(57)【要約】  少なくとも１つの関節を有するロボット肢用のモデルベースの神経機械コントローラが開示される。該コントローラは、該ロボット肢の状態に関するフィードバックデータを受け取って、該ロボット肢の状態を判定するように構成された有限状態機械と、該有限状態機械から状態情報を受け取って、筋肉の幾何学的形状及び／または配置情報、反射構造情報及び神経筋モデルを用いて、該ロボット肢に送る少なくとも１つの所望の関節トルク指令または剛性指令を決定するように構成された筋肉モデルプロセッサと、該筋肉モデルプロセッサによって決定された生体模倣型のトルク及び剛性を該ロボット肢の関節に指令するように構成された関節指令プロセッサとを備える。フィードバックデータは、好ましくは該ロボット肢の各関節に搭載された少なくとも１つのセンサーによって提供される。好適な実施形態では、該ロボット肢は脚であり、該有限状態機械は該脚の歩行サイクルに同期化される。
2012516780.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの関節を備えるロボット肢用のモデルベースの神経機械コントローラであって、有限状態機械、筋肉モデルプロセッサ、及び関節指令プロセッサを備え、
前記有限状態機械は、前記ロボット肢の状態に関するフィードバックデータを受け取り、該受け取ったフィードバックデータを用いて、前記ロボット肢の状態を判定するように構成され、
前記筋肉モデルプロセッサは、前記有限状態機械から状態情報を受け取り、及び、少なくとも１つのデータベースから筋肉の幾何学的形状及び／または配置並びに反射構造情報を受け取って、神経筋モデルを用いて、前記ロボット肢に送る少なくとも１つの所望の関節トルク指令または剛性指令を決定するように構成され、
前記関節指令プロセッサは、前記筋肉モデルプロセッサによって決定された生体模倣型のトルク及び剛性を前記ロボット肢の関節に指令するように構成される、神経機械コントローラ。
【請求項２】
前記フィードバックデータは、前記ロボット肢の各関節に取り付けられた少なくとも１つのセンサーによって提供される、請求項１の神経機械コントローラ。
【請求項３】
前記ロボット肢は脚であり、前記有限状態機械は、前記脚の歩行サイクルに同期化される、請求項１の神経機械コントローラ。
【請求項４】
前記脚は、動力付きの短下肢装具から構成される、請求項３の神経機械コントローラ。
【請求項５】
前記脚は膝関節を備える、請求項３の神経機械コントローラ。
【請求項６】
前記脚は膝関節をさらに備える、請求項４の神経機械コントローラ。
【請求項７】
前記脚は股関節をさらに備える、請求項６の神経機械コントローラ。
【請求項８】
少なくとも１つのセンサーが、関節の角変位及び角速度センサーであるか、トルクセンサーであるか、慣性測定ユニットである、請求項２の神経機械コントローラ。
【請求項９】
少なくとも１つの関節を備えるロボット肢を制御するための方法であって、
前記ロボット肢の状態に関するフィードバックデータを有限状態機械で受け取るステップと、
前記有限状態機械及び前記受け取ったフィードバックデータを用いて、前記ロボット肢の状態を判定するステップと、
神経筋モデル、筋肉の幾何学的形状及び／または配置情報、反射構造情報、並びに、前記有限状態機械からの状態情報を用いて、前記ロボット肢に送る少なくとも１つの所望の関節トルク指令または剛性指令を決定するステップと、
筋肉モデルプロセッサによって決定された生体模倣型のトルク及び剛性を前記ロボット肢の関節に指令するステップ
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、2009年1月30日に出願された米国仮特許出願第61/148,545号の利益を主張するものであり、該仮特許出願の全開示内容は参照により本明細書に組み込まれるものとする。
【０００２】
本願は、2008年6月12日に出願された米国特許出願第12/157,727号（該出願は、2007年6月12日に出願されたがすでに失効している米国仮特許出願第60/934,223号の利益を主張するものである）の一部継続出願であり、かつ、米国特許出願第11/395,448、第11/495,140号、及び第11/642,993号の一部継続出願である。これらの米国特許出願の全開示内容は、参照により本明細書に組み込まれるものとする。
【０００３】
本願は、2009年10月29日に出願された米国特許出願第12/608,627号（該出願は、2006年12月19日に出願されたが放棄された米国特許出願第11/642,993号の一部継続出願であって、2005年12月19日に出願されたがすでに失効している米国仮特許出願第60/751,680号の利益を主張するものである）の一部継続出願であって、米国特許出願第11/395,448号、第11/495,140号、第11/600、291号、及び第11/499,853号（これは、米国特許第7,313,463号として特許されており、2005年8月4日に出願されたがすでに失効している米国仮特許出願第60/705,651の出願日の利益を主張するものである）の一部継続出願であり、かつ、米国特許出願第11/395,448号の一部継続出願である。これらの米国特許出願の全開示内容は、参照により本明細書に組み込まれるものとする。
【０００４】
本願はまた、Hugh M. Herr、Daniel Joseph Paluska、及びPeter Dilworthによって2006年3月31日に出願された「Artificial human limbs and joints employingactuators, springs and Variable-Damper Elements」と題する米国特許出願第11/395,448号の一部継続出願である。米国特許出願第11/395,448号は、2005年3月31日に出願されたがすでに失効している米国仮特許出願第60/666,876号の出願日の利益、並びに、2005年8月1日に出願されたが既に失効している米国仮特許出願第60/704,517号の出願日の利益を主張するものである。
【０００５】
本願はまた、Hugh M. Herr、Samuel K. Au, Peter Dilworth及びDaniel Joseph Paluskaによって2006年7月29日に出願された「An Artificial Ankle-Foot System with Spring, Variable-Damping, andSeries-Elastic Actuator Components」と題する米国特許出願第11/495,140号の一部継続出願である。米国特許出願第11/495,140号は、2005年8月1日に出願されたがすでに失効している米国仮特許出願第60/704,517号の出願日の利益を主張するものであり、また、米国特許出願第11/395,448号の一部継続出願である。
【０００６】
本願はまた、Hugh M. Herr、Conor Walsh、Daniel Joseph Paluska、Andrew Valiente、Kenneth Pasch、及びWilliam Grandによって2006年11月15日に出願された「Exoskeletons for running and walking」と題する米国特許出願第11/600,291号の一部継続出願である。米国特許出願第11/600,291号は、2005年11月15日に出願されたがすでに失効している米国仮特許出願第60/736,929号の出願日の利益を主張するものであり、かつ、米国特許出願第11/395,448号、第11/499,853号、及び第11/495,140号の一部継続出願である。
【０００７】
本願は、上記の特許出願の各々の出願日の利益を主張するものであって、上記の出願の各々の開示を参照によって組み込んでいる。
【０００８】
連邦支援の研究開発に関する陳述
本発明は、認可番号VA241-P-0026の下に米国政府の支援を受けてなされたものであり、米国復員軍人援護局によって表彰された。米国政府は本発明において所定の権利を有する。
【０００９】
本発明は、人工装具、矯正器具、外骨格装具、または、ロボット装置に使用するための人工関節及び義肢の制御、特に、神経筋（神経と筋肉）の歩行モデルに基づくロボット脚の制御方法に関する。
【背景技術】
【００１０】
動物及び人間の脚移動は、複雑な神経回路網によって制御されている。中枢パターン発生器（central pattern generator：CPG）がこの神経回路網のベースを形成しているということが、２０世紀初頭に提唱されて（Brown, T. G., 1914.「Onthe nature of the fundamental activity of the nervous centres; together with ananalysis of the conditioning of rhythmic activity in progression, and a theoryof the evolution of function in the nervous system. J Physiol 48 (1), 18-46.」）、今日では確立されている（Orlovsky, G., Deliagina, T., Grillner,S., 1999.「Neuronal control of locomotion frommollusc to man. Oxford University Press, New York」）。
【００１１】
現在のところ、CPGは、脊髄中のニューロン（神経）プールの層から構成されており（Rybak, I. A., Shevtsova, N. A.,Lafreniere-Roula, M., McCrea, D. A., 2006. Modelling spinal circuitry involvedin locomotor pattern generation: insights from deletions during fictivelocomotion. J Physiol 577 (Pt 2), 617-639）、脊髄は、筋シナジーを伝達する他のニューロンプール（other neuron pools channeling muscle synergies）を介して、脚の伸筋及び屈筋に、脊髄反射がない場合でさえ、歩行運動をするのに十分な律動的活動を与える（Dietz,V., 2003. Spinal cord pattern generators for locomotion. Clin Neurophysiol 114(8), 1379- 1389; Minassian, K., Persy, I, Rattay, F., Pinter, M. M., Kern, H.,Dimitrijevic, M. R., 2007. Human lumbar cord circuitries can be activated byextrinsic tonic input to generate locomotor-like activity. Hum Mov Sci 26 (2),275-295, Grillner, S., Zangger, P., 1979. On the central generation oflocomotion in the low spinal cat. Exp Brain Res 34 (2), 241-261; Frigon, A.,Rossignol, S., 2006. Experiments and models of sensorimotor interactions duringlocomotion. Biol Cybern 95 (6), 607-627）と考えられている。それでもやはり、脊髄反射は、この複雑な神経回路網の一部であって（Rybak, I. A., Stecina, K., Shevtsova,N. A., McCrea, D. A., 2006. Modelling spinal circuitry involved in locomotorpattern generation: insights from the effects of afferent stimulation. JPhysiol 577 (Pt 2), 641-658）、歩行運動パターンの選択、伸筋及び屈筋活動のタイミング、及び、CPG出力の調節に寄与する。
【００１２】
中枢パターン発生器と調節作用を有する反射神経の組み合わせを用いることによって、ヤツメウナギ（Ekeberg, O., Grillner, S., 1999.Simulations of neuromuscular control in lamprey swimming. Philos Trans R SocLond B Biol Sci 354 (1385), 895-902）、サンショウウオ（Ijspeert, A., Crespi, A., Ryczko, D., Cabelguen, J. -M., 2007. Fromswimming to walking with a salamander robot driven by a spinal cord model.Science 315 (5817), 1416-1420）、ネコ（Ivashko,D. G., Prilutski, B. I, Markin, S. N., Chapin, J. K., Rybak, I.A., 2003. Modeling the spinal cord neural circuitry controlling cat hindlimbmovement during locomotion. Neurocomputing 52-54, 621-629; Yakovenko, S.,Gritsenko, V., Prochazka, A., 2004. Contribution of stretch reflexes tolocomotor control: a modeling study. Biol Cybern 90 (2), 146-155; Maufroy, C,Kimura, H., Takase, K., 2008. Towards a general neural controller forquadrupedal locomotion. Neural Netw 21 (4), 667-681）、及び人間（Ogihara, N., Yamazaki, N., 2001.Generation of human bipedal locomotion by a bio-mimetic neuro-musculo-skeletalmodel. Biol Cybern 84 (1), 1-11; Paul, C, Bellotti, M., Jezernik, S., Curt, A.,2005. Development of a human neuro-musculo-skeletal model for investigation ofspinal cord injury. Biol Cybern 93 (3), 153-170）の神経筋モデルが、動物及び人間の歩行運動におけるそれぞれ異なる制御方式を研究するための不可欠の道具になってきた。これらのモデルの重要性は、実験（Pearson, K., Ekeberg, O., Buschges, A.,2006. Assessing sensory function in locomotor systems using neuro-mechanicalsimulations. Trends Neurosci 29 (11), 625-631）によって提唱された、CPGのアーキテクチャ及び基礎となる反射運動を再現することにある。しかしながら、そのようなアーキテクチャが歩行運動メカニズムの原理を、どのように表しているか、または、符号化しているかを理解することについては今までほとんど注意が払われていなかった。
【００１３】
それらの原理は、既に判明しているニューラルネットワーク（神経回路網）の複雑さとは対照的に、脚移動にはほとんどまたは全く制御が必要とされないということを示唆している。たとえば、脚移動の支配的なメカニズムを捕捉する、歩行（Alexander, R., 1976. Mechanics ofbipedal locomotion. In: Perspectives in experimental biology (Ed. Davies, P.S.) Pergamon, Oxford;Mochon, S., McMahon, T., 1980. Ballistic walking. J. Biomech. 13 (1), 49-57）と走行（Blickhan, R., 1989. The spring-mass model forrunning and hopping. J. of Biomech. 22, 1217- 1227; McMahon, T., Cheng, G.,1990. The mechanism of running: how does stiffness couple with speed? J. ofBiomech. 23, 65-78）の２つの概念モデルが提案された。研究によって、この機械システムが適正に調整されている場合には、それらのモデルが自己安定化能力を有することが実証された（McGeer, T., 1990. Passive dynamicwalking. Int. J. Rob. Res. 9 (2), 62-82; McGeer, T., 1992. Principles ofwalking and running. Vol. 11 of Advances in Comparative and EnvironmentalPhysiology. Springer-Verlag BerlinHeidelberg, Ch. 4; Seyfarth, A., Geyer, H.,Gunther, M., Blickhan, R., 2002. A movement criterion for running. J. ofBiomech. 35, 649-655; Ghigliazza, R., Altendorfer, R., Holmes, P., Koditschek,D., 2003. A simply stabilized running model. SIAM J. Applied. Dynamical Systems2 (2), 187-218）。歩行ロボット及び走行ロボットは、さらに、この原理から得られた実用上の適合性及び制御上の利益を実証した（Raibert, M., 1986. Legged robots thatbalance. MIT press, Cambridge;McGeer, T., 1990. Passive dynamic walking. Int. J. Rob. Res. 9 (2), 62-82;Saranli, U., Buehler, M., Koditschek, D., 2001. Rhex: A simple and highlymobile hexapod robot. Int. Jour. Rob. Res. 20 (7), 616-631; Collins, S., Ruina,A., Tedrake, R., Wisse, M., 2005. Efficient bipedal robots based onpassive-dynamic walkers. Science 307 (5712), 1082-1085）。しかし、脚の力学のこの原理及び他の原理が人間の運動制御システムにどのように組み込まれるかという未解決の問題が残っている。
【００１４】
