立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第31号) 2022

［ 研究助成 (A) ］

慣性計測ユニットによる歩行安定性指標およびベルト装着型歩容評価デバイスの開発
Development of the gait assessment devise and gait stability index using inertial measurement unit
2211001

研究代表者

名古屋大学

大学院工学研究科

助教

秋山

靖

博

データとして学習を行った。

[研 究 の 目 的]IMU によって測定された 3 軸方向の加速度
本研究の目的は，計測が容易な慣性計測ユの時系列データは，足部接地から次の同側の足ニット (IMU: Inertial Measurement Unit) を部接地までを 1 歩行周期として歩行周期ごとに

利 用 し て，力 学 的 安 定 性 を 表 す 指 標 で あ る分割され，0-100% の時間周期に正規化される。

MoS (margin of stability) を推定する新たな次 に，加 速 度 の 値 を 全 体 の 最 大 値 を 基 準 に歩行安定性評価モデルを構築することである。

0-255 のレンジで正規化し，RGB 画像に変換

MoS は力学的な安定性を定量的に評価する手する。図 1 に，CNN の入力画像の例を示す。

法である一方，一般にモーションキャプチャシ横方向は時刻であり，縦方向はセンサ装着部位ステムによる計測を要し，測定環境が限定されごとに分かれている。図中の赤，緑，青はそれるというデメリットが存在する。そこで本研究ぞれ前後，左右，上下方向の加速度に対応する。

では，身体に取り付けるだけで値の取得が可能な小型の IMU センサを利用し，MoS に基づき安定性を評価することのできる手法を開発する。
[指標の構築方法]
本研究では，機械学習を用いることで IMUデータから MoS を推定する。関連研究より，

図1

CNN に入力する加速度データの例

MoS と身体部位の加速度には関連がある可能性が示唆されている。そこで，時系列解析で用学習は，MoS について閾値を設定し，2 値分いられる機械学習手法である畳み込みニューラ離課題として行った。足部接地時の MoS に対ル ネ ッ ト ワ ー ク (CNN: Convolutional Neural

し，その時刻を歩行周期における 100% とするNetwork) を用いて MoS と身体部位の加速度

1 歩行周期について作成された上記の入力画像を関連付ける。

を関連付け，入出力のデータセットとした。モ

本研究では，身体各部に装着された IMU にデ ル の 学 習 に は 全 被 験 者，全 条 件 を 併 せ たより計測される 3 軸の加速度の時系列データを13261 歩行周期のデータを用いた。また，テス入力とし，モーションキャプチャによる計測かトセットは全データセットの内の 2 割をランダら得られた歩行ストライドごとの MoS を教師ムに選定したものとし，学習エポック数は 50― 1 ―立石科学技術振興財団とした。
[実 験 方 法]
本実験は，名古屋大学工学部倫理部会の承認の下に実施した。
トレッドミル歩行中の実験参加者のバランス
図2を崩す目的で，歩行中に特定のタイミングで急IMU のサイズと形状加減速を印可する実験システムを開発した。このシステムでは，左右それぞれのベルト速度が制御可能なトレッドミル (大武・ルート工業社) に，実験参加者がトレッドミル歩行を開始して一定時間定常速度で歩行を行った後に，トレッドミル速度を急に変化させるアルゴリズムを用いた。
実験では，トレッドミルに動作開始信号を送り，条件に応じた速度で動作させる。実験参加者はその上で歩行を開始する。歩行開始後あら

図3

IMU の装着位置

かじめ設定した時間が経過した後にトレッドミルの速度は定常歩行速度からさらに 2 km/h 急

本実験においては，以下の 3 条件を用意した。

加速する。トレッドミル加速後，その速度で定条件の 1 つは，計測装置のみを装着し，快適常歩行を続け，同様にあらかじめ設定した時間

速度および快適速度+2 km/h の 2 種類の速度が経過したのちにトレッドミルの速度が加速後の間で加減速を繰り返す条件 (AD: Accelera-の速度から 2 km/h 減速する。その後，再び定tion and Deceleration) である。歩行開始から常速度で指定時間歩行したのちにトレッドミル

