ライフサポート

Vol.24

No.3， 2012

【論文】

簡易形電動車いすのための片流れ検知・軽減走行技術による操作量変化の予測モデル構築
Estimation Model of Joystick Input Changes Induced by a Downhill Turning
Prevention Control Mounted on a Powered Manual Wheelchair硯川潤（正会員）*，木下崇史（非会員），加茂光広（非会員）**，飯田教和（非会員）**
岩田拡也（非会員）***，松本治（非会員）***，井上剛伸（正会員）
Jun Suzurikawa*, Takafumi Kinoshita, Mitsuhiro Kamo**, Norikazu Iida**
Kakuya Iwata***, Osamu Matsumoto***, Takenobu Inoue
Abstract
In order to improve safety of powered wheelchairs running on cross sloped surfaces, we have developed adownhill turning prevention control (DTPC) system. The effect of DTPC on wheelchair maneuvering has
been quantified and evaluated by an evaluation experiment, where six wheelchair users participated. In thisstudy we characterized in detail DTPC-induced changes of the evaluation measures in order to construct aquantitative criterion for screening target users of DTPC. As a result, we found that DTPC-induced
improvement in the total scores of the evaluation measures positively correlated with the total scoreswithout DTPC. The multiple regression analysis revealed that the evaluation measures derived from thewheelchair behavior without DTPC are secondary factors on the evaluation score improvement in addition to
those from the joystick input. The measures without DTPC are likely to negatively correlate with thecontrolling skills of the drivers. These results of the statistical analyses, therefore, suggest that the benefit
from DTPC will be larger as controlling skill of the users is worse.
Key Words
Smart wheelchair, Cross slope, Downhill turning, Safety, Evaluation
１．

はじめに電動車いすの安定走行を阻害する外的要因の一つに，路面2012 年

2月

9 日受理

2012 年6 月 25 日最終原稿受理の傾斜が挙げられる． 特に，車いすの進行方向に対して直交した傾斜のある路面 (横傾斜路) では，前部キャスタが下り勾配方

国立障害者リハビリテーションセンター研究所，埼玉県所沢向に流される「片流れ」という現象が知られており，その危険性が市並木 4-1

指摘されてきた 1)．

*（独）科学技術振興機構 さきがけ，埼玉県川口市本町

筆者らのグループでは，この片流れ現象を検知し，進路のず4-1-8れを自動的に補正する片流れ検知・軽減走行技術 (downhill**アイシン精機（株），愛知県刈谷市朝日町 2-1***（独）産業技術総合研究所，茨城県つくば市梅園 1-1-1**AISIN SEIKI Co., Ltd., 2-1, Asahi-machi, Kariya,

Research Institute of National Rehabilitation Center

Aichi, Japanfor***National Institute of Advanced Industrial Science

PersonswithDisabilities,

4-1,

Namiki,Tokorozawa, Saitama, Japanand Technology, Central 2, 1-1-1, Umezono, Tsukuba,*PRESTO, Japan Science and Technology Agency,Ibaraki, Japan

4-1-8, Honcho, Kawaguchi, Saitama, Japan128

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Fig. 1Vol.24

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Experimental setup and typical measurement results. (A) Developed power wheelchair with the downhill

turning detection and prevention system.

Positive directions of joystick control and yaw rate are indicated by arrows.

(B) Test cross slope with the angle of 8°.

(C) Time courses of x-axis joystick angular displacements.

Angulardisplacements (black, left axis) and the displacement variations (red, right axis) are shown for typical trials with (toppanel) and without (bottom) DTPC by the same subject. Joystick inputs for the downward direction of the cross slope(leftward to the travelling direction in B) are defined as positive5).
turning prevention control, DTPC) の開発を進めている 2),3)．

値変化を予測するための回帰モデルを構築し，DTPC の適用が本システムは簡易形電動車いすを対象とした装置であり，モータ効果を持つユーザ層を定量的に同定するための指標とした．

ユニットと一体化させることで様々な車体に搭載可能である． ジョイスティック入力と車体の実挙動のずれを，車体に搭載したジャ２． 方法

イロセンサで計測し，駆動輪制御系にフィードバックすることで，以下に，開発した簡易形電動車いすの走行評価実験と，そこ横傾斜路での片流れが軽減されることを確認してきた 4)． また，で得られた操作・走行ログからの評価指標算出，および評価指標

