立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第29号) 2020

[ 研究助成 (C) ]高齢者の躓き予防に向けた関節間協調性を高めるワイヤ駆動型歩行訓練ロボットの開発
Gait training robot for trip prevention improving toe control ability2177006

研究代表者

早稲田大学大学院
創造理工学研究科(助成受領時：早稲田大学大学院特別研究員三宅太

文博士後期課程)異なるロボットの介入方法を実践することで，[研 究 の 目 的]

機械が人間とどのように協調することで人間の近年，高齢化により，歩行機能を高める歩行訓練ロボットが求められている。特に，歩行時つま先制御能力の向上を促せるのかを明らかにすることを目指した。に生じる高齢者の大きな問題の一つがつまずき[研究の内容，成果]による転倒であるため，つまずき予防訓練が重要である。
歩行訓練の効率化のためには，訓練者に対し研究概要

新しい歩容へと誘導しつつ能動的な歩行動作を歩行訓練ロボットには，動作アシストにより促す必要がある。そのために，人の歩容に調和目標とする歩行動作へと誘発することで歩行能可能なロボットの適応的な介入手法が求められ力の向上を促す手法と外乱を発生させて人にバる。適応的に介入するには，人の歩行動作を阻ランス回復を強制することで歩行能力の向上を害せず，必要時のみにロボットが人の動きに介促す手法が存在する。本研究では，ケーブル駆入する必要がある。既存のロボットでは，能動動型のハードウェアシステムにより，遊脚期時的な歩行動作の阻害をしないために，人の動きの最小つま先高さが低下した場合にアシストをに応じて接触力を調整する等の適応的な介入手行う歩行訓練ロボットと遊脚期につま先の動作法の研究がなされている。しかし，つまずき予を阻害しつまずきを発生させる歩行訓練ロボッ

防に必要なつま先の制御能力向上を促すためのトの開発を行った。そして，開発したそれぞれ歩行訓練ロボットの方法論は確立されていない。の方法論が人の最小つま先高さの制御へ与える歩行時につまずかないためには，遊脚期の最影響を調査した。

小つま先高さの制御が重要となる。人は，関節間協調性により，最小つま先高さのばらつきを研究方法抑えるように歩行動作を制御している。従って，1．最小つま先高さ予測に基づくアシスト

最小つま先高さのばらつきを抑える制御能力の向上が必要である。

最小つま先高さが低下した時のみアシストを実施する歩行訓練ロボットシステムを開発した。

最小つま先高さの制御能力向上を目的とし，このシステムの実現のために，介入度合いを調つまずきを発生させるロボットとつまずきを回整可能なつま先動作のアシスト手法，最小つま避するようにアシストするロボットの 2 つのロ

先高さの予測手法の 2 つの手法を構築・検証しボットシステムを開発した。そして，2 種類のた。

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図1

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アシストロボットの概観

まず，接触力を調整可能な経路長補償機構を有するケーブル駆動型のハードウェア (図 1)を開発し，通常時は外力を印加せず，必要に応

図2

最小つま先高さ予測アルゴリズム

じて外力を印加する手法を確立した。ケーブルはロードセルとばねと連結して下腿部に取り付で歩行した際の歩行訓練ロボットのアシストのけられ，モータによりケーブルを巻き取ること効果を検証した。モーションキャプチャシステ

