(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得する方法であって、
【数１】
0004590640.tif 000027
に、反力データ、運動データ、筋電位データを与えて、環境から受ける接触力τＣ、筋張力ｆを最適化することで筋張力を取得することを特徴とする筋張力の取得方法。
ここで、τＧは一般化力、Ｊは筋・腱・靭帯のヤコビアン、ＪＣは接触点のヤコビアンである。
【請求項２】
次式を用いて、筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得する方法であって、
【数２】
0004590640.tif 000028
反力データを用いて、環境から受ける接触力τＣを最適化するステップと、
運動データ、筋電位データ、最適化された接触力を用いて、筋張力ｆを最適化するステップと、
を有することを特徴とする筋張力の取得方法。
ここで、τＧは一般化力、Ｊは筋・腱・靭帯のヤコビアン、ＪＣは接触点のヤコビアンである。
【請求項３】
請求項１，２いずれかにおいて、該運動データはモーションキャプチャによって取得されることを特徴とする筋張力の取得方法。
【請求項４】
請求項１乃至３いずれかにおいて、該反力データは力センサによって取得されることを特徴とする筋張力の取得方法。
【請求項５】
請求項１乃至４いずれかにおいて、該筋電位データは筋電位計によって取得されることを特徴とする筋張力の取得方法。
【請求項６】
請求項１乃至５いずれかにおいて、該運動データ、該反力データ、該筋電位データは、同時計測されることを特徴とする筋張力の取得方法。
【請求項７】
請求項１乃至５いずれかにおいて、接触力τＣを最適化するステップは、
不等式拘束条件
【数３】
0004590640.tif 000029
を満たし、
評価関数
【数４】
0004590640.tif 000030
を最小化するτＣを計算するものであることを特徴とする筋張力の取得方法。
ここで、ＥｖｅｒｔはτＣの法線方向成分を取り出す行列、τ＊Ｃは計測された接触力、Ｅｈｉｐは必要な行を取り出すための行列、ｗＨ、ｗＣは重みである。
【請求項８】
請求項１乃至７いずれかにおいて、筋張力ｆを最適化するステップは、
不等式拘束条件
【数５】
0004590640.tif 000031
を満たし、
評価関数
【数６】
0004590640.tif 000032
を最小化するδｆ, δτ、ｆを計算するものであることを特徴とする筋張力の取得方法。
ここで、ｆ＊は計測された筋力値、ＫＦはｆと計測値の対応を取る行列、ａｆとａτは全要素が正の定ベクトルである。
【請求項９】
請求項８において、拘束条件は、さらに、
【数７】
0004590640.tif 000033
を含み、
前記評価関数を、
【数８】
0004590640.tif 000034
に置き換えることを特徴とする筋張力の取得方法。
ここで、ａmは全要素が正の定ベクトルである。
【請求項１０】
請求項１乃至９いずれかにおいて、該取得した運動データと該計算された筋張力とを関連付けてデータベースとして格納するステップを有することを特徴とする筋張力の取得方法。
【請求項１１】
筋骨格モデルに基づいて筋張力を取得する筋張力取得装置であって、
該装置は、処理部と記憶部とを有し、
該記憶部には、反力データ、運動データ、筋電位データ及び式
【数９】
0004590640.tif 000035
が格納されており、
該処理部は、該反力データ、該運動データ、該筋電位データを上記式に与えて、環境から受ける接触力τＣ、筋張力ｆを最適化することで筋張力を取得するように構成されている、
ことを特徴とする筋張力の取得装置。
ここで、τＧは一般化力、Ｊは筋・腱・靭帯のヤコビアン、ＪＣは接触点のヤコビアンである。
【請求項１２】
請求項１１において、該処理部は、反力データを用いて、環境から受ける接触力τＣを最適化するステップと、運動データ、筋電位データ、最適化された接触力を用いて、筋張力ｆを最適化するステップとを行うように構成されていることを特徴とする筋張力の取得装置。
【請求項１３】
請求項１１，１２いずれかにおいて、該記憶部には、接触力τＣ、筋張力ｆの最適化計算に用いる拘束条件及び評価関数が記憶されていることを特徴とする筋張力の取得装置。
【請求項１４】
請求項１３において、接触力τＣの最適化計算のための拘束条件は、