電動車いすユーザである障害当事者を被験者とした評価実験か間の関係性分析の詳細を示す． なお，本実験は国立障害者リら，DTPC が実際のジョイスティック操作量を軽減することを確認

ハビリテーションセンター倫理審査委員会 (22-100) 及び日本している 5)． しかし，どの操作パラメータに対して有効であるかや，生活支援工学会倫理審査委員会 (10-01) の承認を得て実施しどの程度の操作技能を持つ操作者に有用であるかなど，DTPCた．

がジョイスティック操作に与える影響の詳細は，未だ十分に精査

2.1 走行評価実験

されていない． 操作者の負担が，どのような機序で軽減されるか(1) 片流れ検知・軽減走行技術を搭載した電動車いすを明確にすることは，本走行技術のターゲットユーザを確定し，コFig. 1A に，本研究で用いた簡易形電動車いすを示す． 車体は，日本工業規格 (JIS T 9203:2010) に則して製作され，座面スト－ベネフィットを推定する上で，極めて重要な課題である．
そこで本研究では，被験者の操作技能と DTPC による操作側方に DTPC のための回路基板が搭載されている． 同制御で量変化の関係性を分析することで，ターゲットユーザ選定のためは，ジョイスティックから入力されたヨー軸目標角速度と，基板にの基礎的な数値指標を構築することを目的とした． まず，これま搭載したレートジャイロで取得した実際の角速度 (yaw rate) の5)の判別分析を通して，単純差分値，およびその積分値が 0 になるように目標角速度が補正な有意差検定では明らかにならない評価指標変化の検出を試みされる． なお，本実験に用いた電動車いすの諸元と制御アルゴた． さらに，DTPC 無効時の評価指標値から同有効時の指標

リズムの詳細は，参考文献 2) および 3) に記載されている．

での走行実験で得られた評価指標

129

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No.3， 2012(2) 被験者

は，左右駆動輪角速度差から算出し，その積分値を回転角度と簡易形電動車いすを常用する 6 名の肢体不自由者を被験者とした． 式 (1)，(2) と同様に，路面進行方向に対する振れ角の絶した． 被験者全員が，電動車いすを移動の主たる手段として 1対値を積分した．

年以上常用した経験を有する． 疾患・障害種別の内訳は，ポリ(2) 評価指標変化の概要

オ 2 名，脊髄小脳変性症 1 名，膠原病 1 名，頸髄損傷 1 名，脳Fig. 2 に，制御有効時・無効時の各評価指標値を示した． 被梗塞による片麻痺 1 名である．

験者ごとの 15 試行分の平均値は線分で示されている． 左右方(3) 走行実験とデータ記録

向操作量 (Fig. 2D(i)) に，DTPC 有効時・無効時の間で統計

Fig. 1B に示したように，屋内に構築した横傾斜試験路での走的に有意な差が検出された (p = 3.45 × 10-4; two sided t-test)．

行評価実験を実施した． DTPC の効果を検証するために，同制御有効時の同操作量は，無効時に対しておよそ 3 分の 1 に軽制御が有効・無効の状態でそれぞれ走行データを取得した． 被減されたことが分かった． これらの結果は，開発した片流れ検験者は，制御が有効・無効の設定で，それぞれ 15 回ずつ試験

知・軽減走行技術が，横傾斜路走行時の操作負担軽減に有効で路を走行した． 走行前には，傾斜のない通常路面において 5 分あることを示唆している． また，左右方向操作量以外の指標が変程度の自由走行時間を設けた． 走行時は，転倒などに備えて作化しなかったことは，制御無効時に片流れの補正に必要な左右業療法士が車いす側方を並走した． 試験中の走行速度は方向のジョイスティック入力のみが独立して操作され，その補正3.8 km/h を上限に設定し，被験者には「自身に快適な速度で，操作が他の操作パラメータには一切影響を与えなかったことを示できる限り直進する」ように指示した． 路面の傾斜角は 8 度，全す 5)． なお，各被験者の一連の試行において，慣れの影響を示

長・全福はそれぞれ 9 m・2 m であり，そのうち 4 m を走行データすような統一的な指標の変化は検知されなかった．の分析対象区間とした． 走行データとして，左右駆動輪角速度，2.3 統計分析