力学と運動制御との間のこの相互作用の重要性は、神経科学者及びバイオメカニクス研究者には同様に認識されている（Pearson, K., Ekeberg, O., Buschges, A.,2006. Assessing sensory function in locomotor systems using neuro-mechanicalsimulations. Trends Neurosci 29 (11), 625-631）。たとえば、CPGが歩行運動におけるモーター作用のための主要な駆動回路を形成することは一般に受け入れられている（Grillner, S., Zangger, P., 1979. On the central generation of locomotionin the low spinal cat. Exp Brain Res 34 (2), 241-261; Dietz, V., 2003. Spinalcord pattern generators for locomotion. Clin Neurophysiol 114 (8), 1379- 1389;Frigon, A., Rossignol, S., 2006. Experiments and models of sensorimotorinteractions during locomotion. Biol Cybern 95 (6), 607-627; Ijspeert, A. J.,2008. Central pattern generators for locomotion control in animals and robots:a review. Neural Netw 21 (4), 642-653）が、1969年にLundbergは、そのある程度単純な中枢性入力（central input）がない状態では、歩行運動力学に関する情報を中継する脊髄反射が、実際の歩行運動に見られる複雑な筋活動を形成するということを提唱した（Lundberg, A., 1969. Reflex control of stepping. In: The Nansenmemorial lecture V, Oslo: Universitetsforlaget, 5-42）。Tagaは、このアイデアを改良して、「中枢部で生成された律動は、運動器官の律動運動によって引き起こされる感覚信号によって伝達される…」ので、「運動出力（モータ出力）は、神経系と筋骨格系と環境との間の動的相互作用の創発特性（emergent property）である」と提唱した（Taga, G., 1995. A model of the neuro-musculo-skeletal system forhuman locomotion. I. Emergence of basic gait. Biol. Cybern. 73 (2), 97-111）。これに基づいて、彼は、CPGを感覚フィードバックと組み合わせて、基本的な歩きぶり（歩行）が、神経系と筋骨格系の律動的活動間のグローバルなエントレインメント（同調）からどのようにして生じるかを実証する人間の歩行運動の神経筋モデルを提示した。
【００１５】
運動出力(モーター出力)を生成する中枢性入力と反射性入力（reflex input）の実際の比が何を意味するかについては議論が続いている（Pearson, K. G., 2004. Generating the walking gait: role of sensoryfeedback. Prog Brain Res 143, 123-129; Frigon, A., Rossignol, S., 2006.Experiments and models of sensorimotor interactions during locomotion. BiolCybern 95 (6), 607-627; Hultborn, H., 2006. Spinal reflexes, mechanisms andconcepts: from Eccles to Lundberg and beyond. Prog Neurobiol 78 (3-5), 215-232;Prochazka, A., Yakovenko, S., 2007. The neuromechanical tuning hypothesis. ProgBrain Res 165, 255-265）。たとえば、歩いているネコの場合、体重を支える脚の伸筋で観察される筋活動（または筋活性。以下同じ）の約３０％だけが、筋反射に寄与しうることが推定されている（Prochazka, A., Gritsenko, V., Yakovenko, S., 2002. Sensory controlof locomotion: reflexes versus higher-level control. Adv Exp Med Biol 508,357-367; Donelan, J. M., McVea, D. A., Pearson, K. G., 2009. Force regulationof ankle extensor muscle activity in freely walking cats. J Neurophysiol 101(1), 360-371）。
【００１６】
人間の場合、歩行運動中の筋活動に対する反射神経（または反射作用）の寄与はより顕著であるように思われる。Sinkjaerとその同僚は、歩行の立脚期において、反射神経が、ヒラメ筋の筋活動に対して約５０％寄与することを無負荷実験から推定した（Sinkjaer, T., Andersen, J. B., Ladouceur, M., Christensen, L. O.,Nielsen, J. B., 2000. Major role for sensory feedback in soleus EMG activity inthe stance phase of walking in man. J Physiol 523 Pt 3, 817-827）。最近になって、Greyとその同僚は、ヒラメ筋の筋活動がアキレス腱の腱力の変化に比例して変化することを見出し、正の力帰還（正の力フィードバック）とこの筋肉に対する作用の間の直接的関係を提唱した（Grey, M. J., Nielsen, J. B., Mazzaro, N., Sinkjaer, T., 2007.Positive force feedback in human walking. J Physiol 581 (1), 99-105）。そのような大きな反射神経の寄与が全ての脚筋に存するのか否かについては依然として明らかにはされていない。Daleyとその同僚が鳥の歩行実験から結論付けたように、おそらく、下肢近位筋が中枢性入力（central input）によって主に制御され、一方、下肢遠位筋が、より大きな固有受容フィードバック （proprioceptivefeedback）ゲイン及び機械的作用に対するより大きな感度に起因して反射性入力（reflex input）によって支配されるような状況では、運動制御には、近遠位勾配が存在するだろう（Daley, M. A., Felix, G., Biewener, A. A., 2007. Running stability isenhanced by a proximo-distal gradient in joint neuromechanical control. J ExpBiol 210 (Pt 3), 383-394）。
【００１７】
地形（地勢）への適用は歩行の重要な側面である。現在市販されている短下肢装具は、歩行の立脚期の間適切な弾性を生じるように設計された軽量かつ受動的構造を利用している（S. Ron, Prosthetics and Orthotics: Lower Limb and Spinal. LippincottWilliams & Wilkins 2002）。これらの装具で使用されている先端複合材料によって、何ら障害のない人間のアキレス腱と同じ様に、制御された背屈及び足底屈がなされている間に多少のエネルギーを貯蔵し、その後、駆動力を与えられた足底屈がなされている間はエネルギーを放出することが可能になっている（A. L. Hof, B. A. Geelen, Jw. Van den Berg, "Calf muscle moment,work and efficiency in level walking; role of series elasticity," Journalof Biomechanics, Vol. 16, No. 7, pp. 523-537, 1983; D. A. Winter,"Biomechanical motor pattern in normal walking," Journal of Motor Behavior,Vol. 15, No. 4, pp. 302 - 330, 1983）。
【００１８】
この受動的かつ弾性的挙動は、ゆっくりした歩行中は足関節の機能によく似ているが、通常の歩行及び速い歩行では、さらなる外部エネルギーが必要になり、それゆえ、通常の歩行及び速い歩行を、受動的な短下肢装具では実行できない（M. Palmer, "Sagittal plane characterization of normal humanankle function across a range of walking gait speeds," Master's Thesis,Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 2002; D. H. Gates,"Characterizing ankle function during stair ascent, descent, and levelwalking for ankle prosthesis and orthosis design," Master's Thesis, BostonUniversity, 2004; A. H. Hansen, D. S. Childress, S. C. Miff, S. A. Gard, K. P.Mesplay, "The human ankle during walking: implication for the design ofbiomimetic ankle prosthesis," Journal of Biomechanics, Vol. 37, Issue 10,pp. 1467-1474, 2004）。この欠陥は、受動的短下肢装具を使用している下腿切断者の歩きぶりに反映される。彼らの自己選択した歩行速度は通常人よりも遅く、歩長は通常人よりも短い（D. A. Winter and S. E. Sienko. "Biomechanics of below-kneeamputee gait," Journal of Biomechanics, 21, pp. 361-367, 1988）。さらに、彼らの歩きぶりは明らかに非対称である。すなわち、障害のない側の足関節の動きの範囲がより小さく（H. B. Skinner and D. J. Effeney, "Gait analysis inamputees," Am J Phys Med, Vol. 64, pp. 82-89, 1985; H. Bateni and S.Olney, "Kinematic and kinetic variations of below-knee amputee gait,"Journal of Prosthetics & Orthotics, Vol. 14, No. 1, pp. 2-13, 2002）、一方、障害のある側では、股関節の伸展モーメントがより大きく、膝の屈曲モーメントはより小さい（D. A. Winter and S. E. Sienko. "Biomechanics of below-kneeamputee gait," Journal of Biomechanics, 21, pp. 361-367, 1988; H. Bateniand S. Olney, "Kinematic and kinetic variations of below-knee amputeegait," Journal of Prosthetics & Orthotics, Vol. 14, No. 1, pp. 2-13,2002）。彼らはまた、下腿を切断していない者よりも、歩行により多くの代謝エネルギーを消費する（N. H. Molen, "Energy/speed relation of below-knee amputeeswalking on motor-driven treadmill," Int. Z. Angew, Physio, Vol. 31, p 173,1973; G. R. Colborne, S. Naumann, P.E. Longmuir, and D. Berbrayer,"Analysis of mechanical and metabolic factors in the gait of congenitalbelow knee amputees," Am. J. Phys. Med. Rehabil, Vol. 92, pp 272-278,1992; R. L. Waters, J. Perry, D. Antonelli, H. Hislop. "Energy cost ofwalking amputees: the influence of level of amputation," J Bone JointSurg. Am., Vol. 58, No. 1, pp. 4246, 1976; E. G. Gonzalez, P. J. Corcoran, andL. R. Rodolfo. Energy expenditure in B/K amputees: correlation with stumplength. Archs. Phys. Med. Rehabil. 55, 111-119, 1974; D. J. Sanderson and P. E.Martin. "Lower extremity kinematic and kinetic adaptations in unilateralbelow-knee amputees during walking," Gait and Posture. 6, 126 136, 1997;A. Esquenazi, and R. DiGiacomo. "Rehabilitation After Amputation," JournAm Podiatr Med Assoc, 91(1): 13-22, 2001）。これらの差違は、下腿切断者が、足関節の力不足を補うために股関節の力をより多く使用するからかもしれない（A. D. Kuo, "Energetics of actively powered locomotion using thesimplest walking model," J Biomech Eng., Vol. 124, pp. 113-120, 2002; A.D. Kuo, J. M. Donelan, and A. Ruina, "Energetic consequences of walkinglike an inverted pendulum: Step-sto-step transitions," Exerc. Sport Sci.Rev., Vol. 33, No. 2, pp. 88-97, 2005; A. Ruina, J. E. Bertram, and M.Srinivasan, "A collisional model of the energetic cost of support workqualitatively explains leg sequencing in walking and galloping, pseudo-elasticleg behavior in running and the walk-to-run transition." J. Theor. Biol,Vol. 237, No. 2, pp. 170-192, 2005）。
【００１９】
受動的短下肢装具は、地形（地勢）への適応能力を提供することができない。現在では、遅い歩行速度を超える通常の効率的な歩行を提供するために、動力を装備した（すなわちエンジン付きの）短下肢装具が開発されている（S. Au and H. Herr. "Initial experimental study on dynamicinteraction between an amputee and a powered ankle-foot prosthesis,"Workshop on Dynamic Walking: Mechanics and Control of Human and Robot Locomotion,Ann Arbor, MI, May 2006; S. K. Au, J. Weber, and H. Herr, "Biomechanicaldesign of a powered ankle-foot prosthesis," Proc. IEEE Int. Conf. OnRehabilitation Robotics, Noordwijk, The Netherlands, pp. 298-303, June 2007; S.Au, J. Weber, E. Martinez- Villapando, and H. Herr. "Powered Ankle-FootProsthesis for the Improvement of Amputee Ambulation," IEEE Engineering inMedicine and Biology International Conference. August 23-26, Lyon, France,pp. 3020-3026, 2007; H. Herr, J. Weber, S. Au. "Powered Ankle-FootProsthesis," Biomechanics of the Lower Limb in Health, Disease andRehabilitation. September 3 - 5, Manchester, England, pp. 72 - 74, 2007; S. K.Au, "Powered Ankle- Foot Prosthesis for the Improvement of Amputee WalkingEconomy," Ph.D. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge,MA, 2007; S. Au, J. Weber, and H. Herr. "Powered Ankle-foot ProsthesisImproves Walking Metabolic Economy," IEEE Trans, on Robotics, Vol. 25, pp.51-66, 2009; J. Hitt, R. Bellman, M. Holgate, T. Sugar, and K. Hollander,"The sparky (spring ankle with regenerative kinetics) projects: Design andanalysis of a robotic transtibial prosthesis with regenerative kinetics,"in Proc. IEEE Int. Conf. Robot. Autom., Orlando, FL, pp 2939-2945, May 2006;S.K. Au, H. Herr, "On the Design of a Powered Ankle-Foot Prosthesis: TheImportance of Series and Parallel Elasticity," IEEE Robotics &Automation Magazine, pp. 52-59, September 2008）。それらのいくつかは、障害のない人間の下肢と同等の大きさ及び重量を有し、弾性エネルギーの貯蔵機能、原動力（モーターパワー）、及び、一日の典型的な歩行活動を可能にする電池エネルギーを装備している（S. K. Au, H. Herr, "On the Design of a Powered Ankle-FootProsthesis: The Importance of Series and Parallel Elasticity," IEEERobotics & Automation Magazine, pp. 52-59, September 2008）。
【００２０】
