEFE)＝（０，０）で５ｋｇの重量、および（θSFE，θEFE）＝（−π／２，０）で１０ｋｇの重量を保持するというタスクを想定して、空圧式エアマッスルの径およびプーリ半径を選択することができる。
【００９０】
モータからのトルクは、減速歯車(14:1)および、かさ歯車（2：5）によって伝達される。関節角は、光学の直交位相エンコーダにより計測される。
【００９１】
関節は、減速歯車のおかげで、小さな力でバックドライバブルであるが、モータートルクは、いずれにしてもユーザーの腕を保持するのには十分ではない。一方で、空圧式エアマッスルからのトルクは、レスポンスが遅い。そこで、空圧式エアマッスルのトルクとモータートルクの両方を組合せて互いに補いあう構成とすることは、人間の腕を保持するのに合理的である。
［空電ハイブリッド式アクチュエータの構成］
以下では、本実施の形態の空電ハイブリッド式アクチュエータの構成と動作を説明するために、１自由度の空電ハイブリッド式アクチュエータを例として説明する。
【００９２】
図３は、実施の形態１の１自由度の空電ハイブリッド式アクチュエータ（ＰＥＨＡ １−ＤＯＦ）システムの構成を説明する図である。
【００９３】
２つの拮抗する空圧式エアマッスル３０２ａおよび３０２ｂは、拮抗する収縮力を生成し、この収縮力は、ボーデンケーブル３１０ａおよび３１０ｂ内の内側ワイヤー３０８ａおよび３０８ｂにより、プーリー３２０にそれぞれ伝達される。
【００９４】
モータ３２２のトルクは、ベルトまたはギアのような伝達機構３２１により、プーリー３２０に伝達される。
【００９５】
ボーデンケーブルは、内側ワイヤーおよび柔軟な外側ケースから成る。ボーデンケーブルを力の伝達に用いることにより、人間に装着される外骨格型ロボット４０の重量を減らし、ロボットの骨組みの構造上のスペースを節約できる。
【００９６】
プーリー３２０でのトルクの合計τは、空圧式エアマッスルのトルク（τPAMs）およびモーター３１２のトルク（τmotor）の和である。
【００９７】
【数１】
2019088456.tif 000003
ここで、ｆPAM1が空圧式エアマッスル３０２ａの収縮力であり、ｆPAM2は、空圧式エアマッスル３０２ｂの収縮力である。また、ｒ0はプーリ半径であり、円形プーリー以外に楕円形プーリを使用することも可能である。
【００９８】
電動モータ３２２のトルクと空圧式エアマッスル３０２の時間応答性には、上述したような特徴があるので、空圧式エアマッスルは、重力補償か低周波トルク生成用の大きなトルクをカバーする。モータ３２２は、高周波トルクをカバーするものの、そのトルクは、バックドライバビリティのために、低い減速歯車で小さくなっている。
【００９９】
空圧式エアマッスルが納められる外部フレームの底部と、空圧式エアマッスル３０２ａおよび３０２ｂの下端との間には、空圧式エアマッスルの収縮力を検知するためのロードセル３０４ａおよび３０４ｂがそれぞれ設けられる。
【０１００】
なお、空圧式エアマッスルの構成としては、特に限定されないが、たとえば、以下の文献に記載されたものを使用することが可能である。
【０１０１】
公知文献  ：  特開２０１６−６１３０２号公報
［協調フィルタリングによるユーザトルクの評価］
図４は、本実施の形態による、協調フィルタリングによるユーザトルクの評価の構成を説明するための概念図である。
（筋肉活動および関節トルク・データベース）
記憶装置２０６には、データベース中に、事前に多数の被験者から観測された、いくつかの運動と関係する筋肉活動uDBおよび関節トルクτDBとのデータセットが格納される。
【０１０２】
関節トルクτDBは、被験者の手足の逆動力学から計算された:
【０１０３】
【数２】
2019088456.tif 000004
ここで、Ｉは慣性であり、cは粘度であり、g()は重力項である。
【０１０４】
なお、このような逆動力学については、上述した非特許文献７，９の他、以下の公知文献にも開示がある。
【０１０５】
公知文献  ：  T. Noda, J. Furukawa, T. Teramae, and J. Morimoto，  “An electromyogram based force control coordinated in assistive interaction，” IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA2013), Karlsruhe, Germany, p. WeC6.4,May 2013.