で膝屈曲トルクを生じるように外力が印加され，ムによりつま先位置，装着型ゴニオメータによつま先を持ち上げるアシストがなされる。

り角度を計測した。まず，5 分間の歩行時の角アシストにより最小つま先高さの分布に影響

度とつま先高さのデータを訓練データとし，最を与えるためには，事前に最小つま先高さを予小つま先高さの分布の獲得及び予測アルゴリズ測する必要がある。下肢関節角度から歩行相をムの学習を行った。テストデータとして 100 周検出し，位相の角度情報により最小つま先高さ期分のデータを使用したところ，最小つま先高を予測するアルゴリズムを考案した。遊脚時のさを 2.3 mm ほどの誤差で予測できた。そして，歩行動作は蹴りだし時のエネルギによって生成予備実験で定めた張力 16 N を目標値とし，最されるため，遊脚開始時の角度情報から同周期小つま先高さ予測に基づいた断続的なアシストのつま先情報が予測できると考えた。そこで，を 2 分間行った。アシスト終了直後 2 分間にお下肢三関節角度空間上の幾何的な特性により遊いて，アシスト前の 2 分間のデータと比較し，脚開始時を検出し，さらに微分により角速度と被験者全体において最小つま先高さの分布の下角加速度を導出することで 9 つの入力データを位の値 (最小値と第 1 四分位数) が有意に増加抽出した。そして，入力データにノイズが含ました。分布上位の値 (最大値と第 3 四分位数)れていることを考慮し，ガウス関数を用いた動は訓練後に有意に増加しなかった。しかし，男径基底関数ネットワークにより最小つま先高さ性の被験者 4 名ではばらつきが低下 (−47%)を予測する手法を構築した。

し た の に 対 し，女 性 の 被 験 者 4 名 で は 増 加以上の技術を組み合わせ，つま先離床時の最(+200%) となり，訓練効果には依然として個小つま先高さの予測値が分布の下位の値の場合人差があった。女性の被験者に限定し結果を解に，モータを回転させつま先を持ち上げる外力析すると，アシスト前後では最小つま先高さにを印加し，予測値が分布の上位の値であれば，差がない傾向がみられた。
図 3 と図 4 に男性被験者と女性被検者それぞモータを停止し外力を印加しない手法を確立し

れ 1 名のアシスト前，中，後の最小つま先高さた。
8 名の若年被験者において，トレッドミル上の分布を記す。今回の実験ではアシスト力を一― 2 ―立石科学技術振興財団

図3

アシスト時，アシスト前後の最小つま先高さ(MTC) 変化 (男性被験者)

図5

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つまずき外乱印加ロボットた。
図 5 に示すように，ケーブルを足に装着し，通常時にはケーブルが前後に動くことで歩行を阻害しない状態を維持している。モータを駆動した場合に，カムによりケーブルの動きが停止し，足の前進を妨げる力が発生する。本システ
ムでは，詳細な歩行相検出は必要としないため，フィルム型力センサにより左足の接地状態を計図4測することで，右足が遊脚中であるかどうかをアシスト時，アシスト前後の最小つま先高さ(MTC) 変化 (女性被験者)判定した。つまずきのタイミングはランダムに定としていたため，アシスト力が体重の軽い女決定することで，被験者がつまずきの発生を予性被験者群には不自然な歩容を強制するほどの測できないようにした。

強さであり，能動的な歩行動作を促すことがで14 名の若年被験者において，トレッドミルきなかった可能性がある。全体的な傾向として上での歩行時につまずき外乱を発生させる実験

は，予測に基づき最小つま先高さの低下を妨げを行った。2 分後の通常状態での歩行を計測した結果，人に最小つま先高さ分布の下位の値をた後，つまずき外乱を 30 回発生させ，その後高くする制御動作を促すことができた。

2 分間の通常状態での歩行を計測した。
つま先と踵の位置情報をモーションキャプ2．つまずき外乱

イタリアの Scuola Superiore SantʼAnna (聖チャシステムにより計測し，最小つま先高さのアンナ高等研究所) と共同でつまずきを発生さ平均と標準偏差を導出した (図 6)。外乱発生せるロボットを開発し，つまずき経験後の人の前後の通常状態の歩行を比較した結果，最小つつま先制御状態を調査した。歩行時に外乱を発ま先高さの平均と標準偏差の低下が確認された。