これらの装具における能動的原動力（モーターパワー）の使用によって制御の問題が生じる。これらの動力付きの装具に関するこれまでの研究では、障害のない人間の足関節のトルク−足関節状態プロファイルを行われる活動に適合させるためのアプローチが採用されていた（S. K. Au, "Powered Ankle-Foot Prosthesis for the Improvement ofAmputee Walking Economy," Ph.D. Thesis, Massachusetts Institute of Technology,Cambridge, MA, 2007; J. Hitt, R. Bellman, M. Holgate, T. Sugar, and K.Hollander, "The sparky (spring ankle with regenerative kinetics) projects:Design and analysis of a robotic transtibial prosthesis with regenerativekinetics," in Proc. IEEE Int. Conf. Robot. Autom., Orlando, FL, pp2939-2945, May 2006; F. Sup, A. Bohara, and M. Goldfarb, "Design andControl of a Powered Transfemoral Prosthesis," The International Journalof Robotics Research, Vol. 27, No. 2, pp. 263-273, 2008）。原動力（モーターパワー）の供給によって、受動的装具によって提供される単なるばねのような挙動ではなく、より速い歩行時において、角度−トルクプロファイルの開仕事ループ（open work loop）をサポートすることができる。しかしながら、この制御方法は、固有の適応性をもたらすものではない。それどころか、全ての意図された活動及び地勢の変化に対してトルクプロファイルが必要とされると共に、それらのプロファイルを選択するための適切な手段も必要とされた。
【００２１】
一般に、既存の市販されている能動的人工足関節は、遊脚期中に足関節角度を再設定できるだけであり、地面への最初の接触時に地勢に適合した足関節位置に収束させるために数歩を要する。さらに、それらは、正常な歩行に必要な立脚期の駆動力を提供せず、それゆえ、立脚期の正味の仕事（量）を傾斜した地形に対して適応させることができない。特に、動力付きの短下肢装具の制御方式は、目標速度で既知の地勢上を歩く障害のない人間の歩行の測定から得られた一定のトルク−足関節状態の関係に頼っている。それらのコントローラは、それらの意図された歩行速度及び地勢では有効ではあるが、速度が変化したり地勢が変化したりするなどの環境外乱に対して適応できるようにするものではない。
【００２２】
近年、制御の基本として正の力帰還反射方式を用いる神経筋モデルが、脚移動（歩行）の生体力学のシミュレーション研究で利用されている（出版のために提出された）「H. Geyer, H. Herr, "A muscle-reflex model that encodesprinciples of legged mechanics predicts human walking dynamics and muscleactivities」、及び「H. Geyer, A. Seyfarth, R. Blickhan, "Positive force feedback inbouncing gaits?," Proc. R Society. Lond. B 270, pp. 2173-2183, 2003」。このような研究は、地勢への適応の必要性に関する有望性を示している。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００２３】
１側面では、本発明は、人間の歩行の神経筋モデルに基づく生体模倣型のロボット脚用のコントローラ及び制御方法である。制御アーキテクチャは、歩行の間、動力付きの義足、整形具、または、外骨格の足関節、膝関節、及び股関節に生体模倣型トルクを指令する。好適な実施形態では、動力付きの装置は、トルクの制御が可能な人工の足関節及び膝関節を備える。適切な関節トルクは、ロボット脚装置の各関節（各継ぎ手）に搭載されたセンサーによって提供されるフィードバック情報によって決定されてユーザに提供される。これらのセンサーには、限定はしないが、関節の角変位及び角速度を利用するデジタルエンコーダ、ホール効果センサーまたはこれに類するもの、足関節及び膝関節におけるトルクセンサー、及び、膝関節と足関節の間に配置された少なくとも１つの慣性測定ユニット（IMU）が含まれる。
【００２４】
ロボット脚からの関節の状態（関節の位置及び速度）のセンサー情報を、人間の歩行の神経筋モデルへの入力として使用する。ロボット脚からの関節状態に関するセンサー情報を用いて、その仮想筋肉の各々の内部状態を判定し、それぞれの仮想筋肉の筋力及び剛性に与えられるべき特定の筋活動のレベルが、らせん反射（作用）モデルから決定される。ロボット脚が、大腿を切断した者が装着する義足である場合には、足関節（足首）及び膝（関節）における角度センサーによって、それらの関節部の結合状態が測定される。股関節については、ユーザの腿のアブソリュートオリエンテーション（または絶対定位）が、人工膝にある角度関節センサー、及び該人工膝の関節と足関節の間に配置されたIMUを用いて決定される。股関節の位置及び速度を推定するために、制御アーキテクチャは、歩行中は、上半身（胴体）が比較的垂直な姿勢を維持するという想定の下で動作する。
【００２５】
１側面では、本発明は、少なくとも１つの関節を有するロボット肢（ロボットの手及び／または足）用のモデルベースの神経機械コントローラであり、該コントローラは、ロボット肢の状態に関するフィードバックデータを受け取って該ロボット肢の状態を判定するように構成された有限状態機械、該有限状態機械からの状態情報、及び少なくとも１つのデータベースからの筋肉の幾何学的形状／配置及び反射アーキテクチャ（反射構造）情報を受け取り、神経筋モデルを用いて、ロボット肢に送るべき少なくとも１つの所望の関節トルク指令または剛性指令を決定するように構成された筋肉モデルプロセッサ、及び、ロボット肢の関節において筋肉モデルプロセッサによって決定された生体模倣型トルク及び剛性を与えることを命令するように構成された関節命令プロセッサを備える。好適な実施形態では、フィードバックデータは、ロボット肢の各関節に搭載された少なくとも１つのセンサーによって提供される。別の好適な実施形態では、ロボット肢は脚であり、有限状態機械は、脚の歩行サイクルに同期させられる。
【００２６】
別の側面では、本発明は、少なくとも１つの関節を含むロボット肢を制御するためのモデルベースの方法であって、有限状態機械においてロボット肢の状態に関するフィードバックデータ（帰還データともいう）を受け取るステップと、該有限状態機械及び受け取ったフィードバックデータを用いてロボット肢の状態を判定するステップと、神経筋モデル、筋肉の幾何学的形状／配置情報、及び反射アーキテクチャ（反射構造）情報、並びに、該有限状態機械からの状態情報を用いて、ロボット肢に送るべき少なくとも１つの所望の関節トルク指令または剛性指令を決定するステップと、ロボット肢の関節において筋肉モデルプロセッサによって決定された生体模倣型のトルク及び剛性を（生じるように）命令するステップを含む。
【００２７】
本発明の他の側面、利点、及び新規な特徴は、以下の本発明の詳細な説明及び添付の図面からより明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の１側面にしたがう一般的な神経筋モデルアーキテクチャの例示的な１実施形態のブロック図である。
【図２】Ａ〜Ｆは、本発明の１側面にしたがう一般的な神経筋モデルアーキテクチャの進展の６つの段階の各々を示している。
【図３】本発明による一般的な神経筋モデルアーキテクチャの１つの側面にしたがうパターン発生を視覚的に表したものである。
【図４】Ａは、本発明の１側面にしたがう、モデルと地面との間の動的相互作用から自己組織化された（self-organized）人体モデルの歩行を示しており、Ｂは、対応する床反力（地面反力ともいう）を示している。
【図５】Ａ、Ｂ、Ｃにおいて、それぞれ、本発明の１側面にしたがって、股関節（または臀部）、膝（関節）、足関節（または足首）について、モデルと被験者とで定常歩行（定常状態時の歩行）を比較して示している。
【図６】階段を上る歩行への適応を示しており、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、それぞれ、本発明の１側面にしたがう、モデルのスナップショット、正味の仕事、伸筋活動パターン、対応する床反力を示している。
【図７】階段を下りる歩行への適応を示しており、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、それぞれ、本発明の１側面にしたがう、モデルのスナップショット、正味の仕事、伸筋活動パターン、対応する床反力を示している。
【図８】本発明の１側面にしたがう筋肉−腱モデルの略図である。
【図９】本発明の１側面にしたがう接触モデルを示す。
【図１０】本発明の１側面にしたがう好適な実施形態で使用される短下肢装具の例示的な１実施形態を示しており、Ａ、Ｂ、Ｃは、それぞれ、物理系、（ドライブトレーン（動力伝達系）、機械モデルを示している。
【図１１】本発明の１側面にしたがう、歩行サイクルに同期化された有限状態機械の例示的な１実施形態を示す図であり、該有限状態機械は、各状態において状態遷移閾値及び等価な足関節−足の生体力学的特性（または構造）を有し、図１０のＡ〜Ｃの短下肢装具の最上位レベルの制御を実施するために使用される。
【図１２】本発明の１側面にしたがう、短下肢装具用の制御システムの例示的な１実施形態のブロック図である。
【図１３】本発明の１側面にしたがう、３つの歩行条件、すなわち、水平な地面（Ａに示す）、上り斜面（Ｂに示す）、下り斜面（Ｃに示す）に対する完全な１歩行サイクルにわたる装具トルクのプロット例である。
【図１４】本発明の１側面にしたがう、装具のマイクロコントローラに実装された筋骨格モデルの例示的な１実施形態を示しており、Ａは、２リンク足関節モデル、Ｂは、詳細なヒルタイプ筋肉モデル（Hill-type muscle model）、Ｃは、筋肉モデル骨接合（muscle model skeletal attachment）の幾何学的形状／配置を示している。
【図１５】本発明の１側面にしたがう、足関節の角度、筋力、及び足関節トルクの足底屈筋成分間の関係を含む、仮想足底屈筋の反射方式の例示的な１実施形態を示す。
【図１６】Ａ、Ｂは、それぞれ、肢（特に下肢）を失った被験者が装着した装具と下肢が損傷していない体重と身長が釣り合った被験者の生物学的足関節との間で、実験中に測定されたトルク（足関節トルクを含む）と角度（足関節角度を含む）の軌跡を比較して示す図である。
【図１７】本発明の１側面にしたがう、パラメータを最適化した後のトルクプロファイルを生物学的トルクプロファイルと比較して示す図である。
【図１８】本発明の例示的な１実施形態について、３つの異なる歩行条件、すなわち、水平な地面（Ａに示す）、上り斜面（Ｂに示す）、下り斜面（Ｃに示す）において、実験によって測定された装具のトルク−角度の軌跡をプロットした図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
制御アーキテクチャは、歩行中に、動力付きの義足、整形具、または外骨格の足関節、膝関節及び股関節に生体模倣型トルク指令を与えるために提供される。この実施形態では、動力付きの装置は、トルクの制御が可能な人工の足関節及び膝関節を備える。ロボット脚装置の各関節に搭載されたセンサーによって提供されたフィードバック情報によって決定された適切な関節トルクがユーザに提供される。これらのセンサーには、限定はしないが、関節の角変位及び角速度を利用するデジタルエンコーダ、ホール効果センサーまたはこれに類するもの、足関節及び膝関節におけるトルクセンサー、及び、膝関節と足関節の間に配置された少なくとも１つの慣性測定ユニット（IMU）が含まれる。
【００３０】
ロボット脚（股関節、膝関節、及び足関節）からの関節の状態（関節の位置及び速度）のセンサー情報を、人間の歩行の神経筋モデルへの入力として使用する。このモデルは、ロボット脚からの関節状態に関するセンサー情報を用いて、その仮想筋肉の各々の内部状態を判定し、及び、らせん反射（作用）モデルから決定されたそれぞれの仮想筋肉の筋力及び剛性に与えられるべき特定の筋活動のレベルを確立する。ロボット脚が、大腿を切断した者が装着する義足である場合には、足関節及び膝関節における角度センサーによって、それらの関節部の関節状態が測定される。股関節については、ユーザの腿のアブソリュートオリエンテーション（または絶対定位）が、人工膝にある角度関節センサー、及び該人工膝の関節と足関節の間に配置されたIMUを用いて決定される。股関節の位置及び速度を推定するために、制御アーキテクチャは、歩行中は、上半身（胴体）が比較的垂直な姿勢を維持するという想定の下で動作する。
【００３１】
本明細書、並びに参照により本明細書に組み込まれた出願において使用されているいくつかの用語の意味を下記するが、それらの意味に限定されるわけではない。
【００３２】
「アクチュエーター」は、後述のように規定されるあるタイプのモーターを意味する。
【００３３】
「作動筋」は、他の要素である拮抗筋による抵抗または反作用を受ける収縮性要素を意味する。
【００３４】
「作動筋−拮抗筋アクチュエーター」は、互いに逆の作用を行う（少なくとも）２つのアクチュエーター、すなわち、エネルギーを与えられると２つの要素を近づける作動筋アクチュエーターと、エネルギーを与えられると２つの要素を遠ざける拮抗筋アクチュエーターとから構成されるメカニズム（機構）を意味する。
【００３５】
「拮抗筋」は、別の要素である作動筋による抵抗または反作用を受ける膨張性要素を意味する。
【００３６】
「生体模倣」は、関節や四肢などの生体構造や生体機構の特性及び挙動をまねる（模倣する）人工の構造または機構を意味する。
【００３７】
「背屈」は、足の先端が上に向かって動くように足関節を曲げることを意味する。
【００３８】
「弾性」は、伸張や圧縮による変形後に元の形状に回復する能力を意味する。
【００３９】
「伸展」は、関節における肢の骨間の角度を大きくする該肢の関節のまわりの曲げ運動を意味する。
【００４０】
「屈曲」は、関節における肢の骨間の角度を小さくする該肢の関節のまわりの曲げ運動を意味する。
【００４１】
「モーター」は、供給されたエネルギーを機械エネルギー（または力学的エネルギー）に変換することによって運動を生じさせ、または運動を与える能動要素を意味し、電気モーター／電気アクチュエーター、空気圧モーター／空気圧アクチュエーター、または、油圧モーター／油圧アクチュエーターを含む。
【００４２】
「足底屈」は、足の先端が下に向かって動くように足関節を曲げることを意味する。
【００４３】
「ばね」は、圧縮後や伸張後に元の形状に復帰する金属コイルやリーフ構造（leaf structure）などの弾性デバイスを意味する。
【００４４】
本発明のこの側面にしたがう、神経筋モデルベースの制御方式の例示的な１実施形態を図１のブロック図に示す。図１において、本発明にしたがう神経筋モデルは、各々のモデル化された筋肉ユニット１２０毎に反射ループ（反射アーキテクチャ）１１０を有する。文献から得られる筋肉のモーメントアーム値１４０を用いて関節トルク及び剛性を計算する（１３０）ために、全てのモデル化された筋肉からの予測された力及び剛性が使用される。このモデルの計算値は、生体模倣型ロボット脚の関節１５０に対する所望の正味のトルク値及び剛性値としてコントローラに送られる。コントローラ１６０は、ロボット関節１５０の各々におけるトルク値及び剛性値を追跡する。
【００４５】
仮想筋肉の各々が要求された力を生ずるためには、筋刺激（筋肉刺激）パラメータSTIM(t)が必要である。このパラメータを、外部入力または局所フィードバックループから決定することができる。例示的な生体模倣型脚の制御方法では、STIM(t)はローカルフィードバックループに基づいて計算される。このアーキテクチャは、Geyer及びHerrによって開発された反射フィードバックフレームワークに基づく（出版のために提出された「H. Geyer, H. Herr, "A muscle-reflex model that encodesprinciples of legged mechanics predicts human walking dynamics and muscleactivities」）。該論文の全内容を参照により本明細書に組み込むものとする。このフレームワークでは、神経制御は、障害のない（すなわち損傷を受けていない）人間の筋肉の伸展反射を模倣するように設計されている。この神経筋反射に基づく制御方法は、生体模倣型ロボット脚が人間と同様の関節力学（または機構）を複製することを可能にする。
【００４６】
神経機械モデル。歩行力学（歩行のメカニズム）の原理を符号化する反射制御を有する人体モデルは、人間の歩行動力学及び筋肉活動を予測する。神経科学者は、動物及び人間の歩行を制御する複雑なニューラルネットワーク（神経回路網）を次第につきとめつつある一方で、バイオメカニクス研究者は、歩行力学の原理に注目すれば、歩行には、モーター制御がほとんど必要とされないことを見出している。ここで、筋反射（筋肉反射ともいう）行動がそれら２つの見解を関連付けるのにどれ程重要なものでありうるかを示す。開発された人間の歩行モデルは、歩行力学の原理を符号化する筋反射行動によって駆動される。この原理に基づく反射制御を具備したことによって、該モデルは、地面との動的な相互作用から歩行状態へと安定化し、地面の変動に耐え、及び、階段にも自己適応する。さらに、該モデルは、実験から既知の関節角度、関節トルク、及び筋肉活動と定性的に合致しており、人間のモーター出力は、歩行力学の原理を歩行を担っているニューラルネットワークに関連付ける筋反射活動によって主に形成できることを示唆している。
【００４７】
モーター制御を具備する人間の歩行モデルは、かかる歩行力学の原理を含むように設計された筋反射に基づく。これらの原理は、脚歩行の単純な概念モデルに由来し、立脚状態における従順な脚動作（Blickhan, R., 1989. The spring-mass model for running and hopping.J. of Biomech. 22, 1217- 1227; Ghigliazza, R., Altendorfer, R., Holmes, P.,Koditschek, D., 2003. A simply stabilized running model. SIAM J.Applied. Dynamical Systems 2 (2), 187-218; Geyer, H., Seyfarth, A., Blickhan,R., 2006. Compliant leg behaviour explains the basic dynamics of walking andrunning. Proc. R. Soc. Lond. B 273, 2861-2867）、静的な関節トルク平衡に基づくセグメント化された脚の安定化（Seyfarth, A., Gunther, M., Blickhan, R., 2001. Stable operation ofan elastic three-segmented leg. Biol. Cybern. 84, 365-382; Gunther, M.,Keppler, V., Seyfarth, A., Blickhan, R., 2004. Human leg design: optimal axialalignment under constraints. J. Math. Biol. 48, 623-646）、バリスティック遊脚機構（ballistic swing-legmechanics）の利用（Mochon,S., McMahon, T., 1980. Ballistic walking. J. Biomech. 13 (1), 49-57）、及び、遊脚の引き戻し（Swing-legretraction）を用いた歩行の安定性の向上（Seyfarth, A., Geyer, H., Gunther, M., Blickhan, R., 2002. A movementcriterion for running. J. of Biomech. 35, 649-655; Seyfarth, A., Geyer, H.,Herr, H. M., 2003. Swing-leg retraction: a simple control model for stablerunning. J. Exp. Biol. 206, 2547-2555）への依存を含む。螺旋状の反射神経と組み合わされた、正の力及び長さ（または距離）帰還作用を含むヒルタイプ筋肉を用いて、それらの機械的特性を効果的に符号化する。