また、腕の各リンクの重量および各リンクの重心のような逆動力学を計算するための、被験者の身体パラメーターは、被験者の腕長さおよび体重を測定した後に、たとえば、以下の公知文献の中で提供される公式に基づいて計算することが可能である。
【０１０６】
公知文献  ：  D. A. Winter, Biomechanics and motor control of human movement. John Wiley & Sons, Inc, 2009.
(協調フィルタリング)
「協調フィルタリング」とは、一般には、電子商取引の分野などで、「この本を見ている人はこの本も見ています」というようなレコメンドエンジンに使用される技術である。この場合、「協調フィルタリング」とは、ある対象者が商品をチェックまたは購入したデータと、対象者以外がチェックまたは購入したデータの両方を用い、その購入パターンから人同士の類似性、または商品間の共起性をアソシエーション分析（相関分析）で解析し、対象者個人の行動履歴を関連づけることでパーソナライズされた商品を提示することができる手法をいう。
【０１０７】
以下に説明するように、本実施の形態では、この一般的な協調フィルタリング技術とは異なり、「協調フィルタリング」を外骨格型ロボットのトルクの評価に用いる技術として利用する。すなわち、「新規なユーザの生体信号の時系列変化に類似している他の人の生体信号の時系列変化がある場合、この新規なユーザの現在のトルクの値は、この似ている他の人の対応するトルクの値であるものと評価する」という手法を意味する。
【０１０８】
なお、「生体信号」としては、ユーザから計測され、関節運動を駆動するための信号であれば、筋電位の他、脳の信号（脳波やNIRS計測値など）などを利用することも可能であるが、以下では、筋電位を例として説明するものとする。
【０１０９】
すなわち、本実施の形態では、筋電位に基づいて、ロボット制御の目標値に対する推奨システムとして協調フィルタリング方法を適用する。
【０１１０】
新規のユーザとデータベースに保存された他の被験者データの間の類似点を規定するために計測された筋電位の時系列を使用する。
【０１１１】
さらに、新規ユーザのトルク値の評価として協調フィルタリングを実行するために、多クラス分類に使用されるｋ近傍法のフレームワークに基づいた回帰を使用する。
【０１１２】
ここで、「ｋ近傍法」とは、学習データをベクトル空間上にプロットしておき、未知のデータが得られたら、そこから距離が近い順に任意のｋ個を取得し、多数決でデータが属するクラスを推定する、という手法である。ここで、ｋの値は、事前に設定しておくものとする。
【０１１３】
このアプローチの使用によって、新しいユーザの関節トルクは、新しい利用者データとデータベースに保存されｋ近傍のデータの間の類似性を考慮することにより評価される。
【０１１４】
本実施の形態では、一般的な「ｋ近傍法」のように、事前に学習データがクラス分けされていることを前提とはせず、ｋ個の近傍の学習データを「類似度」（＝１／（距離））の重みで平均した値を、トルクの評価値とする。
【０１１５】
【数３】
2019088456.tif 000005
ここで、上述した「距離」としては、特に限定されないが、筋活動ベクトルｕtとデータベース内の筋活動ベクトルｕiDBとの「ユークリッド距離」を用いることができる。ただし、距離として使用できるものであれば、他の距離を用いてもよい。距離として使える他の指標としては、たとえば、”相関”を用いてもよいし、”Jaccard係数”のような２つの集合間の類似度を表す指標を用いてもよい。また、筋活動のデータをベクトルではなく確率分布で表現した場合、２つの確率分布の差異を表す”カルバック・ライブラー・ダイバージェンス”を指標として使用することも可能である。 
これらの筋活動ｕは、Ｎチャンネルの処理された、以下のようなＥＭＧ信号系列ｅを使用することで定義される。
【０１１６】
【数４】
2019088456.tif 000006
また、各電極で計測される各チャネルのＥＭＧ信号系列ｅの、時刻ｔについての値etは、以下のとおりに表される。
【０１１７】
【数５】
2019088456.tif 000007