最初の加速までは 40 秒の定常歩行，その後のを停止する。以上の内容を 1 試行とする。

加速−減速間の定常歩行時間は 30 秒とした。

本実験では，2 種類のセンサを用いて動作計

本条件において加速，減速は 5 度ずつ行った。

測を行った。一つ目は，光学式モーションキャ

条件の 2 つ目は，歩行の非対称性の影響を適プチャシステムである。8 台のカメラよりなる切に評価できることを検証する目的で，左足に光 学 式 モ ー シ ョ ン キ ャ プ チ ャ シ ス テ ム Opti
Track (NaturalPoint 社製) を用いて各試行における動作を計測する。被験者には身体各部の24 か所に計測用マーカを取り付けた。これにより各マーカの 3 次元位置座標を計測し，各時点における被験者の姿勢を求めた。
二つ目は，慣性計測ユニット (IMU) (図 2)である。これを身体の各部位に取り付け，歩行中 の 身 体 各 部 位 の 3 軸 加 速 度 を 計 測 し た。
IMU を身体に設置した被験者の様子を図 3 に示す。

図4― 2 ―

歩容制限に使用した長下肢装具

Tateisi Science and Technology Foundation

図 4 に示す長下肢装具を装着したものである。の座標と定義した。ここで，モーションキャプ

この状態で，装具装着時の快適速度，快適速度チャによって得られたデータから，MoS(x)，+2 km/h の 2 種類の速度の加減速を繰り返しMoS(y) は，それぞれ以下の式を用いて求めた (ADD: Acceleration and Deceleration withられる。

Device)。なお，加速から減速，減速から加速

進行方向，左右方向ともに 2 通りの境界値をまでの時間と，1 試行内の加減速の回数は装具与え，その値を MoS が上回る (High) か下回非装着の条件と同様である。

るか (Low) の 2 値分離を行った。なお，CNN3 つ目の条件は，装具を装着した状態で。装出力層における活性化関数はシグモイド関数，具非装着時の快適速度で定常歩行を行う条件

損失関数は Binary crossentropy，評価関数に(SD: Steady walking with Device) である。こは adam を用いた。また，学習データの偏りにの条件では，歩行開始後 3 秒でトレッドミルがよる結果のばらつきを防ぐため，k 分割交差検目標速度まで加速し，歩行開始後 130 秒まで同証(k=5) によってモデルの性能評価を行った。

速度を維持した後で 5 秒間かけて停止し，急加減速は行わない。

[結果]

各条件共，歩行開始後 10 秒間のデータについては歩行開始部分として解析から除外し，本研究では，健常な男性 9 名 (年齢 23.2±AD 条件，ADD 条件についてはその後の 330

1.5 歳，身長 170.3±5.6 cm，体重 62.3±5.1 kg)

秒，SD 試行についてはその後の 120 秒分のを被験者として実験を行った。これにより，計データを解析に用いた。

27 試行の結果を得た。

これら 3 条件の計測を，各被験者につき 1 回行った。

図 5 に，1 人の被験者の各試行における前後方向の MoS の分布を示す。全被験者に共通して，速度の増加に伴い進行方向 MoS が減少す[解 析 方 法]る傾向がみられた。一方，左右方向 MoS については速度の違いによる影響はみられなかった。
表 1 に，各条件における 2 値分離課題の精度

本実験では，モーションキャプチャにより計測されるデータはサンプリング周波数 100 Hzで計測され，6 Hz のカットオフ周波数を持つバターワースフィルターを用いて平滑化された。
これによりマーカーを装着した各関節の位置情報を取得した。また，IMU により計測される
進行方向，左右方向，上下方向の加速度データは，サンプリング周波数 200 Hz で計測された
後，5 Hz の 1 次バターワースフィルタにより平滑化された。
モーションキャプチャによって得られたデー