【００４８】
このモデルの挙動を、人間の歩行に関する文献からの動力学的証拠、運動学的証拠、及び筋電図検査の証拠と比較すると、歩行力学の原理を符号化（コード化）するように設計されたモーター制御を具備する神経筋モデルは、生物学的な歩行機構及び筋肉活動を生成できることがわかった。この反射制御によって、該モデルは、パラメータを介入させることなく、地面の高さの突然の変化に耐えることができ、かつ、階段の上り下りに適応することができる。
【００４９】
人体モデルの構造及び制御は、概念的な質点モデル（point-mass model）から６つの段階を経て、上半身、及び、各々が７つの筋肉によって動かされて筋反射によって制御される２または３つに分節した脚を有する神経筋活動を行う二足動物に進展する。図２のＡ〜Ｆは、本発明のこの側面にしたがう、一般的な神経筋モデルアーキテクチャの進展の６つの段階を示している。最初の３つの段階（図２のＡ〜Ｃ）では、立脚状態における従順な（または立脚状態に順応した）脚動作が統合されて安定化される。４番目の段階（図２のＤ）では、上半身及びそのバランス制御が加わる。最後の２つの段階（図２のＥ及びF）では、遊脚期中における脚の突き出し及び引き込みの準備を行うと共にそれらを確実に行うようにする。
【００５０】
以下の段落でより詳細に説明する図２のＡ〜Ｆにおいて、立脚時の脚構成（図２のＡ）から開始して、正の力帰還F+でヒラメ筋（SOL）及び集中した広筋群（vasti group muscles：VAS）を駆動することによって、歩行及び走行の鍵（重要な手段）としての従順な脚動作が生じる（図２のＢ）。膝の過伸展を防止するために、F+を用いる二関節筋である腓腹筋（gastrocnemius muscle：GAS）が追加され（図２のＣ）、膝関節が閾値の１７０°を超えて伸びるとVASは抑制される。足関節の過伸展を防止するために、前脛骨筋（TA）が追加され、前脛骨筋による長さの正帰還L+を用いた足関節の定位置への引き込みは、正常な立脚状態の下においてヒラメ筋からの負の力帰還F-によって抑制される。足の振りを可能にするために上半身が追加される（図２のＤ）。上半身は、立脚時の足の股関節屈筋（hip flexor：HFL）及び共に駆動される股関節伸展筋（GLU、HAM）によって垂直方向に対して基準角度だけ傾けられ、この場合、二関節筋のHAMによって、股関節伸展筋モーメントから生じる膝の過伸展が防止される。HFL／GLUに一定の刺激をそれぞれ加え／除去することによって、及び、他方の脚にかかる負荷に比例してVASを抑制することによって、着地状態にある該他方の（先行している）脚が振り出しを開始する（図２のＥ）。実際の脚の振り出しは、L+がHAMのL-によって抑制されるまで、該L+を使用するHFLによって促進される（図２のＦ）。HFLの刺激は、地面から離れるときの上半身の傾きに依存してバイアスをかけられる。さらに、GLU及びHAMに対してF+を用いることによって、脚を引っ込め、振り出しが終わりに近づくと脚をまっすぐにする。最後に、TAの今や抑制されていないL+によって、足関節は定位置まで動かされる（図２のＧ）。
【００５１】
立脚時の脚の従順さ及び安定性。二足歩行ばね-質量モデルが、人間の歩行の概念的基礎の出発点として使用される（図２のＡ）。このモデルは、２つの質量ゼロのばね脚２１０、２２０上で進行する質点２０５のみから構成されているが、人間の歩行及び走行で観察される質量中心動力学を再現し、立脚時の従順な脚動作に基づいて、それらの歩行と走行の両方を１つの概念的フレームワークに統合する（Geyer, H., Seyfarth, A., Blickhan, R., 2006. Compliant leg behaviourexplains the basic dynamics of walking and running. Proc. R. Soc. Lond. B 273,2861-2867）。
【００５２】
神経筋脚の従順な挙動を実現するために、各ばね２１０、２１５は、腿２２０、すね２２５、及び足２３０で置き換えられ、ヒラメ筋（SOL）２３５及び広筋群（VAS）２４０が追加される。歩行の立脚期の間、これらの筋は、局所的な正の力帰還（F+）によって筋活動を行う（図２のＢ）。この力の反射は、Geyer, H., Seyfarth, A.,Blickhan, R., 2003の「Positive force feedback in bouncing gaits? Proc.R. Soc. Lond. B 270, 2173-2183」に記載されているのと同じ様にモデル化される。正の力帰還がされている状態では、筋肉ｍの刺激Sm(t)は、予備刺激S0,mと、筋力Fmを（Δtだけ）時間遅延させて利得（Ｇ）を乗じたものとの和であり、すなわち、Sm (t)＝S0, m＋ＧmFm（ｔ−Δtm）である。
【００５３】
従順な脚動作は極めて重要であるが、分節した脚の関節の安定性を脅かすものでもある（Seyfarth, A., Gunther, M., Blickhan, R., 2001. Stable operation ofan elastic three-segmented leg. Biol. Cybern. 84, 365-382; Gunther, M., Keppler,V., Seyfarth, A., Blickhan, R., 2004. Human leg design: optimal axial alignmentunder constraints. J. Math. Biol. 48, 623-646）。分節した脚では、膝関節トルクτｋ及び足関節トルクτａは、静的平衡τｋ／τａ＝ｈｋ／ｈａにしたがう。ここで、ｈｋ、ｈａは、それぞれ、膝関節、足関節から脚力ベクトルFlegまでの垂直距離である。実際には、一方の関節における大きな伸展トルクによって他方の関節がFlegにより接近させられ、バネのように挙動する脚が過伸展を起こす恐れがある（詳細については、Seyfarth, A., Gunther, M., Blickhan, R., 2001. Stable operation ofan elastic three-segmented leg. Biol. Cybern. 84, 365-382を参照）。
【００５４】
膝関節または足関節において過伸展を起こすこの傾向は、腓腹筋（GAS）２４５及び前脛骨筋（TA）２５０を追加することによって生じる（図２のＣ）。SOL及びVASと同様に、二関節のGASは、歩行の立脚期の間、局所的な正の力帰還（F+）を用いる。この筋反射は、足関節における大きな伸展トルクに起因する膝関節の過伸展を防止するだけでなく、従順な脚挙動全体の実現に寄与する。これとは対照的に、単関節のTAは、局所的な正の長さ帰還（L+）を用い、この場合、STA(t)＝S0,TA＋GTA（lCE,TA−loff,TA）（ｔ−Δt,TA）である。ここで、lCE,TAはTA繊維長であり、loff,TAは長さオフセットである。足を曲げることによって、TAのL+は、大きな膝関節トルクが生じたときに足関節が過伸展するのを防止する。しかしながら、この筋反射は、足関節伸筋の十分な活動によって膝関節及び足関節のトルク平衡が保持される場合には必要ではない。この状況においてTAが不必要にSOLに対抗するのを回避するために、SOLからの負の力帰還（F-）によってTA刺激が抑制され、この結果、STA(t)＝S0,TA＋GTA（lCE,TA−loff,TA）（ｔ−Δt,TA）−GSOLTAFSOL（ｔ−ΔtSOL）となる。さらに、膝関節が過伸展を起こすのを防ぐために、膝関節が閾値の１７０°を超えて延びるとVASが抑制されて、SVAS(t)＝S0, VAS＋GVASFVAS（ｔ−ΔｔVAS）−ｋψΔψk（ｔ−Δｔk）となる。ここで、ｋψは比例ゲイン（比例利得）、Δψk＝ψk−１７０°、及び、ψkは膝関節角度である。この反射抑制は、ψk＞０で膝関節が実際に伸展している場合にのみ作動する。
【００５５】
上半身とそのバランス。概念的なばね−質量モデルから神経筋動作を行う二足動物に進展する次のステップでは、質点表現は破棄され、上半身（上体）２５５（該上半身のまわりに脚を振り動かすことができる）が導入される（図２のＤ）。この上半身２５５は、頭、腕、及び胴体（これらをHATと略記する）と結合する。歩行の間HAT２５５のバランスをとるために、臀筋群（GLU）２６０及び股関節屈筋群（HFL）２６５が脚の各々に付加される。GLU２６０及びHFL２６５は、HAT２５５の重力の方向に対する前傾角（前方側への傾き角）θの比例微分（proportional-derivative）信号、SGLU/HFL 〜±［kp（θ−θref）＋kddθ／dt］で刺激される。ここで、kpは比例ゲイン（比例利得）、kdは微分ゲイン（微分利得）であり、θrefは基準傾き角である（類似のアプローチについては、たとえば、「Gunther, M., Ruder, H., 2003. Synthesis of two-dimensional humanwalking: a test of the λ- model. Biol. Cybern. 89, 89-106」と比較されたい）。重いHAT２５５を引き上げるときにGLU２６０によって生じる大きな股関節トルクに起因する膝関節の過伸展に対抗するために、SHAM〜SGLUを有する二関節筋のハムストリング筋群（hamstring muscle group：HAM）２７０も含まれている。脚が十分な重さの重量を支える場合には股関節トルクだけがHAT２５５とバランスをとる（平衡状態を保つ）ことができるので、GLU２６０、HAM２７０及びHFL２６５の刺激は、各脚が支える体重に比例して脚毎に調節される。この結果、各脚の股関節筋は、立脚期の間のみHATのバランス制御に貢献する。
【００５６】
脚を繰り出し（突き出し）及び脚を引っ込めるスイング動作（脚の振り動かし）。人体モデルの構造は、脚を繰り出し及び脚を引っ込めるスイング動作を生じる筋反射制御を除いて完成している。立脚期の脚の機能の重要性は、対をなす脚のうちの一方の側（すなわち対側）の脚によって支えられている体重（bw）に比例して小さくなること、及び、両脚支持期において早くも脚を繰り出すスイング動作が開始されること（図２のＥ）が想定されている。人体モデルは、どの脚が最後に立脚期に入ったか（どの脚が対をなす脚のうちの対側の脚であるか）を検出し、該対側の脚が支えている重量に比例して他方の側（すなわち同側）の脚のVAS２４０のF+を抑制する。この場合、
【数１】
2012516780.tif 000003
である。この対側性の抑制によって、膝関節は、ばねのように機能する動作を中断し、及び、足関節が伸びている間に曲がって、脚を地面から離して前方に進めることが可能になる。このカタパルト（または射出機）機構は、足関節が十分に押し返す場合にのみスイング動作を開始することが可能であるが、該モデルは、さらに、両脚支持期において一定量ΔSだけ、HFL２６５の刺激を大きくし、GLUの刺激を小さくすることによって脚を繰り出すスイング動作の準備をする。
【００５７】
実際のスイング動作中は、脚のバリスティック運動（ballistic motion）に主に頼っているが、該運動は２つの点で影響を受ける（図２のＦ）。一方、スイングする脚の繰り出しは容易になる。HFL２６５は、立脚期から遊脚期への移行時にHAT２５５の前方ピッチ角（forward pitch angle）θrefによってバイアスされた長さの正帰還（L+）を用いて刺激される。該刺激は、SHFL(t)＝S0, HFL＋ｋlean（θ−θref）TO＋GHFL（ｌCE, HFL−ｌoff, HFL）（ｔ−Δt, HFL）である。このアプローチを用いることによって、スイングする脚のバリスティック運動が、時間的に遅れることなく脚を前方に進めるための運動量を獲得することが確保される（Mochon, S., McMahon, T., 1980. Ballistic walking. J. Biomech. 13(1), 49-57）。
【００５８】
さらに、スイングする脚は、伸ばし過ぎないようにされ、かつ、確実に該脚の引き込みが行われる。遊脚期に、脚が伸びて適正な向きを維持すると、歩行システムは自己安定化して歩行サイクルに入る（McGeer, T., 1990. Passive dynamic walking. Int. J. Rob. Res. 9 (2),62-82; Seyfarth, A., Geyer, H., Gunther, M., Blickhan, R., 2002. A movementcriterion for running. J. of Biomech. 35, 649-655; Ghigliazza, R., Altendorfer,R., Holmes, P., Koditschek, D., 2003. A simply stabilized running model. SIAM J.Applied. Dynamical Systems 2 (2), 187-218; Geyer, H., Seyfarth, A., Blickhan,R., 2006. Compliant leg behaviour explains the basic dynamics of walking andrunning. Proc. R. Soc. Lond. B 273, 2861-2867）。外乱に対するこの機械的自己安定性の耐性は、スイングする脚が地面に着地する前に追加的に引き込まれる場合には大きく改善されうる（Seyfarth, A., Geyer, H., 2002. Natural control of spring-likerunning - optimized self-stabilization. In: Proceedings of the 5thinternational conference on climbing and walking robots. ProfessionalEngineering Publishing Limited, pp. 81-85; Seyfarth, A., Geyer, H., Herr, H.M., 2003. Swing-leg retraction: a simple control model for stable running. J.Exp. Biol. 206, 2547-2555）。この「停止−引き込み」方式を実施するために、３つの筋反射が人体モデルに設けられる。スイングする脚の伸ばし過ぎ（過伸展）は、該脚を繰り出している間に膝関節が完全伸展状態まで伸びたときに該脚が受ける前方インパルス（forward impulse）によって生じるものであるが、かかる伸ばし過ぎが防止される。ここで、HFLのL+は、スイング動作時にHAMが受ける伸びに比例して抑制される。この場合、SHFL (t)＝ｋlean（θ−θref）TO＋GHFL（lCE, HFL−loff, HFL）（ｔ−Δt, HFL）−GHAMHFL（lCE, HAM−loff, HAM）（ｔ−Δt, HAM）である。さらに、F+が、GLUとHAMに対してそれぞれ使用されて、SGLU (t)＝S0,GLU＋GGLU FGLU（ｔ−ΔｔGLU）、S HAM (t)＝S0, HAM＋G HAM F HAM（ｔ−ΔｔHAM）となり、これによって、実際の繰り出し運動量に依存して、スイングしている脚が、停止するだけでなく、この運動量の一部を、脚をまっすぐにするために及び脚を引き込みために使用する（転化する）ことが確保される。最後に、フットクリアランス（foot clearance。または、足間距離）を確保するために導入されたTAのL+がスイング動作全体にわたって維持される。SOL、GAS及びVASは、この遊脚期の間活動しない。
【００５９】
反射制御パラメータ。筋刺激Sm(t)に対するそれぞれの反射作用の寄与は、該モデルで使用された式によって決定される。どのパラメータの最適化も実施されなかった。パラメータは、反射運動（F+、L+）についての以前の知識から得られたか、または、もっともらしい推定を行うことによって得られたものである。全ての筋刺激は、筋活動Aｍ(t)に変換される前は、０．０１〜１の範囲に制限されている。表１には、好適な実施形態で使用される立脚期の反射方程式が示されている。
【表１】
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【００６０】
表２には、好適な実施形態で使用される遊脚期の反射方程式が示されている。
【表２】
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【００６１】
結果。人体モデルは、その筋肉をフィードフォワード制御によって活性化させる中枢パターン発生器（central pattern generator：CPG）を有していないが、地面を検出するためにそれぞれの足の親指のつけ根のふくらみとかかとにあるセンサーを用いて立脚用及び遊脚用のそれぞれ異なる反射神経（または反射作用）をそれぞれの足毎に切り替える。その結果、該モデルとそれの機械的環境との動的相互作用は、筋活動の生成に不可欠な要素となっている。図３は、本発明のこの側面にしたがうパターン発生を視覚的に示している。図３では、中枢パターンの代わりに、反射神経が筋刺激Sm３０５、３１０を生成する。左（Ｌ）３２０の脚と右（Ｒ）３３０の脚は、別々の立脚用反射神経３４０、３４５、及び、遊脚用反射神経３５０、３５５を有しており、これらの反射神経は、足の親指のつけ根のふくらみとかかとにあるセンサー３７０、３７５からの接触検出３６０、３６５に基づいて選択される。反射神経の出力は、機械的入力Ｍｉ３８０、３８５、絡み合い機構（intertwining mechanics）、及びモーター制御に依存する。
【００６２】
歩行状態。機構及びモーター制御のこの相互依存性が人間の歩行にどれほど重要であるかを調べるために、該モデルを、立脚期には左脚から、遊脚期には右脚から開始させ、標準的な歩行速度ｖ０＝１．３ｍ／秒で移動させた。このモデル化された筋反射の時間遅延は最大２０ｍｓであるので、最初は全ての筋肉は活動していない。図４のＡは、本発明の１つの側面にしたがう、モデルと地面との間の動的な相互作用から自己組織化された（self-organized）人体モデルの歩行を示しており、Ｂは、対応する床反力（GRF）を示している。図４のＡには、２５０ｍｓ毎に撮影された人体モデルのスナップショットが示されており、図４のＢには、対応するモデルGRFが示されており、左脚４０５、４１０と右脚４１５、４２０のそれぞれについて別個にプロットされている（３０Ｈｚ低域フィルタリングを施されている）。該モデルは、水平速度１．３ｍ／秒で歩行を開始して、初めの２歩歩いた後で速度を落とすが、同じ歩行速度に急速に回復している。筋活動＞１０％を示す右脚４１５の脚筋だけが図示されている。それぞれの脚のψａ，ｋ，ｈ（足関節、膝関節、及び股関節の角度の定義）の初期条件は、（左脚について）ψａ，ｋ，ｈ＝８５°、１７５°、１７５°、（右脚について）ψａ，ｋ，ｈ＝９０°、１７５°、１４０°であった。
【００６３】
これらの乱された初期条件のために、該モデルは、わずかにつぶれて最初の一歩で速度が遅くなる（図４のＡ）。しかしながら、そのパラメータが適正に選択されている場合には、該モデルは後続の歩行の間に急速に回復し、モデルと地面との間の動的相互作用から歩行を自己組織化する。ここで、立脚期における脚の垂直方向の床反力（GRF）は、歩行状態のＭ形パターン特性を示しており（図４のＢ）、これは、定常歩行に関して、モデルと人間との全身動力学（全身ダイナミクス）の類似性を示唆している。