【数１０】
0004590640.tif 000036
であり、
接触力τＣの最適化計算のための評価関数は、
【数１１】
0004590640.tif 000037
であることを特徴とする筋張力の取得装置。
ここで、ＥｖｅｒｔはτＣの法線方向成分を取り出す行列、τ＊Ｃは計測された接触力、Ｅｈｉｐは必要な行を取り出すための行列、ｗＨ、ｗＣは重みである。
【請求項１５】
請求項１３，１４いずれかにおいて、筋張力ｆの最適化計算のための拘束条件は、
【数１２】
0004590640.tif 000038
であり、
筋張力ｆの最適化計算のための評価関数は、
【数１３】
0004590640.tif 000039
であることを特徴とする筋張力の取得装置。
ここで、ｆ＊は計測された筋力値、ＫＦはｆと計測値の対応を取る行列、ａｆとａτは全要素が正の定ベクトルである。
【請求項１６】
請求項１５において、拘束条件は、さらに、
【数１４】
0004590640.tif 000040
を含み、
前記評価関数を、
【数１５】
0004590640.tif 000041
に置き換えることを特徴とする筋張力の取得装置。
ここで、ａmは全要素が正の定ベクトルである。
【請求項１７】
請求項１１乃至１６いずれかにおいて、該装置は、該運動データを取得するためのモーションキャプチャ装置を含むことを特徴とする筋張力の取得装置。
【請求項１８】
請求項１１乃至１７いずれかにおいて、該装置は、該反力データを取得するための力センサを含むことを特徴とする筋張力の取得装置。
【請求項１９】
請求項１１乃至１８いずれかにおいて、該装置は、該筋電位データを取得するための筋電位計を含むことを特徴とする筋張力の取得装置。
【請求項２０】
請求項１１乃至１９いずれかにおいて、該装置は、該運動データと該計算された筋張力とを関連付ける手段を含み、関連付けられた運動データと筋張力とをデータベースとして該記憶部に格納するように構成されていることを特徴とする筋張力の取得装置。
【請求項２１】
筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得するためにコンピュータを、
式
【数１６】
0004590640.tif 000042
及び、反力データ、運動データ、筋電位データを記憶する手段、
該反力データを用いて、環境から受ける接触力τＣを最適化する手段、
最適化された接触力を記憶する手段、
該運動データ、該筋電位データ、最適化された接触力を用いて、筋張力ｆを最適化する手段、
として機能させるための筋張力の取得プログラム。
ここで、τＧは一般化力、Ｊは筋・腱・靭帯のヤコビアン、ＪＣは接触点のヤコビアンである。
【請求項２２】
請求項２１において、コンピュータを、該運動データと該計算された筋張力とを関連付けて、関連付けられた運動データと筋張力とをデータベースとして記憶する手段として機能させることを含む筋張力の取得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、筋骨格モデルに基づいて、運動データから力学的・生理学的に妥当な筋力を得ることができる筋力の計算法に関するものである。ここで、「力学的に妥当」とは、運動方程式を満たす筋張力であることを表す。一方、「生理学的に妥当」とは、実際に人間が発生している筋張力であることを表す。
【背景技術】
【０００２】
体性感覚とは、身体の表層・深部組織の受容器で知覚される感覚で、触覚などの皮膚感覚と筋や腱などの運動器官に起こる深部感覚に分けられる。運動に伴う深部体性感覚は、リハビリテーション・外科手術などの医療分野、スポーツ科学などにおいて重要な役割を果たす。また、人間と機械のスムースなインタラクションのためには機械が人間の体性感覚を推定する能力を持っていることが必要になってくると考えられる。【０００３】
ここで、運動から体性感覚を推定するための第一歩として、運動データから筋力を推定することが検討される。従来、運動データから筋力を推定する研究は数多く行われているが、これらは筋の生理学モデルと筋長の変化率など運動の幾何学的な性質を用いて筋力を計算しており、得られた筋力によってその運動が実現可能かどうかは考慮されていない。また、力学的な妥当性を考慮した筋力の計算法としてはAnyBodyプロジェクト(J.Rasmussen, M. Damsgaard,E.