図5

条件ごとの MoS 分布の例

タを基に，進行方向，左右方向の MoS 値を各表1

CNN による分類の精度

足部接地タイミング毎に算出する。なお，支持Direction (Boarder)

Accuracy

Recall基底面の境界は，進行方向については接地足のForward (0)Forward (−0.1)
Lateral (0.1)
Lateral (0.13)

0.949±0.002
0.930±0.003
0.916±0.007
0.931±0.004

0.945±0.007
0.864±0.028
0.860±0.023
0.940±0.010

つま先マーカーの進行方向の座標，左右方向については接地足のくるぶしマーカーの左右方向― 3 ―立石科学技術振興財団

を示す。すべてのパターンにおいて Accuracy(−0.1)，Lateral(0.1) については実際に Lowが 0.9 を上回る値を示した一方，Recall についに分類されるサンプルの割合が低いことがわかては 2 つの入力作成手法に共通して Forwardる。このサンプルの偏りによって Low に分類(−0.1)，Lateral(0.1) の場合において 0.9 を下されるデータに関する学習が十分に行われず，回る結果となった。

Recall 値が低くなったと考えられる。

MoS(x)= Pz
MoS(y)= Py− Py +Vy g  

[結PzgPx − Px+(Vx+V )IMU によって得られた加速度データを基に，

CNN によって MoS の大小を分類し，閾値の値によらず 9 割を超える精度で MoS の高低を分Px：接地足つま先の進行方向座標類できることを示した。

Py：接地足つま先の左右方向座標

現状，力学的安定性を表す MoS の計測にはPx：接地足くるぶしの進行方向座標

モーションキャプチャシステム等の測定環境がPy：接地足くるぶしの左右方向座標必要となるため，歩行支援デバイスを製作する

Px：重心の進行方向座標

メーカやそれを利用するユーザがデバイスの性Py：重心の左右方向座標能を定量的に評価することのハードルは高い。

Pz：重心の上下方向座標

本手法を用いることで，モーションキャプチャ

Vx：重心速度の進行方向成分システム等の特殊な測定環境を必要とすることVy：重心速度の左右方向成分
V ：トレッドミルの速さ[考なく，デバイスの性能をメーカやユーザが評価

g：重力加速度できることが期待される。

察][今後の研究の方向，課題]

表 1 より，閾値を変更することによってばらつきはあるものの，Accuracy はすべてのケースで 9 割を超える結果となった。一方，閾値の変化によって同方向の結果でも Recall が大き
く 異 な る 結 果 と な っ た。こ の 結 果 か ら，Accuracy，Recall の値は閾値の変化により影響を受けると考えられる。
閾値により Recall 値が異なる点について次

本研究では MoS を安定性指標としてモデルの構築を行ったが，歩行安定性評価指標にはいまだ決定的なものがなく，複数の指標を複合的に用いることが当面妥当と考えられる。今後は，リアプノフ指数等の複数の指標について同様にモデルを作成し，安定性指標の推定を行うことが求められる。の理由が考えられる。表 2 に，各閾値における各クラスに属するサンプル数を示す。表 2 より，Recall が 特 に 低 い 結 果 と な っ た Forward
表2論]

Acutual Low

Acutual HighForward (0)Forward (−0.1)
Lateral (0.1)
Lateral (0.13)

6931
3001
3143
8116

6330
10260
10118
5145

・ 稲垣貴士，秋山靖博，岡本正吾，真弓卓也，山田陽滋：「300 人の歩行データを用いた歩行安定性指標と歩行パラメータの関係」，第 21 回ロボティクス・

CNN による 2 値分離のサンプル数

Direction (Boarder)[成果の発表，論文等]

メカトロニクス講演会，2021
・ 高津柚那，秋山靖博，山田陽滋：「慣性計測ユニットを用いた歩行中の関節角度パターンの計測」，第22 回 シ ス テ ム イ ン テ グ レ ー シ ョ ン 部 門 講 演 会(SI2021)，2021― 4 ―