【００６４】
角度、トルク及び筋活動の定常状態のパターン。この類似性はまたより綿密な検査にも耐えるものである。すなわち、人間の歩行データから既知の角度、トルク及び筋活動パターンと該モデルのそれらとは量的に合致する。図５のＡ、Ｂ、及びＣは、本発明の１つの側面にしたがう、股関節（図５のＡ）、膝関節（図５のＢ）、及び足関節（図５のＣ）についてのモデルと被験者の１．３ｍ／秒における定常歩行をそれぞれ比較した図である。図５のA〜Ｃでは、該モデルの筋活動、トルク、並びに、股関節の角度、膝関節の角度、足関節の角度の定常状態のパターンが、同じ脚の踵接地から踵接地までの１ストライド（歩幅）に正規化されて、人間の歩行データと比較されている（出典：Perry，1992）。ストライドの６０％付近の垂直の点線５１０は足指が離れたこと（足指離地）を示している。比較対象の筋肉は、長内転筋（HFL）５２０、大臀筋上部（upper gluteus maximus：GLU）５３０、半膜様筋（HAM）５４０、外側広筋（VAS）５５０である。
【００６５】
モデル予測と歩行データと間の最良の合致は足関節に見出すことができる（図５のＣ）。反射モデルは、歩行時の人間の足関節について観察された足関節運動ψａ及びトルクτａを生成するだけでなく、表面筋電計から推測される実験に基づくSOL、TA、及びGAS活動に似ているSOL、TA及びGAS活動も予測する。SOL及びGASについては、この活動は、立脚期におけるそれらの局所的なF+反射によって排他的に生成される。TAについては、そのL+反射は立脚期の初期における足の足底屈に対してより高い活動度で応答するが、該立脚期の残りの期間中はSOLからのF-によって抑制される。SOLの活動が、立脚期から遊脚期への移行時（ストライドの６０％の時点）に小さくなるときのみ、TAのL+によって、足底屈を行うように足を引き寄せる動きが開始される。
【００６６】
この比較から、膝関節と股関節の場合の合致の程度はより小さいことがわかる。たとえば、人間の膝の一般的な軌跡ψｋが該モデルによって得られるが、立脚期の初期では、該モデルの膝関節は、人間のものよりも約１０°すなわち３０％以上も大きく曲がる（図５のＢ）。このより大きな膝関節の曲がりに関連して、該モデルでは、立脚期の初期へ続く遊脚期中の後期（または末期）においてVAS活動が観察されない。踵接地（期）の後にのみ、VASのF+が関与し、該F+が、脚にかかる荷重（重さ）に応答して筋肉群を活性化する（活動させる）ことができる。伸筋活動の遅れによって、立脚期の初期における比較的弱い膝（関節）だけでなく、太い（または重い）HATもまた、（地面への）衝突後に前方に傾く。HATのバランス制御は、立脚期における脚によって支持されている重さ（体重）に徐々に関与するので、平衡反射神経（balance reflexes）は、踵接地までは活動しておらず、踵接地後に、HATを基準の傾斜レベル（基準傾斜角）に戻すために異常に大きなGLU活動及びHAM活動を生成しなければならない（図５のＣ）。したがって、該モデルの股関節の軌跡ψｈ及びトルクパターンτｈは、人間（人間の場合は、股関節伸展筋GLU及びHAMは、衝突の前に活動状態にあって、胴体がそのように大きく傾斜するのを防ぐことができる）の軌跡及びトルクパターンに最も類似していない。
【００６７】
地面の変化に対する自己適応：人体モデルは、反射制御に制限があるにもかかわらず、地面の高さの突然の変化に耐え、かつ、地面の永続的な変化に自己適応する。図６のＡ〜Ｄは、該モデルが、各段が４ｃｍずつ高くなっている一連の階段に遭遇する例を示している。図６は、本発明の１つの側面にしたがう、階段を歩いて上ることへの適応の様子を示しており、該モデルのスナップショット（図６のＡ）、正味の仕事（図６のＢ）、伸筋活動パターン（図６のＣ）、及び、対応する床反力（図６のＤ）を含む。図６のＡ〜Ｄでは、１．３ｍ／秒での定常歩行から始まる人体モデルの８つのストライドが示されており、そのうちの５歩の各々では４ｃｍ傾いている。該モデルは、８番目のストライドで定常歩行に戻る。１つのストライドは、右足の踵接地から踵接地までをいう。図６のＡには、右脚の踵接地時（踵が地面に着くとき）と該右足の足指離地時（足指が地面から離れるとき）の該モデルのスナップショットが示されている。この脚について、図６のＢには、立脚期中に股関節、膝関節、及び足関節で生じる正味の仕事（正の仕事は伸展（伸長）時の仕事である）が、図６のＣには、各ストライドにおける５つの伸筋の活動パターンが、図６のＤには、体重（bw）に対して正規化された対応する床反力６５０が、比較のための左脚の床反力６６０と共に、示されている。
【００６８】
該モデルは、定常歩行（１番目のストライド）から開始して、２番目のストライドの終わりに、いっぱいに伸ばされた右脚の足が階段に到達している（図６のＡ）。この早期の衝突によって該モデル（の速度）が遅くなって、上半身が前方に傾き、該上半身は、GLU及びHAMによって生成される大きな股関節トルクを受ける（図６のＢ及びＣの三番目のストライド）。股関節伸展トルクは膝（膝関節）を伸展させる傾向もあるので、立脚期中の膝関節における正味の仕事（量）が定常状態のときと同程度に維持されるとしても、VASは、定常状態のときと同程度の力を受けず、その力帰還制御によってそれの筋刺激は小さくなる（図６のＣ）。これとは対照的に、該モデルの減速によって、立脚期中に足関節伸筋GAS及びSOLが受ける力は小さくなり、それらの力帰還反射によってそれよりわずかに小さな筋刺激が生成され、足関節の正味の仕事（量）は低減する（図６のＢ及びＣ）。ストライド４及び５では、該モデルは、約１ｍ／秒で階段を上る歩行状態に落ち着き、この場合、前方及び上方への推力は、主として股関節及び膝関節において生成される。該モデルは、６番目のストライドにおいて安定期に到達した後、８番目のストライドにおいて、元の定常歩行速度である１．３ｍ／秒に戻る。
【００６９】
図７のＡ〜Ｄは、本発明の１つの側面にしたがう、モデルのスナップショット（図７のＡ）、正味の仕事（図７のＢ）、伸筋活動パターン（図７のＣ）、及び、対応する床反力（図７のＤ）を含む階段を降りる歩行への適応を示している。図７のＡ〜Ｄには、人体モデルの１．３ｍ／秒の速度の定常歩行から開始して８つのストライドが示されており、そのうちの５歩の各々は４ｃｍ傾いている。該モデルは、８番目のストライドで定常歩行に復帰する。１つのストライドは、右脚の踵接地から踵接地までである。図７のＡには、右脚の踵接地及び足指離地における該モデルのスナップショットが示されている。この脚について、図７のＢには、立脚期中に股関節、膝関節及び足関節で生成される正味の仕事（正の仕事は伸展（伸長）時の仕事である）が、図７のＣには、各々のストライドの５つの伸筋の活動パターンが、図７のＤには、体重（bw）について正規化された対応する床反力７５０が比較用の左脚の床反力７６０と共に、さらに示されている。該モデルは、各々が４ｃｍだけ傾いている５歩の下り歩行を行った後、１４番目のストライドにおいて１．３ｍ／秒の定常歩行に戻る。
【００７０】
図７のＡ〜Ｄは、モデルが下りの階段に出くわしたときの歩行シーケンスを示している。該モデルは、９番目のストライドの終わりで、右足で最初の階段を下りている（図７のＡ）。この下方への移動によって、該モデルは加速し、及び、１０番目のストライドにおいて右脚に全体としてより大きな最初の衝撃が生じ、ほとんどの伸筋がより強い反応を示す（図７のＣ及びＤ）。生じる力がより小さくなるのはGASだけであるが、これは、このストライドでは、膝関節が、いつもより屈曲した状態を維持するからである。その結果、足関節における正の正味の仕事は大きく増加する（図７のＢ）。この増加、並びに、足が地面から離れるときの上半身の前方への傾斜により引き起こされるより大きなHFL刺激（不図示）は、遊脚期において歩幅を大きくして右脚を前方に推進させる（図７のＡ）。該モデルは、過渡的な１０番目のストライドの後で、下方への移動の際にこのより大きな歩幅を維持し（１１番目及び１２番目のストライド）、該モデルの下方への加速は、（地面への）衝突直後のGLU、HAM及びVASの高められた活動によって対抗され（図７のＣ及びＤ）、これによって、股関節における正味の正の仕事が低減し、膝関節における正味の負の仕事が増加し（図７のＢ）、該モデルを約１．５ｍ／秒の下りの歩行状態に安定化させる。平らな地面に戻って下方への加速がなくなると、該モデルは減速し、これによって、歩幅が自動的に狭くなり（図７のＡ）、１３番目乃至１４番目の歩行において１．３ｍ／秒の定常歩行に戻るように駆動される。
【００７１】
階段の上り下りの両方について単一の制御では足りない。モデルの耐性及び適応性にとって重要なことは、その動的筋反射応答である。立脚期の脚のはね返りは、脚の伸筋SOL、GAS及びVASが受ける負荷の大きさに依存し、このはね返りによって、階段を上がるときに前方に進むことができるように脚が十分に曲がること、及び、階段を下るときに足が十分にブレーキをかけることが保証される。他方、遊脚の前方への推進はモデルの動力学によって異なる。立脚期の終わりに近い時点の反対側の脚の（地面への）衝突後の急な減速、上半身の前方への傾斜、及び足関節の伸展率（または伸展速度）はすべて、遊脚期における脚の推進力に寄与する。これらの組み合わされた特徴によって、遊脚が、階段を上る歩行の際に十分に伸び、及び、階段を下る歩行の際に十分に伸びることが確保される。後者の場合、GLU及びHAMの力帰還は、脚の過度の回転を抑制すると共に、脚が迅速に引き込まれ及び繰り出されるようにする。
【００７２】
筋腱ユニット。二足動物の１４個の全ての筋−腱ユニット（MTU）は、同じモデル構造を有する。図８は、本発明の１つの側面にしたがう筋−腱モデルの略図である。図８において、作動している収縮性要素（CE）８１０は、直列に接続された弾性体（SE）８２０と共に、通常の動作時には筋−腱ユニット（MTU）を形成する。CE８１０がその最適な長さlCE８３０（lCE＞lopt８４０）よりも長く伸びると、並列に接続された弾性体（PE）８５０が関与する。これとは逆に、バッファー弾性体（BE）８６０は、SE８２０が弛んでいる（lMTU８７０−lCE８３０＜lslack８８０）の場合に、作動しているCE８１０がつぶれるのを阻止する。
【００７３】
図８に示されているように、作動しているヒルタイプ収縮性要素（CE）は、直列の弾性体（SE）に沿った力を生じる。MTUは、個々のCEがそれらの力−長さ関係で上行脚（ascending limb）に主に作用するように骨格にはめ込まれるが、該MTUモデルは、並列弾性体（PE）を備え、該弾性体は、CEが最適な長さｌｏｐｔを超えて伸びると関与する。さらに、バッファー弾性体（BE）は、脚の幾何学的形状／寸法によって、MTUがたるみを生じるほどに該MTUが縮んだときにCEがつぶれないことを確保する。BEは、MTUが、弛緩した筋肉−たとえば、膝が過度に曲がったときの弛んだGAS−を表現できるようにする数値ツールに過ぎないことに留意されたい。しかしながら、BEは、MTUの外部に力を生じない。
【００７４】
表３には個々のMTUパラメータが示されている。全てのパラメータはYamaguchi他から推定されたものである（Yamaguchi, G. T., Sawa, A. G. -U., Moran, D. W.,Fessler, M. J., Winters, J. M., 1990. A survey of human musculotendon actuatorparameters. In: Winters, J., Woo, S. -Y. (Eds.), Multiple Muscle Systems:Biomechanics and Movement Organization. Springer- Verlag, New York, pp. 717- 778）。最大アイソメトリックフォース（最大等尺性（収縮）力ともいう）Fｍａｘが、２５Ｎ／ｃｍ２の力が想定されている個々のまたはグループ化された筋肉−生理学上の断面積から推定されている。最大の収縮速度ｖｍａｘは、遅筋に対しては６lopt／秒に、中程度の速筋に対しては１２lopt／秒に設定されている。最適なCE長lopt及びSE弛み長（たとえば、弛みがとれて力を伝え始める長さ）lslackは、筋繊維及び腱の長さを反映している。
【表３】
2012516780.tif 000006
【００７５】
CE及びSEがどのようにモデル化されたかについての詳細はGeyer他による文献に記載されている（Geyer, H., Seyfarth, A., Blickhan, R., 2003. Positive force feedback inbouncing gaits? Proc. R. Soc. Lond. B 270, 2173-2183）。CEの力ＦＣＥ＝ＡFｍａｘｆｌ（lCE）ｆｖ（ｖＣＥ）は、筋活動A、CEの力−長さ関係ｆｌ（lCE）、及び、CEの力−速度関係ｆｖ（ｖＣＥ）の積である。この積を用いたアプローチに基づくと、MTUの動力学は、ｆｖ（ｖＣＥ）を反転することによって得られるCEの速度ｖＣＥを積分することによって計算される。FＳＥ＝FＣＥ＋FＰＥ−FＢＥ、ｆｖ（ｖＣＥ）＝（FＳＥ−FＰＥ＋FＢＥ）／（AFｍａｘｆｌ（lCE））とする。この式は、FＳＥ−FＰＥがゼロに近づくときの筋肉伸展（または筋肉伸長）中の数値的な臨界点を有する。シミュレーションの速度を上げるために、この臨界点は、並列弾性体の力発生FＰＥにｆｖ（ｖＣＥ）を導入する、すなわち、FＰＥ〜（lCE−lopt）２ｆｖ（ｖＣＥ）とすることによって回避される。PEは、該モデルの通常動作の範囲外で関与すること、及び、BEと同様に、通常歩行の間は、筋肉の動力学に対して小さな役割しか果たさないことに留意されたい。しかしながら、このアプローチでは、ｆｖ（ｖＣＥ）＝（FＳＥ＋FＢＥ）／（A Fｍａｘｆｌ（lCE）＋FＰＥ）が得られ、これは、粗い時間ステップを用いて数値的に積分することが可能である。このアプローチは、モデルのシミュレーション速度を速くするのに便利であるが、筋肉の動力学が時間解像度が一定で制限されているPCボード上でエミュレートされたときにも非常に有用であった。
【００７６】
MTUは共通のパラメータ及び個別のパラメータを有する。共通のパラメータは、興奮収縮連関の時定数：ｔｅｃｃ＝０．０１、CEの力−長さ関係の幅：ｗ＝０．５６lopt、及び、残留力係数：ｃ＝０．０５、CEの力−速度関係のエキセントリックフォースの増強：Ｎ＝１．５及び該関係の形状係数：Ｋ＝５、並びに、SEの校正ひずみ（reference strain）：εｒｅｆ＝０．０４を有する（詳細については、Geyer, H., Seyfarth, A., Blickhan, R., 2003.Positive force feedback in bouncing gaits? Proc. R. Soc. Lond. B 270, 2173-2183を参照されたい）。共通のパラメータには、PE校正ひずみ：εPE＝ｗ（この場合、FPE＝Fｍａｘ（lＣＥ／lｏｐｔ−１）２／εPE２ｆｖ（ｖＣＥ））、BEの静止長lｍｉｎ＝lopt−ｗ、及びその校正圧縮（または基準圧縮）：εＢＥ＝ｗ／２（この場合、FＢＥ＝Fｍａｘ［（lｍｉｎ−lＣＥ）／lopt］２／εPE２）もある。個別のMTU取り付けパラメータは、文献から容易に得ることができ、及び、各筋肉または筋肉群を識別するものである。それらの値は表４に記載されている。
【表４】
2012516780.tif 000007
【００７７】
筋骨格接続及び質量分布。MTUは、１つまたは２つの関節にそれらをまたぐようにかかることによって骨（骨格）に接続する。足関節及び膝関節については、筋力Ｆｍから関節トルクτｍへの変換は、可変レバーアームｒｍ（ψ）＝ｒ０cos（ψ−ψｍａｘ）を用いてモデル化される。ここで、ψは関節角度、ψｍａｘはｒｍがその最大値に達したときの角度、τｍ＝ｒｍ（ψ）Fｍである。股関節については、単純にｒｍ（ψ）＝ｒ０が想定されている。他方、足関節及び膝関節については、MTUの長さの変化Δlｍは、Δlｍ＝ρｒ［sin（ψ−ψｍａｘ−sin（ψｒｅｆ−ψｍａｘ）］としてモデル化され、股関節については、Δlｍは、Δlｍ＝ρｒ（ψ−ψｒｅｆ）としてモデル化される。基準角度ψｒｅｆは、lｍ＝lopt＋lslackの場合の関節角度である。係数ρは、筋肉の羽状角（pennation angle）の要因となるもの（または羽状角を見込むもの）であって、MTUの繊維長が、関節の作動範囲全体にわたって生理学的範囲内に留まることを確保するものである。それぞれの筋肉及び関節に関する特定のパラメータは表４に記載されている。これらの値は、実験的証拠（Muraoka, T., Kawakami, Y., Tachi, M.,Fukunaga, T., 2001. Muscle fiber and tendon length changes in the human vastuslateralis during slow pedaling. J. Appl. Physiol. 91, 2035-2040; Maganaris, C,2001. Force-length characteristics of in vivo human skeletal muscle. ActaPhysiol. Scand. 172, 279-285; Maganaris, C, 2003. Force-length characteristicsof the in vivo human gastrocnemius muscle. Clin. Anat. 16, 215-223; Oda, T.,Kanehisa, H., Chino,K., Kurihara, T., Nagayoshi, T., Kato, E., Fukunaga, T., Kawakami, Y., 2005. Invivo lenth- force relationships on muscle fiver and muscle tendon complex inthe tibialis anterior muscle. Int. J. Sport and Health Sciences 3, 245-252）によって支持されているか、または、解剖学上の大まかな推定によって得られたものである。
【００７８】
人体モデルの７つのセグメントは単純な剛体であり、そのパラメータが表５に記載されている。それらの値は、他のモデリング研究、たとえば、Gunther及び Ruderの研究（Gunther, M., Ruder, H., 2003. Synthesisof two-dimensional human walking: a test of the λ- model. Biol. Cybern. 89, 89-106）で使用されたものと似ている。それらのセグメントは、回転関節によって接続されている。人間の場合と同様に、それらの関節は自由に動く範囲（７０°＜ψａ＜１３０°、ψｋ＜１７５°、及びψｈ＜２３０°）を有し、その角度の範囲外では、機械式のソフトリミットが関与するが、これは、地面の衝突点と同じようにしてモデル化される。モデルのセグメントは、それぞれ異なる質量ｍｓ、長さlｓ、及び、それらの局所的な質量中心の特性距離dG,S、及び、（遠位端または末端部から測定した）関節位置dJ,S、及び慣性Θｓを有する。
【表５】
2012516780.tif 000008
【００７９】