ジョイスティック操作角度 (左右，前後 2 軸)，車体のヨー軸角速DTPC による評価指標の変化と評価指標間の関係性を分析するために，i) 任意の 2 指標間での制御有効・無効時の線形判度を，40 Hz のサンプリング周波数でそれぞれ記録した．
2.2 評価指標の算出

別分析，ii) 評価指標の合計得点の比較と非制御時の得点と(1) 算出方法

DTPC による得点改善幅の関係性分析 iii) 制御無効時の指計測データから走行時の操作量・操作安定性・走行安定性を標値を説明変数とした操作量軽減幅の重回帰分析，をそれぞれ評価するための数値指標を算出した． 評価指標は，4 m 走行後行った． 数値解析ソフトウェアには，Matlab (Mathworks Inc.)の片流れ量，4 m 走行時間，ジョイスティック操作角度の積分値と，を用いた．

角度変化の積分値 (左右，前後方向)，ヨー軸回転角度とヨー軸(1) 評価指標の線形判別角速度の積分値の計 8 指標である．

DTPC による変化に有意性が確認された左右方向操作量と，左右方向のジョイスティック操作角の計測例を Fig. 1C に示

他の評価指標を，試行ごとにそれぞれ X，Y 軸にとり，2 次元です 5) ． 横傾斜による進路のずれを修正するためのオフセット操の線形判別分析を用いて DTPC の有効・無効を判別することを作が顕著に表れていることがわかる． 一方で，角度変化には試みた． 得られた判別結果の誤判別率を，Y 軸に乱数をとった

DTPC 有効・無効時で大きな変化はなかった． そこで，操作量

場 合の 誤判別 率と比 較す ること で ，Y 軸 に設定 し た指標 がとその安定性を示す指標として，ジョイスティック操作角度の積分

DTPC による影響を受けていたかどうかを検証した．

値と，角度変化の積分値を各試行についてそれぞれ計算した．

(2) 指標の合計得点の比較

以下，前者を操作量 (joystick displacement amount, JDA)，評価指標の変化を総合的に検証するために，8 指標の合計後者を操作変化量 (joystick displacement variation amount,得点を比較した． また，DTPC 無効時の得点と，DTPC によるJDVA) と呼ぶ． 次の 2 式に示した通り，中立軸からの倒し角度，得点改善幅の関係性を分析した． 操作や走行の安定性を示すおよび角度変化量を，左右 (または前後) の方向に関わらず正8 指標は，全て操作技能と負の相関を持つと考えられる． なお，として扱った．

合計得点の算出時には，各指標をそれぞれの平均値で除して規Tgoal

JDAx  Tstart

JDVAx  JS x (t ) dt

TgoalTstart

格化した．

── (1)dJS x (t ) dtdt

(3) 重回帰分析による負担軽減幅の予測
前項 (2) で判明した関係性の詳細を分析するために，左右方── (2)

向操作量の改善幅をアウトカム変数，制御無効時の評価指標を

ここで，JSx(t) は左右方向の操作角度 (進行方向に対して左側，説明変数として，回帰モデルの構築を試みた． 説明変数は 3 種すなわち下り勾配側が正) を，Tstart・Tgoal は分析対象区間の通類を最大とし，総当り的に重回帰分析を行った．

過開始・終了時間をそれぞれ表す．
３． 結果と考察

ヨー軸回転角度とヨー軸角速度の積分値は，車体の進行方向のぶれとその安定性を示す指標である． 以下，前者をヨー軸変3.1 評価指標の線形判別位量 (yaw angular displacement amount, YDA)，後者をヨ操作評価指標の中には，統計的な有意性は見られなかったもー軸変化量 (yaw rate amount, YRA) と呼ぶ． ヨー軸角速度のの，制御有効時・無効時に被験者間で一貫した変化が見られ

130

ライフサポートFig. 2

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Comparison of evaluation measures obtained in trials with and without DTPC.

(A) Absolute lateraldisplacement of the wheelchair. (B) Time to complete the 4-m test course. (C) Yaw angle displacement amount (i) andyaw rate amount (ii).

(D) X-axis joystick displacement amount (i) and variation amount (ii).

displacement amount (i) and variation amount (ii).

Each line indicates mean values for a subject.