Suruma, S.T. Christensen, M. de Zee, and V. Vondrak: "AnyBody-a
softwaresystem for ergonomic optimization," Fifth World Congress on Structual
and Multidisciplinary Optimization, 2003)や発明者らの研究(Y.
Nakamura, K. Yamane, I. Suzuki, and Y. Fujita: "Dynamic Computation of
Musculo-skeletal Human Model Based on Efficient Algorithm for Closed Kinematic
Chains," Procedings of International Symposium on Adaptive Motion of
Animals and Machines, SaP-I-2, 2003)があるが、いずれも生理学的な妥当性は考慮されていない。一つの運動に対して力学的に妥当な筋張力のパターンは無限にあるが、それらがすべて生理学的に妥当とは限らない。従来、力学的であるか生理学的であるかのいずれかを満足する筋張力の計算方法はあったが、これら２つを共に満足する筋張力を計算できる方法はなかった。
【特許文献１】特開２００３−３３９６７３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、筋骨格モデルに基づいて、運動データから力学的・生理学的に妥当な筋力を取得することができる筋力の取得法及び装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために本発明が採用した技術手段は、次に示す式を用いて、筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得する方法および装置である。
【数１】
0004590640.tif 000002
本発明は、反力データ、運動データ、筋電位データを上記式に与えて、環境から受ける接触力τＣ、筋張力ｆを最適化することで筋張力を取得するものである。ここで、τＧは一般化力、Ｊは筋・腱・靭帯のヤコビアン、ＪＣは接触点のヤコビアンである。【０００６】
好ましい態様では、筋張力の計算方法は、取得した反力データを用いて、環境から受ける接触力τＣを最適化する第1ステップと、取得した運動データ、取得した筋電位データ、最適化された接触力を用いて、筋張力ｆを最適化する第２ステップとを有する。【０００７】
好ましい態様では、該運動データはモーションキャプチャシステムによって取得される。運動データを取得するためのモーションキャプチャシステムは一つの好適な例では光学式モーションキャプチャシステムであるが、運動データを取得するために用いるモーションキャプチャ方式は光学式には限定されない。反力データは、一つの態様では、力センサによって取得される。用いられる反力データが床反力データの場合には、好ましい態様では、該床反力データはフォースプレートによって取得される。また、床反力データは、被験者の足の裏面側に装着した力センサによって取得してもよい。好ましい態様では、該筋電位データは筋電位計によって取得される。また、一つの好ましい態様では、該運動データ、該床反力データ、該筋電位データは、同時計測されるものである。【０００８】
好ましい態様では、接触力の最適化は、所定の評価関数、不等式拘束条件を用いた２次計画法によって行われ、筋張力の最適化は、線形計画法によって行われる。尚、数１に示す式において、一般化力τＧ及び一般化座標に関する筋・腱・靭帯の長さのヤコビアンＪは、取得した運動データを用いて計算することができ、接触点のヤコビアンＪＣは取得した反力データを用いて計算することができる。【０００９】
好ましい態様では、本発明は、該取得した運動データと該計算された筋張力とを関連付けてデータベースとして格納する手段を含む。【００１０】