このように筋活動を、時間間隔ｌにわたる信号系列で表現するのは、筋電位信号は、実際の手足の運動に対して、６０〜１００ミリ秒程度先だって活性化することが知られているからである。なお、筋電位の計測のサンプリングにおいては、特に限定されないが、たとえば、サンプリング周期は２５０[Hz]である。
【０１１８】
レイテンシｌの導入により、筋電位信号の観測と実際の運動生成の間の時間遅れ考慮に入れることになる。各ｅはそれぞれ、生の筋電位信号zの信号を全波整流し、ローパスフィルタ処理を施した波形である。
【０１１９】
なお、上述した「類似度」は、上記のように、新規なユーザの生成しようとしているトルクを評価する、というだけではなく、たとえば、自身の筋電位の他者に対する類似度から、自分の運動機能レベル（運動パフォーマンス）を評価する、という用途に使用することも可能である。たとえば、リハビリテーションなどであれば、自身が現在のタスクに対して行おうとしている関節運動に対して、自身が生成している筋電位が、他の被験者（たとえば、健常者）が同一のタスクに対して生成する筋電位と、どの程度、類似しているかを評価する指標として使用することも可能である。たとえば、リハビリテーションを受けている患者であれば、ｋ個の近傍の学習データに対する類似度の平均から、自身の回復の程度の目安とすることが可能である。したがって、このような「類似度」を、ユーザにその大きさがわかるような態様で、表示装置に対して、出力する構成とすることも可能である。
【０１２０】
図５は、筋電位信号に基づいた上肢外骨格ロボット・コントロールシステムの構成をより詳しく示すブロック図である。
【０１２１】
ユーザから複数チャネル（たとえば、１６チャネル）の電極により計測された筋電位信号は、プリアンプおよびアンプで増幅された後に、アナログデジタルコンバータによりデジタル信号に変換される。変換されたデジタルの筋電位信号は、全波整流し、ローパスフィルタ処理がなされる。その上で、記憶装置２０６内に格納された他のユーザについの筋電位信号とトルクとを関連づけて格納したデータとの間で類似度が算出され、最も類似する他のユーザのトルクが推奨トルク（τハット）としてコントローラ（内部制御装置１０）に出力される。
【０１２２】
コントローラ（内部制御装置１０）では、エアマッスルおよび電動モータの値を制御する信号を生成し、デジタルアナログコンバータにより、それぞれ、エアマッスルのバルブを制御する信号およびモータのトルクを制御する信号が生成され、外骨格ロボットの関節が駆動される。
【０１２３】
すなわち、上肢外骨格ロボット制御システムでは、外骨格ロボットは、新しいユーザが、ある運動（たとえば、後述するような、飲み物を飲む運動）を行なった時、協調フィルタリング・アプローチにより、データベースの中のデータを使用することにより評価された関節トルクによって制御される。
【０１２４】
その後、評価された関節トルクは、上肢外骨格ロボットを制御する流体圧と電流のコマンドに変換される。
【０１２５】
このような制御のフレームワークでは、トルク特性は、ｋ近傍法を用いる場合、ｋ個の最も近いデータセットが離散的に変化することにより不連続を含むことになる。
【０１２６】
この問題に対処するために、トルク制御コマンドの式（１）での導出のために、以下のような１次のローパス・フィルタリングを適用することが可能である。
【０１２７】
【数６】
2019088456.tif 000008
時定数が筋電位信号と筋肉力生成の間の時間差に近い０．０６秒となるように、係数b1とa0を設定するものとする。
（実験結果）
以下、本実施の形態の上肢外骨格ロボット・コントロールシステムに対して行った実験結果について説明する。
【０１２８】
図６は、被験者が実施したタスクを説明するための図である。
【０１２９】
図６（ａ）に示すように、具体的な例として、被験者が飲み物を飲む際の様々な動作を生成する。
【０１３０】
インフォームド・コンセントを与えた５人の健康な右利きの男性被験者(身長: 167〜 175cm、体重: 65 〜74kg)の飲み物を飲む際の運動を測定した。
【０１３１】
図６（ｂ）に示すように、４つの異なる位置にカップを置いて、異なる４つの動作を生成してくれるように被験者に依頼した。