(E) Y-axis joystick
Colors of the dots

and lines correspond with the subjects (n=6). A part of this data set is already published in ref. 5.
たものがあった． そこで，これらの評価指標の DTPC による変の誤判別率は 0.115 ± 0.006 (平均 ± 標準偏差，1000 試行)化を検証するために，左右方向操作量に他の評価指標を加えたであり，Fig. 3 に示した全ての例がそれを上回った． この結果は，2 次元での制御有効・無効の線形判別分析を行った． 左右方向平均値の単純比較では検出されなかったが，左右方向操作量以操作量を X 軸に，前後方向の操作変化量，車体のヨー軸変位量，外の評価指標も DTPC の影響を受けた可能性があることを示

左右方向の操作変化量をそれぞれ Y 軸にとった，2 次元の判別唆している．

分析結果を Fig. 3 に示す． Y 軸に乱数を用いた制御有効・無効131

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Fig. 4

Score improvement by DTPC.

scores with and without DTPC.
standard deviations.

(A) Total

Error bars show(B) Score improvement values

as a function of the total scores without DTPC.

A

fitted curve is shown by the solid line.
走行課題遂行中の操作ログを分析した Sorrento らの先行研
究では，走行課題の難易度が高いほど，操作経験が豊かな車いす常用者と初心者の健常者の間で操作安定性の差が顕著にな

Fig. 3 Linear discriminant analysis of the trials withand without DTPC.

ることが示された 6)． この知見を考慮すると，本研究で用いたようTwo dimensional plots of the

な単純な形状の試験路ではなく，凹凸や二次曲面のような，よりevaluation measures were analyzed with the x-axis of

高度な操作が必要な路面を対象とすることで，他の操作評価指JDAx and the y-axis of JDVAy (A), YDA (B) and JDVAx

標の変化も明確にできる可能性がある．

(C), respectively.

The classification results are shown

3.2 指標の合計得点の比較

as area colors (red: w/ DTPC, blues: w/o DTPC).

Fig. 4A に，DTPC 有効・無効時の指標合計得点を示す．

Misclassification rates are shown on the top of the

6 人の被験者全員で一様に得点は減少し，得点変化は有意な傾

panels. Colors of the dots correspond with the subjects

向を示した (p = 0.093，Mann-Whitney U-test)． Fig. 4B に(n=6). Open and closed dots indicate the trials with andは，DTPC 無効時の得点に対する有効時の得点改善幅を示す．

without DTPC, respectively.

実線で示したように，両者は指数関数で近似でき，無効時の得点が高い被験者ほど，DTPC による得点改善幅は大きくなった．
制御無効時の評価指標得点は，操作技能を反映していると考132

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Table 1 Multiple regression analysis with JDAx improvement as an outcome variable (sorted with p-values).
Coefficient estimates*
R2Explanatory variables

pConstantb1b2b3

JDAx

0.843

0.0098

5.04

0.836

—
56.6
39.5—JDAx, JDVAy, YRA
JDAx, JDVAy

0.98130.90240.028
0.0305JDAx, YRA, YDA
JDAx, YRA

0.99240.91590.01130.0244

11.9
4.7
7.16
16.7

0.83
1.03

1.110.897

3.54
JDAx, YDA
0.86550.04930.69*: Coefficient estimates (b1~3) are arranged in the same order as the explanatory variables.

0.198
0.188
0.078

0.157
—
41.1
—
—

JDA: Joystick displacement amount, JDVA: Joystick displacement variation amount, YDA: Yaw-angular displacement
amount, YRA: Yaw rate amount.
えられ，得点が高いほど操作の安定性が低く操作技能は劣ると分析手法はそのようなプロセスを促進する基礎的な指針となり得考えられる 6)． よって，Fig. 4B の結果から，DTPC による操作ると考える．

負担の軽減効果は，操作技能の劣るユーザほど大きくなると推測できる． Simpson らは，本研究で扱ったような操作介入を伴う

４．

おわりに安全システムを搭載した車いす (smart wheelchair，SWC) は，本研究では，簡易形電動車いすに搭載された片流れ検知・軽運動機能障害などで操作に支障がある者が大きなベネフィットを減走行技術 (DTPC) の有効性を多角的に評価するために，肢得るとしている 7)． ここに示した結果は，この主張を支持するエビ

体不自由者を被験者とした走行評価実験から得られた，複数のデンスであり，DTPC が，障害特性や経験の浅さが原因で操作走行評価指標の関係性を分析した． その結果，i) 単純な有意技能の未熟なユーザに対して有用であることを示唆している．