地面への接触及び関節制限。二足動物モデルのそれぞれの足部は、足指（つま先）及び踵に接触ポイントを有する。接触ポイント（CP）は、地面に衝突（または接触）するときに、垂直床反力（vertical reaction force：床反力の垂直成分）Fy＝−Freff1fvによって押し返される。この力は、筋力と同様に、力−長さ関係f1（ΔｙCP）＝ΔｙCP／Δｙrefと力−速度関係fv（dｙCP／dt）＝１−dｙCP／dt／ｖmax（図９）の積である。鉛直床反力をモデル化するためのこの積によるアプローチは、ばね項と非線形のばね−ダンパー項の和として鉛直床反力を記述する既存のアプローチに類似している（Scott, S., Winter, D., 1993. Biomechanical model of the human foot:kinematics and kinetics during the stance phase of walking. J. Biomech. 26 (9),1091-1104; Gerritsen, K., van den Bogert, A., Nigg, B., 1995. Direct dynamicssimulation of the impact phase in heel-toe running. J. Biomech. 28 (6),661-668; Gunther, M., Ruder, H., 2003. Synthesis of two-dimensional humanwalking: a test of the λ- model. Biol. Cybern. 89, 89-106）。しかしながら、ばね項とダンパー項を分離することによって、接触モデルのパラメータを、２つの基本的な材料特性、すなわち、地面の剛性ｋ＝Fref／Δｙref及び最大弛緩速度ｖｍａｘ（該速度は、地面が変形後にどのくらいの速さで元の形状に回復することができるかを特徴付けるものである）と解釈することができる。たとえば、ｖｍａｘ＝∞は、地面への衝突（または接触）が完全に弾性的であることを意味しており、この場合は、地面は常にCPを押し返すように作用する。また、ｖｍａｘ＝０は、地面への衝突（または接触）が完全に非弾性的であることを意味しており、この場合は、地面は砂と同じように下向きの速度についてCPを押し返すが、上向きの速度については押し返さない。同じ衝突モデルが、ソフトリミットの剛性が０．３Ｎｍ／degで最大弛緩速度が１deg／秒である、モデルの関節の機械式ソフトリミット（前のセクションを参照）を記述するために使用されることに留意されたい。
【００８０】
図９は、本発明の１つの側面にしたがう接触モデルを示している。図９では、接触ポイント９２０がｙ０より低くなった場合に接触が生じている（９１０）。垂直床反力Fyは、筋力と同様に、力−長さ関係（f1）と力−速度関係（fv）の積としてモデル化され、この場合、Δｙrefは、dy／dt＝０のときにFy＝Frefとなる場合の地面の圧縮度（または圧縮量）であり、dyref／dtは地面の最大弛緩速度である（小さい図面）。最初に、水平床反力（床反力の水平方向成分）Fxが、Fyに比例するすべり摩擦（すべり摩擦係数μslを有する）としてモデル化される。しかしながら、接触ポイント９２０（の速度）が減速して最低速度ｖlimを下回ると、水平モデルはスティクション（または静止摩擦）９３０に切り替わる。スティクション９３０中は、Fxも力−長さ関係と力−速度関係の積としてモデル化されるが、これは、スティクション基準ポイントｘ０の付近で地面との相互作用を両方向で可能にするために前のものとは少し異なっている。該モデルは、Fxがスティクション限界力μst Fyを超えるとすべり摩擦に切り替わる。パラメータFref＝８１５Ｎ、Δｙref＝０．０１ｍ、dyref／dt＝０．０３ｍ／秒、Δｘref＝０．１ｍ、dxref／dt＝０．０３ｍ／秒、ｖlim＝０．０１ｍ／秒、μsl＝０．８、μst＝０．９である。
【００８１】
地面接触の間、垂直床反力に加えて、水平反力がCPに加えられる。最初は、この力は、地面上でのCPの動きに力Fx＝μsl Fyで対抗する動摩擦力としてモデル化される。CPが減速して速度ｖlimを下回ると、水平反力は、垂直衝撃力を計算する（図９）のと同様のやり方で計算されたスティクション力としてモデル化される。スティクションは、スティクション力が限界力Flim＝μst Fyを上回ると動摩擦に変化する。したがって、CPが地面から離れるまで、遷移条件に依存して、両方のタイプの水平反力が相互に入れ替わる。
【００８２】
この結果は、人間の歩行では、力学とモーター制御を別々には考察できないことを示唆している。本発明の１つの側面にしたがう人歩行の神経筋モデルは、最初のひと押しの後は歩行状態を自立的に構成し、何らかの介入を要することなく、地面（の高さ）の急な変化に耐え、かつ、階段歩行に適応する。このモデルの耐性及び適応性の中核をなすのは、筋反射に対する該モデルの信頼性であり、該筋反射は、歩行力学に関する知覚情報（センサー情報）を脚筋の活動に組み込む。該モデルは、CPGを有していない場合には、原則として、中枢性入力（central input）は歩行運動を生成するために必要とはされないことを明らかにしており、神経系とその機械的環境（物理的環境）とを連続的に仲介する反射性入力（reflex input）が、通常の人歩行を制御する際に中枢性入力に優先する場合もあることを示唆している。
【００８３】
さらに、該モデルの結果は、それらの連続的な反射性入力が、歩行力学（または歩行機構）の原理を符号化（コード化）することを示唆している。歩行中の脊髄反射の役割に関する現在の実験的研究及びモデリング研究は、遊脚期と立脚期のタイミング、及び、耐荷重性伸筋における筋力の生成に対するそれらの寄与に焦点を当てている（Pang, M. Y., Yang, J. F., 2000. The initiation of the swing phase inhuman infant stepping: importance of hip position and leg loading. J Physiol528 Pt 2, 389-404; Dietz, V., 2002. Proprioception and locomotor disorders. NatRev Neurosci 3 (10), 781-790; Ivashko, D. G., Prilutski, B. L, Markin, S. N.,Chapin, J. K., Rybak, I. A., 2003. Modeling the spinal cord neural circuitrycontrolling cat hindlimb movement during locomotion. Neurocomputing 52-54,621-629; Yakovenko, S., Gritsenko, V., Prochazka, A., 2004. Contribution ofstretch reflexes to locomotor control: a modeling study. Biol Cybern 90 (2),146-155; Ekeberg, O., Pearson, K., 2005. Computer simulation of stepping in thehind legs of the cat: an examination of mechanisms regulating thestance-to-swing transition. J Neurophysiol 94 (6), 4256-4268; Maufroy, C,Kimura, H., Takase, K., 2008. Towards a general neural controller forquadrupedal locomotion. Neural Netw 21 (4), 667-681; Donelan, J. M., Pearson,K. G., 2004. Contribution of sensory feedback to ongoing ankle extensoractivity during the stance phase of walking. Can J Physiol Pharmacol 82 (8-9),589-598; Frigon, A., Rossignol, S., 2006. Experiments and models ofsensorimotor interactions during locomotion. Biol Cybern 95 (6), 607-627; Grey,M. J., Nielsen, J. B., Mazzaro, N., Sinkjaer, T., 2007. Positive force feedbackin human walking. J Physiol 581 (1), 99-105）。耐荷重性に対する反射の寄与は、正の力帰還を歩行システムの根底をなす動力学に結合することから始まった（Prochazka, A., Gillard, D., Bennett, D., 1997. Positive forcefeedback control of muscles. J. of Neurophys. 77, 3226-3236; Geyer, H.,Seyfarth, A., Blickhan, R., 2003. Positive force feedback in bouncing gaits?Proc. R. Soc. Lond. B 270, 2173- 2183）。モーター制御システムにおいて歩行力学の原理を符号化するアイデアを体系的にさらに詳しく調べる作業はこれまでなされていないようである。人体モデルに実装された筋反射（神経）のいくつかは、周期運動に移行させる（体幹バランス、遊脚の開始）ための単純な手段であったが、従順な立脚期の脚の挙動（Blickhan, R., 1989. The spring-mass model for running and hopping.J. of Biomech. 22, 1217- 1227; McMahon, T., Cheng, G., 1990. The mechanism ofrunning: how does stiffness couple with speed? J. of Biomech. 23, 65-78; Geyer,H., Seyfarth, A., Blickhan, R., 2006. Compliant leg behaviour explains thebasic dynamics of walking and running. Proc. R. Soc. Lond. B 273, 2861-2867）、セグメント化されたチェーン（Seyfarth, A., Gunther, M., Blickhan, R., 2001. Stable operation ofan elastic three-segmented leg. Biol. Cybern. 84, 365-382; Gunther, M.,Keppler, V., Seyfarth, A., Blickhan, R., 2004. Human leg design: optimal axialalignment under constraints. J. Math. Biol. 48, 623-646）、及び、遊脚の引き戻し（Herr, H., McMahon, T., 2000. A trotting horse model. Int. J.Robotics Res. 19, 566-581; Herr, H., McMahon, T., 2001. A galloping horsemodel. Int. J. Robotics Res. 20, 26-37; Herr, H. M., Huang, G. T., McMahon, T.A., Apr 2002. A model of scale effects in mammalian quadrupedal running. J ExpBiol 205 (Pt 7), 959-967; Seyfarth, A., Geyer, H., 2002. Natural control ofspring-like running - optimized self-stabilization. In: Proceedings of the 5thinternational conference on climbing and walking robots. ProfessionalEngineering Publishing Limited, pp. 81- 85; Seyfarth, A., Geyer, H., Herr, H.M., 2003. Swing-leg retraction: a simple control model for stable running. J.Exp. Biol. 206, 2547-2555）を含む���述の歩行力学及び制御の原理を符号化していたのは主に立脚期の反射であった。該モデルは、これらの機能的反射に基づいて、人歩行の既知の関節角度及びトルクの軌跡に収束するだけでなく、歩行実験において観察されるいくつかの個々の筋活動パターンを予測する。予測された筋活動と観察された筋活動の一致は、歩行力学の原理が、これまで予想されていたものよりもモーター制御においてより大きな役割を果たすことができるものであって、その場合、筋反射は、それらの原理を歩行に関与するニューラル・ネットワークに結合することを示唆している。
【００８４】
好適な実施形態において、本発明の神経機械モデルは、動力付きの短下肢装具用の筋反射コントローラとして実施されている。この実施形態は、シミュレーション研究に基づく、正の力帰還反射を有するヒルタイプ筋肉を備える足関節底屈筋を利用する適応型筋反射コントローラである。このモデルのパラメータは、体重と身長のバランスがとれた損傷を受けていない被験者が１ｍ／秒で水平な地面を歩行したときの測定から得られた人間の足関節のトルク−角度プロファイルに合致するように適合化された。この単一のパラメータセットを用いて、水平な地面、上り坂、及び下り坂を歩く下腿切断者について臨床試験が行われた。これらの試験の間、明確な地形判定を行うという問題に対処することを要することなく、損傷を受けていない被験者に相当する態様で、地面の勾配変化に応答して該装具の足関節の働きが適応することが観察された。具体的には、該装具によって供給されるエネルギーは、地面の傾斜角と直接の相関関係があった。この研究は、変化する地形表面上を移動する動力付き人工装具（補綴具）の適応性を強化するための神経筋コントローラの重要性を強調している。
【００８５】
適応能力を有するコントローラを作製するために、本発明の制御の基本として正の力帰還反射構成を具備する神経筋モデルが、動力付き短下肢装具用の制御システムの一部として使用された。ここで提示するコントローラは、足関節−足複合体モデルを利用して、足関節（足継手）に指令するための物理トルクを決定する。このモデルでは、足関節に２つの仮想アクチュエーターが設けられる。足底屈トルクの場合は、該アクチュエーターは正の力帰還反射構成を具備するヒルタイプ筋肉である。この構成は、筋紡錘及びゴルジ腱紡錘からの求心性信号の組み合わせに起因する反射性筋反応をモデル化する。背屈トルクの場合は、インピーダンスが仮想回転ばね−ダンパーによって提供される。
【００８６】
この神経筋モデルのパラメータは、目標速度１．０ｍ／秒で歩行している損傷を受けていない被験者の測定された足関節トルクと、損傷を受けていない該被験者の測定された動きを入力とした与えたときの該モデルの出力トルクとが最良に合致するように、最適化手順によって適合化（または設定）された。この神経筋モデルベースの人工装具コントローラを用いて、肢切断者が装着した動力付き短下肢装具にトルク指令を提供した。この制御方式を２つの基準を用いて評価した。第１に、人工装具の足間接トルク及び足関節角度プロファイルを、水平な地面上を目標歩行速度で歩行している損傷を受けていない（該人工装具と比較可能な）被験者の足間接トルク及び足関節角度プロファイルと定性的に合致するように生成する能力について、コントローラが試験された。第２の性能基準は、コントローラのパラメータを変更せずに、歩行する斜面の傾斜を大きくした場合に歩行サイクルの正味の仕事が増加するという生物学的に一貫した傾向を示すようにするコントローラの能力であった。一般的なセンサーを用いて地面の傾斜の変化を検出することは困難であるので、それらの変化に適応する固有の能力を有するコントローラは貴重である。
【００８７】
図１０のＡ〜Ｃは、好適な実施形態で使用された短下肢装具の例示的な１実施形態の物理システム（図１０のＡ）、ドライブトレーン（駆動系）の図（図１０のＢ）、及び、力学モデル（図１０のＣ）を示す。この研究で使用された短下肢装具は、iWalk,LLCによって開発されたものである。この装具は、MITメディアラボのバイオメカトロニクスグループにおいて開発された一連のプロトタイプの後継機であり、それらのプロトタイプについては、2008年6月12日に出願された米国特許出願第12/157,727号に記載されており、該出願の全内容は参照により本明細書に組み込まれるものとする。該装具は、完全独立型の装置であって、損傷を受けていない生物学的足関節−足複合体の重量（１．８ｋｇ）及び大きさを有している。図１０のＡには、モーター、動力伝達装置（トランスミッション）、及び電子回路を収容するハウジング（筐体）１００５、足関節（足継手）１０１０、足１０１５、一方向性の縦向き板ばね（parallel leaf spring。または平行板ばね）１０２０、及び、直列板ばね（series  leaf spring）１０２５が示されている。図１０のＢには、タイミングベルト１０３０、ピン継手メインハウジング１０３５、モーター１０４０、ボールねじ１０４５、足関節（足継手）１０１０、ボールナット１０５０、ピン継手（直列ばね）１０５５、及び、足運動インジケータ１０６０が示されている。図１０の力学モデル（機械モデル）には、ペアレントリンク１０６５、モーター１０４０、動力伝達装置（トランスミッション）１０７０、直列ばね（series spring）１０２５、一方向性の縦向きばね（または一方向性の平行ばね）１０２０、足１０１５、直列ばね移動アームrｓ１０７５、ばねの静止長（またはレスト長：rest length）１０８０、及びSEA１０８５が示されている。該物理システム中の回転要素は、モデル図において明確化のために直線状の等価物として示されている。
【００８８】
足関節は、下方の足構造を上方の脚構造に結合する転がり軸受構造であり、該脚構造の上に、足を失った人のソケットに取り付けるためのピラミッド形状の人工装具取付具を備えている。該足は、たとえば、足を失った人が受ける地面接触時の衝撃を最小限にするための受動性の薄型Flex-Foot（商標）（Osur（商標））である。一方向性の板ばね、すなわち縦向きばねは、足関節を横断して作動し、足関節と足が垂直関係になったときに係合する。該ばねは、動力付き（または電動機付き）ドライブトレーンと並列をなして（または同時に）動作し、アキレス腱の受動的機能を提供する。動力付きドライブトレーンは、図１０のＢに示されているように、足関節を横断する動力付き（または電動機付き）連動装置である。これは、上方の脚の端部からの２４Ｖで動作するブラシレスモータ（Powermax EC-30、200ワット、４８Ｖ、Maxon）、減速比４０／１５のベルト伝動装置、及び、３ｍｍピッチの線形ボールねじ（linear ball screw）の直列結合から構成されている。この動作電圧において、該モーターによってドライブトレーンを介して生成可能な理論上の最大トルクは約３４０Nｍである。
【００８９】
足部では、直列ばね、すなわち、Kevlar-composite(ケブラーコンポジット)板ばねが、該足をモーメントアームrｓを有する方向依存性のボールナットに接続する。したがって、ドライブトレーンをロック（固定）して、足関節のまわりにトルクを加えることによって評価される、直列ばねの有効回転剛性（effective rotary stiffness）は、正のトルクについては５３３N・ｍ／ラジアンであり、負のトルクについては１２００N・ｍ／ラジアンであり、この場合、正のトルク（すなわち、足底屈トルク）は、図１０のＣに示されているように直列ばねを圧縮する傾向がある。ドライブトレーンと直列ばねとは、直列弾性アクチュエーター（series-elastic actuator:SEA。G. A.Pratt and M. M. Williamson, "Series elastic actuators," Proceedingson IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems,Pittsburgh, pp. 399-406, 1995）を構成する。これらの構成要素の配列の概略が図１０のＣに示されている。
【００９０】