生させると身体のバランスが崩れるため，歩行最小つま先高さの標準偏差の低下は，ばらつき状態を維持するために人は崩れたバランスを回を抑える制御性能の高い歩行になったことを意復させる必要性が生じる。そして，繰り返し外味すると言える。一方で，最小つま先高さの平乱に曝されると人は外乱に対し頑健で適応した均の低下は，つまずきのリスクの増加とみなす動作を獲得する。そこで，つまずきを繰り返しことができる。人の運動制御は須らく環境との人に経験させることでつまずきを回避するよう関わりでなされる。本システムの歩行では，つに人が動作を獲得することが可能であると考え

ま先高さの大小に関わらずつまずきが生じてし― 3 ―立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第29号) 2020

[今後の研究の方向，課題]
動作アシストと外乱印加の両方の観点で歩行訓練ロボットを開発してきた。今後は，2 つの手法を組み合わせた歩行訓練ロボットシステムを考案する。そのために，人の歩行状態に応じて，動作アシストと外乱を適切に選択する手法の開発が必要となる。また，人の歩行動作は環境との関わりの中で生成されるため，より広範
図6

印加前 (BL) と外乱印加後 (POST) における最小つま先高さ(MTC)な環境を再現した上で介入手法を検討することが重要である。特につまずきはつま先が低下した場合に生じるので，実際の障害物環境を想定まう環境であるため，つまずき後の転倒を回避し，つま先高さが一定以下でつまずきを与えるするように人が適応した結果，最小つま先高さなどの工夫が有益である。

が低下した可能性がある。つまずき時に人がバランス回復のために行う動作の一つが遊脚中の足の素早い接地である。最小つま先高さの低下
は，地面までの距離が短くなることを意味して[成果の発表，論文等][1]Tamon Miyake, Masakatsu G Fujie, and Shigeki

Sugano, “Prediction Algorithm of Parameters ofおり，つまずき時により素早い接地が可能とな

Toe Clearance in the Swing Phase,” Applied Bionics

る。

and Biomechanics, Volume 2019, Article ID 4502719,

つまずき外乱を与えた右足に対し，左足の変2019.
[2]

Tamon Miyake, Yo Kobayashi, Masakatsu G

化は小さかったことから，被験者は右足側につFujie, and Shigeki Sugano, “One-DOF Wire-driven

まずきが来ることを理解し，右足を中心につまRobot Assisting Both Hip and Knee Flexion Mo-

ずき外乱へ適応したと考えられる。
予測に基づくアシスト手法と比較し，つまずtion,” Journal of Robotics and Mechatronics, Vol. 31,
No. 1, pp. 135-142, 2019.
[3]

Tamon Miyake, Yo Kobayashi, Masakatsu G

き外乱を与える手法はより安定に最小つま先高

Fujie, and Shigeki Sugano, “Effect of the Timing ofさのばらつきを抑えることができる傾向にあっ

Force Application on the Toe Trajectory in theた。一方で，つまずき外乱を与える手法は，つまずきの回避よりもつまずき後の転倒を回避することを強く人に促すため，つまずきを回避するように人を誘導するのは現状では困難であると考えられる。つまずかないつま先高さを維持

Swing Phase for a Wire-driven Gait Assistance
Robot,” Mechanical Engineering Journal, Vol. 5, No.
4, pp. 17-00660, 2018.
[4]

Tamon Miyake, Yo Kobayashi, Masakatsu GFujie, and Shigeki Sugano, “Intermittent Force Application of Wire-driven Gait Training Robot to Encourage User to Learn an Induced Gait,” Proceed-することもつまずいた際にすぐにバランスを回

ings of the 2018 IEEE International Conference on

復できるつま先高さを維持することもどちらもRobotics and Biomimetics (ROBIO), pp. 433-438,

重要な要素であるため，2 つの手法を組み合わせた歩行訓練システムを構築することが重要で

2018.
[5]

Tamon Miyake, Masakatsu G Fujie, and Shigeki

Sugano, “Prediction of Minimum Toe Clearancewith a Radial Basis Function Network at the Start ofある。

the Swing Phase,” Proceedings of the 40th Annual
International Conference of the IEEE Engineeringin Medicine and Biology Society (EMBC), pp. 16641667, 2018.

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