【０１３２】
各被験者に対して、カップの置かれる位置ごとに、飲み物を飲む運動を４回生成してくれるように依頼した。
【０１３３】
合計として、８０個の飲み物を飲む際の運動軌道が、データベースに格納された。
【０１３４】
被験者の手足の逆動力学モデルから関節トルクを導出することができるように、同時に筋電位信号および関節の角度の軌道を測定した。
【０１３５】
図７は、筋電位を計測した電極の配置を示す図である。
【０１３６】
図８は、各電極により計測される筋電位の対応する筋肉の識別番号（ＩＤ）と、関節トルクの評価にどの筋肉の筋電位信号を使用するかを示す図である。
【０１３７】
図８において、○印のある筋肉からの筋電位が、対応する関節のトルクの推定に使用される。
【０１３８】
すなわち、１６個のEMGセンサー・チャンネルを使用した際の右上肢からの筋活動を計測するための、ＥＭＧ電極の位置を示す。
【０１３９】
電極としては、Ag/AgClのバイポーラの体表ＥＭＧ電極を使用した。
【０１４０】
各関節トルクは、ＥＭＧ信号が取得される電極の配置に関係し、ＥＭＧ信号アレイの協調フィルタリングによって評価された。
【０１４１】
本実施の形態では、類似度Ｄ（ｕt，ｕiDB）は、ユークリッドの距離によって計算された。データベース内のデータを用いた交差検証により、式（１）において、関節トルクを評価するために使用される近傍データの個数としてはｋ＝９と設定し、ＥＭＧ信号系列ｅtの長さ（レイテンシ）としては、ｌ＝６０とした。
【０１４２】
以上のセットアップにより、新たな被験者の関節トルクを評価するためには、何ら較正処理を実行しなかった。
【０１４３】
本実施の形態の関節トルク評価のアプローチを、従来の標準的な線形変換モデルと比較する。線形変換モデルは、以下のように表現される。
【０１４４】
【数７】
2019088456.tif 000009
ＥＭＧ信号電極の配置は、図７と同じである。
【０１４５】
ここに、パラメーター・マトリックスＫは、各被験者に対して、被験者が４つの異なる初期位置から飲み物を飲む動作を開始した被験者の訓練データから較正された。パラメーター・マトリックスを導出するために、LASSOアルゴリズムを使用した。線形の変換法の評価については、４分割交差検証を使用した。
【０１４６】
図９は、飲み物を飲む運動で評価されたトルクを示す図である。
【０１４７】
図９（ａ）（ｂ）（ｃ）は、飲み物を飲む運動で、本実施の形態のアプローチにより評価された関節トルク、および逆動力学によって計算された目標関節トルクを示し、図９（ｄ）（ｅ）（ｆ）は、従来の線形の変換モデルにより評価された関節トルクおよび目標関節トルクを示す。
【０１４８】
いずれの手法も、同等程度に、逆動力学により計算された目標関節トルクの評価値を得ることができていることがわかる。
【０１４９】
図１０は、関節(ＳＡ／Ａ、ＳＥ／Ｆ，ＥＥ／Ｆ)に関して、４つの異なる初期位置から開始した飲み物を飲む運動についての、本実施の形態の方法による平均された関節トルク評価性能を、較正処理が必要な線形の変換モデルと比較して示す図である。
【０１５０】
それらにｔ−検定を適用し、それらの間には、統計的に有意な違いは、見いだされなかった。
【０１５１】
図９および図１０に示した結果は、本実施の形態の関節トルク評価アプローチが、１６個のＥＭＧチャネルに対して時間を要する較正処理を必要としないにも関わらず、線形の変換モデルに対して、同等な関節トルク評価実行を達成することができることを示す。
【０１５２】
図１１および図１２は、オンライン実験中の上肢外骨格ロボットの制御の実行状況を示す図である。
【０１５３】
本実施の形態のシステムの制御性能を評価するために、被験者の手足に対して同様のリンク長さおよび重量を持っているマネキン腕と共に、上肢外骨格ロボットを使用した。
【０１５４】
本実施の形態のアプローチでは、関節トルクは式（１）において、協調フィルタリング方法を使用することにより評価された。したがって、被験者は較正処理を行う必要はなかった。
【０１５５】
図１１（ａ）（ｂ）（ｃ）および図１２（ｄ）は、各関節運動の制御の状況を示し、図１２（ｅ）は、飲み物を飲む運動の際の制御の状況を示す。