また、本発明は、方法及び装置のみならず、筋骨格モデルの逆動力学計算を行うことで筋張力を取得するためにコンピュータを実行させるコンピュータプログラムとして提供することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明では、運動データと筋電位・床反力の計測データを用いて逆動力学計算と最適化計算を行うことにより、力学的・生理学的に妥当な筋張力を計算することができる。この方法を用いて多数のタスク・被験者について筋張力を計算し、タスク毎に拮抗筋の使い方などに類似性が見つかれば、筋電位・床反力データがない場合でも筋張力をある程度推定でき得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明は、モーションキャプチャにより得られた運動データと、同時に計測される筋電位と床反力の情報を用いて、力学的・生理学的に妥当な筋力の計算法を提案するものである。ヒトの筋骨格モデルは多数の筋で構成され、一般に冗長駆動系であるため筋力は一意に決まらない。本手法を用いて、様々な運動における標準的な筋の使い方をデータベース化できれば、筋電位や床反力情報が得られない場合でも妥当な筋力を推定することが可能になると考えられる。【００１３】
本発明の実施例に係る筋張力の取得装置は、マーカが付された被験者を撮影する複数の撮像手段（カメラ）と、床反力計測手段（フォースプレート）と、筋電位計手段（筋電位計）と、一つ又は複数のコンピュータ装置とを含み、コンピュータ装置は、各種計算を行う演算処理部、入力部、出力部、表示部、各種データを格納する記憶部を備えている。【００１４】
本実施例では、ビヘイビアキャプチャシステムにより運動データと共に筋電位・床反力を同時計測し、これを筋力の最適化において考慮することで力学的にも生理学的にも妥当な筋力を得る。ビヘイビアキャプチャシステムについては、瀬里、山根、中村：「ビヘイビアキャプチャシステムによる意識行動の同時実時間計測」、日本機会学会ロボティックス・メカトロニクス講演会、’０１講演論文集、１Ｐ１−Ｈ７，２００１に記載されている。【００１５】
ビヘイビアキャプチャシステムは、人間の全身動作のみを計測するモーションキャプチャシステムに加えて、人間の行動の双方向情報を計測することを目的とするシステムである。ビヘイビアキャプチャシステムにより、人間への入力情報（注視点など）、人間からの出力情報（動作・床反力・脳波及び人間の内部情報）を同時実時間で計測・処理し、これらの情報を必要に応じて３Ｄ画面で確認することが可能となる。本発明では、ビヘイビアキャプチャシステムによって、モーションキャプチャデータ（運動データ）、筋電位、床反力を同時計測し、これを筋力の最適化において用いることで、力学的にも生理学的にも妥当な筋力を得る。【００１６】
筋力を計算するための前提となる筋骨格モデル及び、筋骨格モデルの逆動力学について説明する。ヒトの筋骨格モデルとしては、発明者らのグループで開発した計547本の筋・腱・靭帯と155自由度の骨格からなるモデルを用いる（図１）。このモデルでは各筋・腱・靭帯は太さのない1本のワイヤで表現されているが、経由点や分岐などの力学的な特性は解剖学の文献に基づいている。筋骨格モデルの詳細については、鈴木、山根、多谷、栗原、中村：「高速動力学計算法を用いた詳細人体モデルに基づく人間の力学計算」、第２０回日本ロボット学会学術講演会予稿集、３Ｃ１４，２００２、及び、特開２００３−３３９６７３号、並びに、特開２００４−１３４７４に記載されている。筋骨格モデルに関するデータは、本発明に係る装置の記憶部に格納されている。【００１７】
設計した詳細人体モデルは、適当な細かさでグループ分けされた骨と、骨間に張られた筋・腱・靭帯のネットワークからなる。それぞれの要素は以下の性質を持っている。骨は、質量を持った剛体リンクである。筋は、能動的に張力を発生するワイヤであり、比較的伸縮する。腱は、受動的に張力を発生するワイヤであり、比較的伸縮しない。また、腱は、筋と接続して筋張力を遠方に伝達する。靭帯は、受動的に張力を発生するワイヤであり、比較的伸縮しない。靭帯は、骨と骨とを連結し、骨同士の相対的な運動を抑制する。【００１８】
筋・腱・靭帯は一般に骨に固定された始点・終点および０点以上の経由点を通るワイヤとしてモデル化される。経由点は、筋が骨の一部分に引っ掛かっている場合や、腱鞘による腱の拘束をモデル化する場合に置かれる。ワイヤの始点・終点・経由点は原則として骨に固定されるが、枝分かれする筋・靭帯などを記述するために分岐店にバーチャルリンクを置く。こうすることで、ワイヤは、一つの起点に始まり、０点以上の経由点を通り、一つの終点に終わる。【００１９】