センサー。足関節におけるホール効果角度センサーは主要な制御入力であって、−０．１９〜０．１９ラジアンの範囲を有しており、この場合、ゼロは、足が脚（またはすね）に垂直であることに対応する。関節角度（継手の角度）は、メインハウジングに搭載された線形ホール効果センサー（Allegro A1395）で測定される。このセンサーは、足構造にしっかりと接続された磁石の近くに配置され、これによって、磁軸が該磁石の動く経路である弧に接するようになっている。この配列のおかげで、センサー位置における磁界の強さは、該磁石がセンサーを横切って回転するにつれて変化する。歪みゲージは、ピラミッド形状の人工装具取付具の内部に配置されて、足関節におけるトルクの測定を可能にしている。直列ばねに配置された歪みゲージは、動力付きドライブトレーンの出力トルクの検出を可能にしており、これによって、SEAの閉ループ力制御が可能である。モーター自体は、ホール効果整流センサーを有しており、先進のブラシレスモーター制御技術を使用可能にする光学式シャフトエンコーダーが装着されている。
【００９１】
マイクロコントローラ。短下肢装具の全体制御及び通信は単一チップの１６ビットのDSP指向マイクロコントローラ、すなわち、Microchip Technology IncorporatedのdsPIC33FJ128MC706によって提供される。該マイクロコントローラは、１秒当たり４０００万命令を実行し、１２８キロバイトのフラッシュプログラムメモリ及び１６３８４バイトのRAMを有する。該マイクロコントローラは、実時間制御をサポートするのに十分な計算能力を提供する。
【００９２】
モーター制御。もう１つの１６ビットdsPIC33FJ128MC706が専用のモーターコントローラとして使用された。現代のブラシレスモーター制御方式による高い計算負荷及び高速性の要求は、主マイクロコントローラの実時間要求からのタスク分離と共に、このアーキテクチャを採用する動機付けとなった。主マイクロコントローラと該モーターマイクロコントローラとの間の高速デジタルリンクによって、実質的に瞬時にモーターコマンドが与えられた。
【００９３】
無線インターフェース。開発及びデータ収集のために、マイクロコントローラの高速シリアルポートが外部通信に割り当てられる。このポートをケーブルを介して直接使用することができ、または、このポートに種々の無線通信装置を取り付けることができる。本研究では、５００Ｈｚのセンサー情報及び内部状態情報が、シリアルポートを介して４６０キロボーで（遠隔）伝送され、IEEE 802.11g無線ローカルエリアネットワーク装置（Lantronix Wiport）を介して送信される。
【００９４】
バッテリー（電池）。人工装具の全ての電力は、１６５ワット時／ｋｇエネルギー密度を有する０．２２ｋｇのリチウムポリマー電池によって提供された。この電池は、５０００ステップの駆動式歩行（動力が供給される歩行）を含む一日の電力要件を提供することができた。
【００９５】
最適な機構部品（機械部品）の選択。質量、大きさ（サイズ）、トルク、速度、エネルギー効率、衝撃耐性、及び、ほとんど音が出ない動作の各要件を満たすことは重要な課題である。特に重要なのは、生物学的トルク及び歩行運動を生成するためのドライブトレーンのモデル化及び最適化である。モーターの選択、全体の速度伝達比（または伝達率）、直列弾性ばね、及び、縦向きばねのいくつかの効果が、S. K. Au, H. Herrによる「On the Design of a Powered Ankle-Foot Prosthesis: The Importance of Series and Parallel Elasticity," IEEERobotics & Automation Magazine, pp. 52-59, September 2008」に記載されている。
【００９６】
制御アーキテクチャ。制御アーキテクチャの目的は、人工装具の足関節状態の利用可能なセンサ測定から決定された足喪失者の歩行サイクルに適した足関節トルクを指令することである。コントローラは、人間の足関節−足複合体の神経筋モデルを用いて適切なトルクを決定する。このモデルでは、人間の足関節を表しているちょうつがい関節（またはヒンジ継手）は、２つの競合する仮想アクチュエーターによって作動させられる。これらのアクチュエーターは、ヒルタイプ筋肉モデルである一方向性の足底屈筋と、歩行段階に依存して、双方向性比例微分位置コントローラと一方向性仮想回転ばね−ダンパーのいずれかとして作用する背屈筋である。有限状態機械は、足喪失者の歩行段階の推定値を維持する。この推定された歩行段階に依存して、仮想アクチュエーターのいずれか一方または両方が、仮想足関節においてトルクを発生する。この場合、正味の仮想トルクは、人工装具のハードウエアへの足関節トルク指令として使用される。足関節における物理的トルクは、動力付き駆動トレーン及び縦向きばねの両方によって生成される。足関節角度センサーを用いて、縦向きばねによって生成されるトルクを決定し、残りの所望のトルクは、モーターコントローラによって指令される。
【００９７】
最上位レベルの状態機械制御。人工装具の最上位レベル制御は、歩行サイクルに同期した有限状態機械によって実施される。歩行中、２つの状態、すなわち、遊脚期と立脚期が認識される。人工装具センサー入力（ピラミッド形状の歪みゲージから推定された足関節トルク、足関節角度、及びモーター速度）は、状態遷移を決定するために連続的に観察される。これらの状態遷移の条件は実験的に決定された。図１１は、状態機械の動作と遷移条件を示している。背屈筋及び足底屈筋として作用する仮想アクチュエーターは、状態機械からの歩行状態推定値に依存してトルクを発生する。
【００９８】
図１１では、遊脚状態１１１０がSW１１２０として視覚的に示されており、立脚状態１１３０が制御された足底屈（CP）１１４０、制御された背屈（CD）１１５０、及び、動力付き足底屈（PP）１１６０に分割されている。状態遷移１１７０、１１８０は、ピラミッド形の歪みゲージによって測定された人工装具の足関節トルクTP、並びに、人工装具の足関節角度θを用いて決定される。
【００９９】
足が地面から離れる遊脚期への遷移（移行）は、ピラミッド形の歪みゲージを用いて測定された全足関節トルクが５Ｎ・ｍ未満に低下するか、角度センサーの飽和を阻止するために、測定された足関節角度θが−０．１９ラジアン未満（または−０．１９ラジアン以下）に低下することによって検出される。正のトルクは、足関節（足首）を足底屈させるように作用するアクチュエータートルクとして定義され、正の角度は背屈に対応する。早すぎる状態遷移を防止するために、立脚期中に生じた足関節トルクは、それらの遷移が可能になるためには２０Ｎ・ｍを超えなければならない。さらに、２００ｍｓ（ミリ秒）のバッファー時間によって、立脚期に最少のタイムフレームが提供される。踵接地時における立脚期への遷移は、ピラミッド形の歪みゲージを用いて測定されたトルクが−７Ｎ・ｍ未満（または−７Ｎ・ｍ以下）に減少することによって検出される。
【０１００】
本発明のこの側面にしたがう短下肢装具の制御システムの例示的な実施形態のブロック図が図１２に示されている。図１２には、神経筋モデル１２１０、縦向きバネ（または平行ばね）モデル１２２０、進み補償器１２３０、摩擦補償器１２４０、モーターコントローラ１２５０、及び、（図１０のＣにしたがって機械的モデルとして示されている）人工装具１２６０が示されている。
【０１０１】
人工装具の測定された関節状態
【数２】
2012516780.tif 000009
を用いて、神経筋モデルからのトルク指令τｄを生成する。この所望の足関節トルクは、現在のトルク指令を得るためにトルク制御システムを通じて人工装具のアクチュエーターに送られる。このトルク制御システムの３つの主要な構成要素は、フィードフォワードゲインＫｆｆ、進み補償器、及び、摩擦補償項である。所望のアクチュエータートルクτｄ，SEAを得るために、人工装具の足関節トルクτｐに対する縦向きばねの寄与が所望の足関節トルクから差し引かれる。次に、閉ループトルクコントローラが、測定されたアクチュエータートルクτSEAを用いて所望のアクチュエータートルクを生成するように制御する。最後に、摩擦補償項によって追加のトルク値τｆが生成され、これが、閉ループトルクコントローラの出力に追加される。
【０１０２】
図１３のＡ〜Ｃは、３つの歩行条件について完全な１歩行サイクル（同じ足の踵接地から踵接地まで）にわたって人工装具のトルクをプロットしたものであり、該３つの歩行条件は、水平な地面（図１３のＡ）、上り斜面（図１３のＢ）、下り斜面（図１３のＣ）である。これらの各々について、測定されたSEAのトルク寄与度を用いて推定された指令トルクの平均１３０５、１３１０、１３１５（細い線）±標準偏差（破線）及び人工装具のトルク、並びに、縦向きばねのトルク寄与の角度ベースの推定値１３２０、１３２５、１３３０（太い線）が示されている。垂線（破線）１３３５、１３４０、１３４５は、立脚期の終わりを示している。
【０１０３】
背屈筋モデル。図１４は、人工装具マイクロコントローラに実装された筋骨格モデルの例示的な実施形態を示しており、ヒルタイプ筋肉モデルと２結合足関節モデルへのばね−ダンパー接続機構（図１４のＡ）、詳細なヒルタイプ筋肉モデル（図１４のＢ）、及び、筋肉モデルの骨格接続機構の幾何学的形状／配置（図１４のＣ）を含み、該骨格接続機構には、可変モーメント−アーム及び筋肉モデル用の角度座標系が含まれている。図１４のＡ及びＣには、背屈筋（ばね−ダンパー）１４０５、足底屈筋（MTC）１４１０、足１４１５、脚（すね）１４２０、及び踵１４２５の機械的表現が示されている。
【０１０４】
図１４のＡの背屈筋は背屈筋アクチュエーターである。これは、前脛骨筋（Tibialis Anterior）及び他の生物学的背屈筋を表している。この背屈筋は、設定ポイント（設定値）が、
【数３】
2012516780.tif 000010
であって、
【数４】
2012516780.tif 000011
という関係を有する仮想回転ばね−ダンパーとして実施される。
【０１０５】
ここで、ＫＰはばね定数、ＫＶは減衰定数、θは足関節角度、及び、
【数５】
2012516780.tif 000012
は足関節角速度である。立脚期の間、ＫＰの値は、水平な地面上の正常な歩行時の生物学的足関節の立脚期の挙動に最良に合致するように、他の筋肉モデルパラメータと共に最適化された。減衰係数ＫＶは、立脚期の間は、前足が足底接地時に地面からはね返るのを防ぐために、実験に基づいて５Ｎｍ-s／ラジアンに調整された。また、立脚期の間、背屈筋は、生物学的筋肉の一方向特性をまねるべく背屈トルクを提供するためだけに作用する。さらに、足が脚（またはすね）に垂直になった結果、立脚期中に背屈筋によって生成されたトルクがゼロに下がると、背屈筋の動作が、立脚期の残りの期間停止させられる。したがって、背屈筋は、立脚期の初期においてトルク生成に寄与するだけであり、この初期の期間では、人間の背屈筋が重要な役割を果たすことが知られている（J. Perry, Gait Analysis: Normal and Pathological Function, New Jersey: SLACK Inc.,1992, Chapter 4, pp. 55-57）。遊脚期には、背屈筋は、位置コントローラとして機能して、足を設定ポイント
【数６】
2012516780.tif 000013
まで動かす。この場合、ＫＰ＝２２０Ｎ・ｍ／ラジアンの利得、及びＫＶ＝７Ｎ・ｍ・ｓ／ラジアンの減衰係数によって、遊脚期の初期にすぐに足を地面から離すことが可能になる。
【０１０６】
足底屈筋モデル。図１４のＡ〜Ｃの仮想的な足底屈筋は、人間の足底屈筋の組み合わせを表す筋肉−腱複合体（MTC）を備える。このMTCは、S. K. Au, J. Weber及びH. Herrによる「Biomechanical design of a powered ankle-foot prosthesis」（Proc. IEEE Int. Conf. OnRehabilitation Robotics, Noordwijk, The Netherlands, pp. 298-303, June 2007）に基づいており、該文献にMTCが詳細に説明されている。MTCは、筋繊維をモデル化する収縮性要素（CE）、及び、腱をモデル化する直列要素（SE）から構成されている。収縮性要素は、３つの一方向性要素、すなわち、正の力帰還反射機構を有するヒルタイプ筋肉、弾性限度が高い並列（または平行）弾性要素、弾性限度が低い（またはバッファー（緩衝）用の）並列（または平行）弾性要素から構成される。アキレス腱を表す非線形の一方向性ばねである直列要素が収縮性要素に直列に接続されている。足関節モデルに筋肉−腱複合体を取り付けるための取り付け機構の幾何学的形状／配置は非線形であって、アクチュエーターの力から生じるトルクの計算を複雑にしている。
【０１０７】
足底屈筋の直列弾性要素。直列弾性要素（SE）は、「H. Geyer, A. Seyfarth, R. Blickhan, "Positive force feedback inbouncing gaits?," Proc. R Society. Lond. B 270, pp. 2173-2183, 2003」に記載されているように筋収縮性要素に直列に接続している腱として動作する。腱の歪みをεとして、
【数７】
2012516780.tif 000014
と定義する。ｌSEは直列要素の長さ、ｌslackはその静止長（レスト長）であり、該直列要素は、「H. Geyer, A. Seyfarth, R. Blickhan, "Positive force feedback inbouncing gaits?," Proc. R Society. Lond. B 270, pp. 2173-2183, 2003」に記載されている非線形ばねとして規定される。すなわち、
【数８】
2012516780.tif 000015
である。ここで、Fmaxは、筋肉が及ぼすことができる最大アイソメトリックフォース（最大等尺性（収縮）力）である。「H. Geyer, A. Seyfarth, R. Blickhan, "Positive force feedback inbouncing gaits?," Proc. R Society. Lond. B 270, pp. 2173-2183, 2003」によれば、この二次形式は、一般的にモデル化されている区分的に指数−線形の腱剛性曲線の近似として使用された。この近似は、モデルパラメータの数を少なくするためになされた。
【０１０８】
足底屈筋の収縮要素：図１４のＢの足底屈筋の仮想アクチュエーターの収縮要素（CE）は、正の力帰還反射機構を備えるヒルタイプ筋肉モデルである。これは、（出版のために提出された）「H.Geyer, H. Herr, "A muscle-reflex model that encodes principles of leggedmechanics predicts human walking dynamics and muscle activities」に記載されているように、力を生成するための能動性の筋繊維、及び２つの並列弾性要素を含む。ヒルタイプの筋繊維は一方向性の力を生成する。この力は、筋繊維の長さlCE、速度VCE、及び筋肉活性化度（または筋肉活動度）Ａの関数である。結果として生じる力FMFは、「H. Geyer, A. Seyfarth, R. Blickhan, "Positive force feedback inbouncing gaits?," Proc. R Society. Lond. B 270, pp. 2173-2183, 2003」に記載されているように、
【数９】
2012516780.tif 000016
によって与えられる。ヒルタイプの筋肉の力−長さ関係fL（lCE）は、鐘形（ベル形）の曲線であり、
【数１０】
2012516780.tif 000017
によって与えられる。ここで、loptは収縮性要素の長さlCEであり、この場合に、筋肉は、最大のアイソメトリックフォース（最大の等尺性（収縮）力）Fmaxを提供することができる。パラメータｗは、鐘形曲線の幅であり、パラメータｃは、該鐘形の極値の近くの該曲線の値を表しており、
【数１１】
2012516780.tif 000018
である。CEの力−速度関係fV（VCE）は、次のヒル方程式
【数１２】
2012516780.tif 000019
で表される。ここで、vmax（＜０）は筋肉の最大収縮速度であり、vCEは繊維収縮速度であり、Ｋは曲率定数（curvature constant）であり、Ｎは、
【数１３】
2012516780.tif 000020
となるように、（Fmaxで正規化された）無次元筋力（dimensionless muscle force）を規定する。
【０１０９】
（出版のために提出された）「H.Geyer, H. Herr, "A muscle-reflex model that encodes principles of leggedmechanics predicts human walking dynamics and muscle activities」によれば、CEに並列に配置された弾性限界が大きい並列弾性要素（HPE）の力−長さ関係は、
【数１４】
2012516780.tif 000021
によって与えられる。弾性限界が小さいバッファー並列弾性要素（LPE）も、（出版のために提出された）「H.Geyer, H. Herr, "A muscle-reflex model that encodes principles of leggedmechanics predicts human walking dynamics and muscle activities」に基づいて含まれている。これは、次の非線形ばねの形態で与えられた。
【数１５】
2012516780.tif 000022
したがって、全体の足底屈筋力は、
【数１６】
2012516780.tif 000023
によって記述される。ここで、FCEは収縮性要素によって生成される力である。CEとSEは直列であるので、FCE＝FSE＝FMTCという式が成立する。
【０１１０】
反射機構。収縮性要素の活性化（活動度）Aは、（出版のために提出された）「H. Geyer, H. Herr, "Amuscle-reflex model that encodes principles of legged mechanics predicts humanwalking dynamics and muscle activities,"」及び「H. Geyer, A. Seyfarth, R. Blickhan,"Positive force feedback in bouncing gaits?," Proc. R Society. Lond.B 270, pp. 2173-2183, 2003」に記載されているように、図１５に示す正の力帰還反射構成を用いて生成される。図１５には、仮想足底屈筋の反射構成の例示的な実施形態が示されており、足関節角度、筋力、足関節トルクの足底屈筋成分間の関係が含まれている。
【０１１１】
図１５に示されているように、この帰還ループは、遊脚期に足底屈筋力が生成されないようにするための立脚期スイッチが含まれている。立脚期中に、足底屈筋力FMTCに、反射ゲイン（反射利得）GainRFを乗じて、DelayRFだけ遅延させ、次にオフセット刺激PRESTIMを加えて、神経刺激信号を得る。該刺激は、０〜１の範囲に制限され、時定数Ｔを有する低域通過フィルターに通されて、筋肉興奮収縮連関を刺激する。結果として生じた信号は、初期値PreAを有する、式（４）中の活性化度（活動度）として使用される。さらに、（出版のために提出された）「H.Geyer, H. Herr, "A muscle- reflex model that encodes principles of legged mechanicspredicts human walking dynamics and muscle activities」にしたがって、抑制ゲインGainSUPPが、立脚期中に２つのアクチュエーターが互いに争うのを阻止するのを助けるために実装された。ここで、背屈筋によって生成されたトルクは、GainSUPP・FMTCによって、または、その値がゼロに低下するまで小さくされる。