差検定では明らかにならない程度の微小な影響を，DTPC から3.3 重回帰分析による負担軽減幅の予測受ける評価指標が存在すること，ii) ユーザの操作技能が低いほ

前節で明らかになった DTPC による指標得点変化の詳細を

ど，DTPC の効果が大きくなる傾向が見られること，iii) ジョイス

分析するために，個々の評価指標間の重回帰分析を行った．

ティック操作量に加えて，車体挙動に関する指標が DTPC によTable 1 に，左右方向操作量の改善幅をアウトカム変数，制御無る操作変化に影響を与えていること，などが明らかになった． こ

効時の評価指標を説明変数とした重回帰分析のうち， p 値がれらの結果は，操作量変化の統計モデル構築によって，DTPC5 %を下回った結果を示す． 左右方向操作量に加えて，ヨー軸が効果を発揮するユーザ層のスクリーニングが可能であることを変位量・変化量といった車体挙動の安定性を示す評価指標を組示唆している． さらに，走行・操作ログの分析が，片流れ検知・軽み合わせることで，DTPC 無効時の評価指標のみから高い精度減走行技術のような操作介入を伴う SWC の有用性を定量的にで操作量の軽減幅を推定できることが分かった． さらなる被験者評価するために有用な手法であることが示されたと考える．

数の確保が必要ではあるが，このような回帰モデルは DTPC の効果を障害種別や操作技能レベルから予測するために活用でき，本研究の一部は，厚生労働省障害者自立支援機器等開発促進

適切なターゲットユーザのスクリーニングに応用可能である．

事業の助成を受けて実施した．

これまでに開発されてきた SWC の多くは，その効果を適切に評価されていないものが多かった． 例えば，筆者らは参考文献

機種 71 報の SWC 開発

1) Brubaker CE, McLaurin CA, McClay IS, Effects of side

事例を精査した． その結果，障害当事者を被験者とした評価をslope on wheelchair performance. J. Rehabil. Res. Dev.

Simpsonらによる総説 8)をもとに，42実施した事例は 7 件，心理的な効果にまで着目した評価を実施

1986;23: 55-57.

した事例はわずかに 2 件であることがわかった． Simpson らも2) 厚生労働省障害者自立支援機器等開発促進事業, 安全で指摘するように，安全性やシーティングなどの問題が障害当事者使い勝手の良い簡易形電動車いすに関する開発, 平成 22 年

を被験者とした評価実験を困難にしていると考えられ，実用化を度 総括・分担報告書, 2011.

妨げる一因となっている． しかし，電動車いすの操作ログを分析

3) Takei T, Suzuki Y, Matsumoto O, Adachi Y, Sasaki Y,

した先行研究 6)や本研究で示した評価指標変化を考慮すると，

Kamo M, Development of assistive technologies for safe

SWC の効果は操作技能や操作経験に大きく影響を受けること

operation of electric wheelchairs on sloping sidewalksが推測される． よって，SWC のコスト－ベネフィットを正確に見and積もり，適用できるユーザの範囲を確定するためには，障害当事International Symposium on System Integration (SII)者を対象とした評価実験が不可欠であり，本研究で示した評価・

2010; 55-57.

gradeheightdifferences.

Proc.

IEEE/SICE

4) 硯川潤, 他, 操作介入を伴う安全装置を搭載した電動車いす

133ライフサポートの臨床評価.

Vol.24

第 25 回リハ工学カンファレンス講演論文集

2010;229-230.
5) Suzurikawa J, et al., Evaluation of Changes in PowerWheelchair Maneuver Induced by a Downhill Turning
Prevention Control on Cross Sloped Surfaces. IEEJ
Trans. Electr. Electron. Eng., in press.
6) Sorrento GU, Archambault PS, Routhier F, Dessureault
D, Boissy P, Assessment of Joystick control during theperformance of powered wheelchair driving tasks. J.
NeuroEng. Rehabil. 2011; 8:art. # 31.
7) Simpson RC, LoPresti EF, Cooper RA, How many
people would benefit from a smart wheelchair? J.
Rehabil. Res. Dev. 2008;45:53-71.
8) Simpson RC, Smart wheelchairs: A literature review. J.
Rehabil. Res. Dev. 2005;42:423-436.

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No.3， 2012