逆動力学について説明する。逆動力学では、運動計測または振り付けなどの運動生成によって得られる運動データを元に、その運動を実現する筋・腱・靭帯の張力を求める。逆動力学の計算法の流れは、１．剛体リンク系の逆動力学による関節トルクの計算；２．ワイヤ長さの関節値に対するヤコビアンの計算；３．関節トルクのワイヤ張力への変換、となる。【００２０】
このモデルの逆動力学は以下のように定式化できる。まず、与えられた運動を実現するために必要な一般化力τＧを計算する。一般化座標θを骨格の関節角とすれば一般化力は関節トルクに対応するので、一般化力（関節トルク）は、Newton-Euler Formulationなどを用いて計算できる。ここでは腰リンクの６自由度も駆動されていると仮定し、τGには腰リンクに作用する６軸力が含まれる。次に、一般化座標に関する筋・腱・靭帯の長さのヤコビアンJを計算する。すなわち、筋・腱・靭帯の長さを並べたベクトルlとしたとき、Jは次式で定義される。
【数２】
0004590640.tif 000003
ヤコビアンJを計算する方法の詳細は、鈴木、山根、多谷、栗原、中村：「高速動力学計算法を用いた詳細人体モデルに基づく人間の力学計算」、第２０回日本ロボット学会学術講演会予稿集、３Ｃ１４，２００２、特開２００３−３３９６７３号、および、D.E. Orin and W.W. Schrader: "Efficient Computation of
the Jacobian for Robot Manipulators," International Journal of Robotics
Research, vol.3,no.4, pp.66-75, 1984.に記載されている。【００２１】
ヤコビアンJを用いると、一般化力と筋・腱・靭帯の張力ベクトルfと環境から受ける接触力の関係は次式のように表される。
【数３】
0004590640.tif 000004
ここで、τＣｉは接触点ｉにおける接触力、ＪＣｉは接触点ｉのヤコビアンである。
接触点のヤコビアンJＣは次式で定義される。次式において、ｐｃは接触点の位置・姿勢を表すベクトルないしパラメータである。ヤコビアンの計算方法については上述の文献を参照することができる。
【数４】
0004590640.tif 000005
式（２）のうち接触力に関する項をまとめると
【数５】
0004590640.tif 000006
と書ける。【００２２】
筋骨格モデルの逆動力学計算は、τＧから式（３）を満たすｆ、 τＣを求める問題となる。一般に筋骨格モデルでは筋の数が自由度数に比べて多いため、ｆは一意には決まらない。また、２つ以上のリンクが環境などと接触している場合には不整定問題となる。これらの値を決定するためには，何らかの評価関数によって最適化を行う必要がある。【００２３】
次に、最適化について説明する。ここでは、まず接触力・筋電位の計測値を考慮した評価関数と拘束条件を示したあと、最適化問題の定式化と解法を示す。【００２４】
接触力について説明する。前述のように、一般化力τＧは実際には駆動されていない腰リンクに作用する６軸力が含まれている。また、内力である筋力でこれに相当する力を発生することはできない。そこで、これを接触力で代用する。式（３）から腰リンクの６自由度に対応する行を取り出すと次式のようになる。
【数６】
0004590640.tif 000007
ここでＥｈｉｐは必要な行を取り出すための行列である。接触しているリンクが1個の場合は一意な解が存在するが、２個以上の場合は不整定問題となる。【００２５】
本発明では、フォースプレートによって計測された床反力データを使うことによってこれを解決する。そのため、次の項を最適化の評価関数に含める。
【数７】
0004590640.tif 000008
ここで、τ＊Ｃは計測された接触力、ＫＣは各リンクに作用する接触力を計測される接触力の座標系に変換するための行列である。例えば、複数のリンクが1つの力センサ上にある場合は、それらのリンクに作用する床反力の合計が計測されるので、ＫＣによって変換する。【００２６】
接触力は、法線方向の力、圧力中心点、摩擦力などに関する一定の条件を満たす必要がある。このうち、法線方向の力については次の不等式拘束条件を含むことによって対応する。