【０１１２】
足底屈筋の幾何学的形状／配置及び実装。筋肉モデルのフレームワークにおいて、足関節角度θfootは、図１４のＣに示されているように定義される。この角度をモデルへの入力として使用することによって、筋肉−腱複合体の長さが、（出版のために提出された）「H. Geyer, H. Herr, "A muscle-reflex model that encodesprinciples of legged mechanics predicts human walking dynamics and muscleactivities」に記載されているように次の式によって計算される。
【数１７】
2012516780.tif 000024
ここで、ρは、筋繊維の羽状角（pennation angle）を表すスケーリングファクタであり、φrefは、負荷がない状態におけるlCE＝loptのときの足関節角度である。
【０１１３】
繊維長lCEを、lCE＝lMTC−lSEを用いて計算することができ、ここで、lSEは、筋肉動力学からFCE＝FSE＝FMTCの現在の値が与えられると（３）の逆関数から得られる。次に、繊維収縮速度VCEを、微分を用いて得ることができる。これは、神経筋モデルの動力学によって決定される一次微分方程式を生成する。θfootの時間履歴及び初期条件が与えられると、この式をFMTCについて解くことができる。しかしながら、積分は微分よりも計算上よりロバストなので、（出版のために提出された）「H. Geyer, H. Herr, "A muscle-reflex model that encodes principlesof legged mechanics predicts human walking dynamics and muscle activities」に記載されているように、FMTCについて解くために、この実装の積分形が使用された。
【０１１４】
取付具の半径がrfootで、最大筋肉−腱モーメントアームが達成される角度がφmaxの場合、FMTCと足関節トルクに対する（結果として生ずる）足底屈筋の寄与Tplantarとの間の関係は、
【数１８】
2012516780.tif 000025
によって与えられる。ここで、R(θfoot)は、筋肉取付具から足関節モデルまでに生じる可変モーメントアームである。この関係は図６のグラフに示されている。それゆえ、結局のところ、足底屈筋モデルを、単一入力θfootを単一出力Tplantarに結合する動的システムとして取り扱うことができる。
【０１１５】
神経筋モデルパラメータの決定。足底屈筋モデルは、生物学的な足底屈筋の全てを一括して（すなわちいっしょくたにして）表現するものである。同様に、背屈筋も全ての生物学的背屈筋を表している。この研究では、関節及びトルクの測定値は足関節においてのみ取得された。その結果、腓腹筋などの多関節筋の状態を正確に予測することができなかった。したがって、足底屈筋は、人間の主要な単関節足底屈筋であるヒラメ筋に基づいた。したがって、足底屈筋パラメータ値の大部分は、ヒラメ筋について「H. Geyer, H. Herr, "A muscle-reflex model that encodes principlesof legged mechanics predicts human walking dynamics and muscleactivities,"」（本文献は出版のために提出されたものである）に記載されているものである。しかしながら、背屈筋のパラメータだけでなく、足底屈筋のいくつかのパラメータは、この一括モデルによって大きな影響を受けることが予測されていたか、または、生物学ではよく知られていなかった。これらの６個のパラメータは、遺伝的アルゴリズムと勾配降下法（gradient descent）を組み合わせて用いて、神経筋モデルを、損傷を受けていない被験者の歩行データに最良に合致させることができるように適合化（または設定）された。
【０１１６】
表６に最適化されていないパラメータ値を示す。
【表６】
2012516780.tif 000026
【０１１７】
肢を失っていない被験者データの収集。動力学的及び運動学的歩行データは、実験対象としてのヒトの使用に関するスポールディング委員会（Spaulding committee on the Use of Humans as ExperimentalSubjects）によって承認された研究において、Gait Laboratory of Spaulding Rehabilitation Hospital, HarvardMedical Schoolで収集された（H. Herr, M. Popovic, "Angular momentum in human walking,"The Journal of Experimental Biology, Vol. 211, pp 487-481, 2008）。ある健康な成人男子（８１．９ｋｇ）が、インフォームドコンセントが得られた後に、モーションキャプチャ研究所において１０ｍの通路をゆっくりとした歩行速度で歩くように要求された。
【０１１８】
モーションキャプチャは、８個の赤外線カメラを備えるVICON５１２モーションキャプチャシステムを用いて実施された。反射マーカーを被験者の体上の３３箇所に配置して、赤外線カメラが実験の間それらの位置を追跡できるようにした。それらのカメラは、１２０Ｈｚで動作して、約１ｍｍ以内の精度で所与のマーカーを追跡することができた。それらのマーカーは、下半身を追跡するために、以下の体の目印に配置された：両側上前腸骨棘（bilateral anterior superior iliac spines）、上後腸骨棘（posterior superioriliac spines）、大腿骨外側顆（lateral femoral condyles)、外果（lateral malleoli）、前足及び踵。棒（またはワンド）が頸骨及び大腿骨の上に置かれ、マーカーが、頸骨及び大腿骨骨幹中央部（mid-femur）の中間軸の上で該棒に取り付けられた。マーカーは、上半身の胸骨、鎖骨、C7及びT10脊椎骨、頭部、両肩上、ひじ、手関節（手首関節）にも配置された：。
【０１１９】
床反力は、通路に組み込まれた２つのスタガードフォースプレート（staggered force plate：Advanced Mechanical Technology Inc.（Watertown, MA, USA）のモデル番号2222またはOR6-5-1）を用いて測定された。床反力と圧力中心を測定するこれらのフォースプレートの精度は、それぞれ、約０．１Ｎ、２ｍｍである。フォースプレートのデータは、１０８０Ｈｚで収集されて、VICONモーションキャプチャデータと同期化された。関節トルクは、標準的な逆ダイナミクスモデルの修正バージョンを用いて、床反力及び関節運動学から計算された。Oxford Metrics（英国）のVICON Bodybuilder（3次元生体モデル生成ツール）が、逆ダイナミクス（逆動力学）計算を実施するのに使用された。
【０１２０】
６つの実験は、水平な地面上のゆっくりした歩行速度（平均で１．０ｍ／秒）について行われ、１つの実験は、この歩行条件での目標とする足関節及びトルクの軌跡を表すために使用された。立脚期の終わりは、歩行サイクルにおいてピークトルクに到達した後、関節トルクが最初にゼロに下がった時点として定義された。この事象は、選択された実験において、歩行サイクルの６７％の時点で起こった。
【０１２１】
図１６のＡ及びＢには、足を失っている被験者について実験中に測定された人工装具のトルク及び角度の軌跡が、肢が損傷していない体重と身長が調和している被験者の生物学的足関節のトルク及び角度の軌跡と比較されて示されている。図１６のＡ及びＢには、足関節トルク（図１６のＡ）、足関節角度（図１６のＢ）が、同じ足の踵接地（０％サイクル）から踵接地（１００％サイクル）までの水平な地面における１歩行サイクルにわたって示されている。図１６のＡ、Ｂには、神経筋モデル制御による人工装具の測定されたトルク及び角度プロファイルについての平均１６１０、１６２０（細い線）±１標準偏差（破線）、及び、同じ歩行速度（１ｍ／秒）で歩行する肢が損傷していない体重と身長が調和した被験者の１歩行サイクルについて足関節の生体力学値１６３０、１６４０（太い線）がプロットされている。垂線は、人工装具の歩行サイクルにおける遊脚期の平均開始時刻１６５０、１６６０（細い破線）と、生物学的足関節の遊脚期の開始時刻１６７０、１６８０（細い一点鎖線）を示している。
【０１２２】
最適化によってモデルパラメータを実験データに適合させる。パラメータFmax、GainFB、GainSUPP、φref及びφmaxが調整のために選択された。パラメータ調整の目的は、神経筋モデルを、対応する生物学的足関節の角度の軌跡が該モデルに入力された場合に、特定の歩行条件において該生物学的足関節のトルク軌跡に最良に合致させることができるパラメータセットを見出すことであった。最適化の費用関数Cost（cost function）は、生物学的足関節角度の軌跡が与えられた場合に、立脚期における生物学的トルクプロファイルとモデルのトルクプロファイルとの間の2乗誤差として、次のように定義された。
【数１９】
2012516780.tif 000027
ここで、Tｍはモデルのトルク出力である、Tbioは生物学的足関節トルクである。
【０１２３】
遺伝的アルゴリズムの最適化が、最適なパラメータ値の初期サーチ（初期探査）をするために選択され、直接サーチ（直接探査）が、最適なパラメータセットを特定するために含められた。MatlabのGenetic-Algorithm tool（遺伝的アルゴリズムツール）を用いて両方の最適化法を実施した。選択された１．０ｍ／秒の歩行速度での水平な地面上の人間の歩行データを用いて、最適化のための基準挙動を提供した。最適化パラメータの各々について許容できる範囲を表７に示す。
【表７】
2012516780.tif 000028
【０１２４】
初期の母集団は最適化ツールによって選択された。パラメータの最適化から得られたパラメータ値を表８に示す。
【表８】
2012516780.tif 000029
【０１２５】
パラメータ最適化の結果。最適化の有効性を確認するために、最適化は、生物学的足関節の角度プロファイルを神経筋モデルへの入力として用いて、最終的なパラメータについて実行された。得られたトルクプロファイルと生物学的トルクプロファイルとの比較を図１７に示す。
【０１２６】
図１７には、損傷していない生物学的足関節の足関節モーメントプロファイルと、入力として生物学的足関節の角度プロファイルを有し、かつ、最適化されたパラメータ値を有する神経筋モデルの足関節モーメントプロファイルとの比較において、生物学的足関節モーメント（灰色の線）１７１０、モデル化された背屈筋成分（一点鎖線）１７２０、モデル化された足底屈筋成分（細い線）１７３０、及び、神経筋モデル全体（足底屈筋及び背屈筋）のモーメント（破線）１７４０が示されている。神経筋モデルの足関節モーメントは、歩行サイクルの大部分において生物学的足関節モーメントとほぼ正確に合致する。
【０１２７】
低レベルトルク制御。立脚期に足関節において実際に生成される物理トルクは縦向きばねと動力付きドライブトレーンとの複合作用に由来する。回転縦向きばねの剛性は、動作範囲においてほぼ線形であって、５００Ｎ・ｍ／ラジアンである。このばね定数を用いて、縦向きばねの寄与が予測されて、所望の足関節トルクから差し引かれる。残りのトルクは、動力付きドライブトレーンによって生成されなければならない。
【０１２８】
動力付きドライブトレーンの性能は、図１２に示すように、進み補償、摩擦補償、及びフィードフォワード技術を使用することによって改善される。開ループドライブトレーンの動力学の実験的調査が実施されて、それらの改善を実施するために使用された（M. Eilenberg, "A Neuromuscular-Model Based Control Strategy forPowered Ankle-Foot Prostheses," Master's Thesis, Massachusetts Instituteof Technology, Cambridge, MA, 2009）。水平な地面、上り斜面、及び下り斜面上の歩行についての出力トルクと指令されたトルクとの対比が図１３のＡ〜Ｃに示されている。人工装具の出力トルクは、SEAトルクの寄与に関する直列ばねにおける歪みゲージと、縦向きばねのトルク寄与に関する足関節角度ベースの縦向きばねトルク推定値を用いて推定された。
【０１２９】
臨床評価。人工装具は、健康で活動的な７５ｋｇの下腿切断者の右脚に装着された。この被験者には、人工装具を装着した歩行に自然に適応するための時間が与えられた。人工装具への無線リンクを用いて、これらの実験からの歩行データを記録した。水平な地面上の歩行実験の間、被験者は、１０ｍの長さの通路を歩くように要求された。予定された目標歩行速度は、損傷を受けていない被験者の歩行速度に一致するように、１．０ｍ／秒に設定された。被験者は、通路の始まりから約５ｍのところから歩行を開始して、該通路の終わりを約３ｍ通過したところで歩行を停止した。地面上のマーカーが、１０ｍの通路の始まりと終わりを示すために使用された。被験者の質量中心が各マーカーの上を通過した時点を示すことによって各実験における平均歩行速度を確認するために、ストップウォッチが使用された。全部で１０回の試験が実施された。目標速度の５％以内の歩行速度での実験が処理のために使用され、結果として４５の歩行サイクルを生じた。被験者は、次に、１１°の２ｍ長の斜面を自分で選択した速度で歩いて上るように要求された。１０回の斜面上りの実験において、被験者は、プラットホーム上の傾斜の始まりから約２ｍのところの水平な地面からスタートして、該傾斜を約１ｍ過ぎたところで停止した。次に、１２回の斜面下り実験においてこの同じ経路を逆向きに歩行した。
【０１３０】
データ分析。水平な地面上での実験における最初の３つと最後の３つの歩行サイクルは過渡的なものであると想定されたために無視された。残りの歩行サイクルの各々が、１０００データポイントをカバーするようにリサンプリングされた。平均値及び標準偏差の軌跡が、得られたデータから計算された。斜面の上りと下りの両方において、斜面上の最後のステップ（一歩）が、代表的な歩行サイクルとして使用された。選択されたそれぞれの歩行サイクルは、リサンプリングされて、水平な地面での実験について説明したのと同様のやり方で平均化された。
【０１３１】
個々の歩行サイクルにおける正味の仕事が、踵接地から足指離地（toe-off）までの足関節角度にわたって足関節トルクを数値積分することによって計算された。この場合、遊脚期は、正味の仕事の計算については無視された。次に、各歩行条件での正味の仕事の平均が、個々の歩行サイクルの正味の仕事の値から計算された。
【０１３２】
結果。トルク追跡。本実験では、短下肢装具が、神経筋コントローラによって指令されるトルク及び速度を実際に生成する能力を有することが前提条件であった。この能力は、水平な地面上の歩行、斜面の上り、斜面の下りについて、指令されたトルク対測定された出力トルクを示している図１３のＡ〜Ｃにおいて明らかにされている。
【０１３３】
地面傾斜への適応。神経筋モデル制御式人工装具の地面傾斜への適応の評価は、図９のａ〜ｃの臨床試験データによって確認された。それらの試験の数値積分されたデータから、次のように正味の仕事値（ワークループエリア：work loop area）が得られた。
水平な地面    ５．４±０．５ジュール
上り斜面    １２．５±０．６ジュール
下り斜面      ０．１±１．７ジュール
【０１３４】
生物学的膝関節との比較。この神経筋モデルの目的は、有用な方法で人間の足関節−足複合体固有の動力学を表すことである。したがって、人間の挙動をまねる人工装具コントローラの能力に基づいて該コントローラを評価することができる。前述した図１６のＡ及びＢは、水平な地面を歩行しているときの人工装具からのトルク及び角度のプロファイルを、損傷していない肢を有する体重と身長が調和した被験者のそれらのプロファイルと共に示している。
【０１３５】
図１８のＡ〜Ｃは、３つの異なる歩行条件、すなわち、水平な地面（図１８のＡ）、上り斜面（図１８のＢ）、下り斜面（図１８のＣ）について、測定された人工装具のトルク−角度の軌跡をプロットしたものである。図１８のＡ〜Ｃには、平均１８１０、１８２０、１８３０±１標準偏差が示されている。矢印は時間の経過と共に進む方向を示している。人工装具の正味の仕事の平均は、地面の傾斜が大きくなるにつれて大きくなる。この結果は、文献「A. S. McIntosh, K. T. Beatty, L. N. Dwan, and D. R. Vickers,"Gait dynamics on an inclined walkway," Journal of Biomechanics, Vol.39, pp 2491-2502, 2006」に記載された人間の足関節データと整合している。
【０１３６】
水平な地面上の歩行に関しては、人工装具の測定された足関節トルク及び足関節角度プロファイルは、（該人工装具と比較可能な）損傷を受けていない人間のそれらのプロファイルと定性的に一致する。観察された差違は下位のものであて、複数の要因によって生じたものであるとすることは合理的でありうる。該要因には、切断に起因する臨床被験者の脚筋の萎縮及び／または肥大、肢の長さの違い、及び、おそらくは、機能可能な二関節筋である腓腹筋の欠如が含まれる。さらに、人工装具の角度センサーの（検出）範囲が制限されているために、人工装具は、損傷を受けていない足関節の全可動範囲にわたっては動くことができない。
【０１３７】
地面傾斜への適応。本明細書において提示した神経筋制御は、地形を明確に検出することなく、地面の傾斜に独自に適応することができる。水平な地面上の歩行時における足関節の正味の仕事量に対する、上り斜面の歩行時における足関節の正味の仕事量の増加、及び、下り斜面の歩行時における足関節の正味の仕事量の減少は、「A. S. Mclntosh, K. T. Beatty, L. N. Dwan, and D. R. Vickers,"Gait dynamics on an inclined walkway," Journal of Biomechanics, Vol.39, pp 2491-2502, 2006」からのデータによれば、これらと同じ条件下での損傷を受けていない人間の足関節の挙動と合致する。これらの歩行条件における立脚期の正の正味の仕事のかかる変化は、神経筋モデルが呈する傾斜適応挙動を示している。これらの生体に似た挙動変化を生じる神経筋モデルの能力は、該モデルが人間の足底屈筋の重要な特性を具現化することを示唆している。さらに、該モデルは速度に対する適応の可能性を有していることも期待される。より早く移動しようとする際に、人工装具の着用者は、該人工装具をより強く押し付ける場合がある。この追加の力によって、モデル化された反射機構（または反射神経）がより強い仮想筋力を指令し、その結果、より大きなエネルギー出力が生じて、より速い歩行速度を達成することができる。
【０１３８】
好適な実施形態を開示したが、多くの他の実施例が当業者には想起されるであろうし、それらの実施例は全て本発明の範囲内のものである。上述の種々の実施形態の各々を、説明した他の実施形態と組み合わせて多くの特徴を提供することができる。さらに、本明細書では、本発明の装置及び方法の複数の個別の実施形態を説明したが、本明細書に記載されているのは、本発明の原理の適用の例示に過ぎない。したがって、当業者による他の配列（構成）、方法、変更形態、及び置換もまた、本発明の範囲内のものとみなされ、本発明は、添付の特許請求の範囲以外によっては限定されない。
【図１】
2012516780.tif 000030
【図２】
2012516780.tif 000031
【図３】
2012516780.tif 000032
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【国際調査報告】
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