【０１５６】
図１３は、上肢外骨格ロボットの各関節運動の生成タスクにおけるロボットの関節角度および評価されたトルクを示す図である。
【０１５７】
図１４は、飲み物を飲むという運動生成タスク中の上肢外骨格ロボットのオンライン制御を示す図である。
【０１５８】
図１３および図１４においては、代表的なＥＭＧ信号として、ＩＤ＝６，１１，１２の生の信号も示す。
【０１５９】
以上から、協調フィルタリング技術を用いた、筋電位に基づいたロボット制御のためにデータベース駆動型の関節トルク評価アプローチを実現することが可能である。このような関節トルク評価の構成では、新規のユーザは、測定された筋電位信号の使用により多自由度を備えたロボットを制御するに当たり、較正処理を必要としない。
[実施の形態２]
実施の形態１においては、生体信号（たとえば、筋電位）を計測されるユーザと、計測された生体信号に基づいて、関節の運動に対して、能動関節からサポート力による支援を受けるユーザとは、同一人であるものとして説明した。
【０１６０】
しかしながら、生体信号を計測されるユーザと、サポート力による支援を受けるユーザとは、必ずしも、同一人である必要はない。
【０１６１】
図１５は、生体信号を計測されるユーザと、サポート力による支援を受けるユーザとが異なる場合の構成を説明するための概念図である。
【０１６２】
図１５に示されるように、たとえば、リハビリテーションにおいて、リハビリテーションを受ける患者が運動をサポートするための外骨格型ロボットを装着し、セラピストが、患者の目の前で、実行しようとしているタスクの運動を例示として自身で関節を動かしながら、患者に対して同様の運動を行うように促す場合も想定される。
【０１６３】
なお、セラピストと患者とは、同一の施設内で、互いに相手のことが見える範囲内で、図１５のような運動サポートによるリハビリテーションを行う構成としてもよいし、あるいは、セラピストと患者とは、それぞれ異なる施設内にいるような状況でもよい。
【０１６４】
後者の場合は、セラピストのいる施設Ａ内に、セラピストの動きを撮影するカメラおよびセラピストの指示の音声を受けるマイクを設け、患者のいる施設Ｂには、上記カメラの画像を映し出す表示装置と、上記音声を再生するための機器、たとえば、スピーカを設ける構成としてもよい。
【０１６５】
今回開示された実施の形態は、本発明を具体的に実施するための構成の例示であって、本発明の技術的範囲を制限するものではない。本発明の技術的範囲は、実施の形態の説明ではなく、特許請求の範囲によって示されるものであり、特許請求の範囲の文言上の範囲および均等の意味の範囲内での変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１６６】
１  コントローラユニット、１０  内部制御装置、２０  外部制御装置、４０  外骨格型ロボット、１２１  外骨格部、１２２  能動関節、１２３  受動関節１２３、１２４  検出機構、３０２ａ，３０２ｂ  空圧式エアマッスル、３０８ａ，３０８ｂ  内側ワイヤー、３１０ａ，３１０ｂ  ボーデンケーブル、３２０  プーリー、３２１  伝達機構、３２２  電動モータ。
【図１】
2019088456.tif 000010
【図２】
2019088456.tif 000011
【図３】
2019088456.tif 000012
【図４】
2019088456.tif 000013
【図５】
2019088456.tif 000014
【図６】
2019088456.tif 000015
【図７】
2019088456.tif 000016
【図８】
2019088456.tif 000017
【図９】
2019088456.tif 000018
【図１０】
2019088456.tif 000019
【図１１】
2019088456.tif 000020
【図１２】
2019088456.tif 000021
【図１３】
2019088456.tif 000022
【図１４】
2019088456.tif 000023
【図１５】
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