【数８】
0004590640.tif 000009
ここでＥｖｅｒｔはτＣの法線方向成分を取り出す行列である。その他の条件に関しては，次式を評価関数に含むことで近似的に考慮する。
【数９】
0004590640.tif 000010
【００２７】
次に、筋電位について説明する。本発明ではHillとWilkieの筋モデルを定式化したStroeveの筋モデルを使う。このモデルでは、筋長と最大等尺性筋力の関係は図２のように表される。また、筋長の変化率と最大筋張力の関係は図３のようになる。最大収縮速度ｖｍａｘでは筋力はゼロになり、筋長が変化しないときの最大筋張力が最大等尺性筋力に対応する。また、最大等尺性筋力より大きい力が加わった場合には筋は伸張する。【００２８】
筋電位計からの計測値を一定の時間幅で積分したIEMGは運動神経の活動度ｕを表す。ｕと筋活動度ａの関係は次式で表される。
【数１０】
0004590640.tif 000011
ここでＴは時間遅れを表すパラメータである。また、ａと筋張力ｆ＊の関係は次式で表される。
【数１１】
0004590640.tif 000012
ここで、Ｆｍａｘは最大筋張力、Ｆｌ（ｌ）とＦｖ（dotｌ）はそれぞれ正規化された筋力と筋長、筋長の変化率との関係を表す関数である。【００２９】
Ｆｌ（ｌ）は図２に対応し、次式のガウス関数で近似する。
【数１２】
0004590640.tif 000013
【００３０】
Ｆｖ（dotｌ）は図３に対応し、次式で近似する。
【数１３】
0004590640.tif 000014
ここでKl,  Vsh,  Vshl,  Vmlは定数で、ここではStroeveが示した値を用いる。【００３１】
ｎｃｈチャンネルの筋電位計を使うとｎｃｈ個の筋力値ｆ＊が得られる。本発明で使う表面筋電位計では、あるチャンネルで計測される筋電位が筋骨格モデル中の1本の筋と対応するとは限らず、いくつかの筋の電位の和が計測されていることがある。そのような場合も含め、ｆと計測値の対応を取る行列をＫＦとして、次式を評価関数に含むことにより筋電位の計測値を考慮する。
【数１４】
0004590640.tif 000015
また、筋・腱・靭帯は引っ張り方向の力しか発生できないため、以下の不等式拘束条件を課す。
【数１５】
0004590640.tif 000016
【００３２】
最適化計算について説明する。以上に示した式を用いて、最適化計算を以下の２段階で行う。
ステップ１：２次計画法を用いた接触力の最適化
ステップ２：線形計画法を用いた筋張力の最適化【００３３】
まず、第1段階では不等式拘束条件
【数１６】
0004590640.tif 000017
を満たし、評価関数
【数１７】
0004590640.tif 000018
を最小化するτＣを計算する。ここでｗＨ、ｗＣは定数の重みである。なお、評価関数の第1項は式（４）の誤差を小さくする効果を持つ。ここではｗＨ＝１×１０８およびｗＣ＝１０を用いた。【００３４】
以上の計算により接触力が求まると、筋張力により発生しなければならない一般化力が次式で計算できる。
【数１８】
0004590640.tif 000019
τ´Ｇを用いて、最適化の第２段階では不等式拘束条件
【数１９】
0004590640.tif 000020
を満たし、評価関数
【数２０】
0004590640.tif 000021
を最小化するδｆ, δτ、ｆを求める。ここでａｆとａτは全要素が正の定ベクトルである。式（１７）のもとで式（２２）を最小化することにより、筋張力を計測値に近づけることができる。また、式（２０）は運動方程式から導かれた式（１６）の誤差を小さくするので、力学的な整合性も考慮されていることになる。【００３５】
筋力最適化計算の改良について説明する。筋力最適化の評価関数に、筋グループの筋張力の平均値からのずれを加える。すなわち、前記評価関数
【数２１】
0004590640.tif 000022
を
【数２２】
0004590640.tif 000023
でおきかえる。ここで、ａｍは全要素が正の定ベクトルであり、δｍは以下の拘束条件を満たすベクトルである。
【数２３】
0004590640.tif 000024
ＥＧはあらかじめ定義された各筋グループに属する筋の張力の平均値と各筋張力との差を計算するための行列であり、以下のように計算する。【００３６】
筋グループｋに属する筋の番号を含む集合をＧｋとすると，筋グループｋに属する筋の張力の平均値ｆｋ（バー）は、
【数２４】
0004590640.tif 000025
で計算される。ここでｎｋは筋グループｋに属する筋の数である。よって、筋ｎ（ｎ∈Ｇｋ）の張力と筋グループｋに属する筋の張力の平均との差は、
【数２５】
0004590640.tif 000026
で計算される。ここでＥＧｋｎは筋数と同じ数の要素を持つ横ベクトルであり、そのｉ番目の要素はＩ＝ｎのとき（１−ｎｋ／ｎｋ）、ｉ≠ｎでｉ∈Ｇｋのとき１／ｎｋ、それ以外のとき0である。最後に、すべての筋グループに含まれる筋のＥＧｋｎを縦に積み上げればＥＧが得られる。【００３７】
これまでの線形計画法を用いた計算法では、同様の役割(肘関節の伸展など)を持つ筋(協働筋)の中で主に張力を発生する筋が不連続に変化することがあり、その結果としてそれぞれの筋の張力が急激に変化するという問題があった。評価関数を上記のように変更することにより、筋張力を協働筋の間で平均化することができ、より滑らかな張力変化が得られる。【００３８】
実験例について説明する。被験者にモーションキャプチャ用のマーカとともに１６チャンネル分の電極を両脚に配置し、スクワット動作について筋電位・床反力・モーションキャプチャデータを同時に取得した。床反力を計測するためのフォースプレートは２枚使用し、左右脚にかかる力・モーメントを独立に計測した。この結果、筋電位・床反力データに関しては1msおき、モーションキャプチャに関しては33msおきのデータが得られた。【００３９】
まず、右外側広筋について筋電位・床反力のデータを使わず、τ＊Ｃ＝０、ｆ＊＝０として最適化を行った結果を図４上段に示す。筋張力の立ち上がりが図４中段の筋電位データよりも遅いことから、実際に動き始める前に筋の活動が始まっていることがわかる。そこで実際の筋電位データを用いて計算すると、図４下段のように計測値に近いパターンが得られる。筋張力の最適化に必要な計算時間は平均0.81sである。【００４０】
床反力のデータを使わずに最適化を行うと左右に均等に力を配分しようとするため、図５上段のような床反力が計算される。一方床反力の鉛直方向成分の計測値を見ると、図５中段のように動作の開始以降左右脚の力配分が不均衡になっていることがわかる。ここでも計測データを考慮することにより、図５下段のように計測値に近い配分が得られている。両足が接地しているとき、床反力の最適化に必要な計算時間は平均8.8msであった。【００４１】
図６に筋電位・床反力データを使わなかった場合(上段)と使った場合(下段)の結果を視覚的に表示したものを示す。ここでは筋張力が大きくなると色を白から黒に変化させている。床反力データを考慮すると、左右の反力の不均衡が筋張力に反映されることがわかる
【産業上の利用可能性】
【００４２】
本発明では、運動データと筋電位・床反力の計測データを用いて逆動力学計算と最適化計算を行うことにより、力学的・生理学的に妥当な筋張力を計算することができる。この方法を用いて多数のタスク・被験者について筋張力を計算し、タスク毎に拮抗筋の使い方などに類似性が見つかれば、筋電位・床反力データがない場合でも筋張力をある程度推定でき得る。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】人の筋骨格モデルを示す図である。
【図２】筋長と最大等尺性筋力との関係を示す図である。
【図３】筋長の変化率と最大筋張力との関係を示す図である。
【図４】右外側広筋の計算値及び計測値を示す図であり、上段は筋電位・床反力のデータを用いない計算結果、中段は計測されたＥＭＧ信号、下段はＥＭＧ信号を用いた計算結果を示す。
【図５】床反力の鉛直方向成分の計算値及び計測値を示す図であり、上段は筋電位・床反力のデータを用いない計算結果、中段は計測された床反力の鉛直方向成分、下段は床反力データを用いた計算結果を示す。
【図６】筋電位・床反力データを使わなかった場合 (上段) と使った場合(下段) の結果を視覚的に表示した図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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