計測自動制御学会東北支部 第 296 回研究集会 (2015.7.24)
資料番号 296-7

足こぎ車いす走行時の下肢 3 次元モデルの精度評価
Assessment of a Three Dimensional Model of Human Legin Driving a Cycling Wheelchair○石川玲美 ∗ ，杉田典大 ∗ ，阿部誠 ∗ ，吉澤誠 ∗∗ ，関和則 ∗∗∗ ，半田康延 ∗∗∗Remi Ishikawa∗ , Norihiro Sugita∗ , Makoto Abe∗ ,Makoto Yoshizawa∗∗ , Kazunori Seki∗∗∗ , Yasunobu Handa∗∗∗*東北大学大学院工学研究科，**東北大学サイバーサイエンスセンター，***仙台保健福祉専門学校*Graduate School of Engineering, Tohoku University**Cyberscience Center, Tohoku University***Sendai School of Health and Welfare
キーワード :3 次元モデル (Three Dimensional Model)，足こぎ車いす (Cycling Wheelchair)，
精度評価 (Accuracy Evaluation)

連絡先 : 〒 980-8578 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3，
東北大学大学院 工学研究科 吉澤・杉田研究室 石川玲美
Tel.: (022)795-7130，Fax.: (022)795-7129，
E-mail: r-ishikawa@yoshizawa.ecei.tohoku.ac.jp

1.

はじめに

そこで近年，脳卒中片麻痺患者が日常生活の生活習慣や高血圧を原因として発症する脳血管疾患（脳卒中）の患者数は，2011 年において124 万人と非常に多く，毎年新たに 25 万人以上が脳卒中を発症していると言われている [1]．加中でリハビリテーションを行う機器として，足こぎ車いすが利用をされ始めている (Fig.1)．この足こぎ車いすは健常側の脚力によりペダルを漕いで移動を行うことができ，ペダルを漕ぐこえて発症者に後遺症が残る割合は約 6 割とされており，運動障害や失語症のように，日常生活に支障をきたす後遺症が多い．特に下肢に障害を負った患者は歩行が困難となり，日常生活を営む上で車いすが必要不可欠となる．しかし一般に利用されている車いすは，下肢を全く使用しない手動式や電動式のものが主であるため，筋力や心肺機能の低下を引き起こす廃用症候群

Fig. 1を発症する恐れがある．

–1–

足こぎ車いす (TESS 社製, Profhand)

とで麻痺足が動かされるため，関節が拘縮する廃用症候群の予防につながると考えられている．
しかし足こぎ車いすを用いた屋外でのリハビリテーションは危険が伴い，また室内であっても広いスペースを必要とする等の問題点が存在した．そこで先行研究では，バーチャルリアリティを活用したリハビリテーション・システムの研究・開発が行われてきた [2][3]．これにより安全かつ省スペースでのリハビリテーションが可能

Fig. 2となったが，これらの先行研究ではこのシステシステムの概要

ムを用いた際の患者の運動機能の変化を詳しく
サ，3 軸ジャイロセンサを内蔵しており，カット評価していない．
そのため我々の研究グループでは，足の 2 次オフ周波数 10 Hz のローパスフィルタを通して元モデルを用いて足が出力するトルクを推定し，データが出力される．さらに外転の角度や下腿下肢の運動機能を詳しく評価する指標を提案し部の傾き角度を推定するために小型慣性センサてきた [4]．これにより自重等の影響を除いて足(ATR-Promotion 社製, WAA-010) を被験者のが出力するトルクのみを評価することが可能と下腿部に取り付けた．この小型慣性センサは 3なったが，一部の脳卒中片麻痺患者にみられる軸加速度センサ，3 軸ジャイロセンサを内蔵し外転運動についてはトルクを正しく推定するこており，出力データには 10 Hz のローパスフィとができない．これは，外転運動では足こぎ車ルタを通している．ペダルの角度はフォースプ

いす走行時に麻痺足が外側に開いて 3 次元の運レート内の加速度，ジャイロセンサの測定値に，動を行うためである．

外転の角度や下腿部の傾き角度は小型慣性センそこで本研究では，先行研究で用いていた足の 2 次元モデルを 3 次元モデルに拡張し，外転運動に対応した下肢の運動機能の評価指標を提案することを目的とする．本稿では足の 3 次元モデルを構築し，健常者を被験者として提案モ

サの測定値にカルマンフィルタを適用することでそれぞれ推定を行った．

2.2

足の 3 次元モデル

2.2.1

モデルの概要

デルの精度評価を行った．

2.

方法

2.1

システムの概要

先行研究で用いていた足の 2 次元モデル [5] をFig.3 (a) に示す．ここで，lh ，lk はそれぞれ大腿部，下腿部の長さを示す．また，Ja ，Jk ，Jhはそれぞれ足首関節，膝関節，股関節を表す．こ

研究で用いたバーチャルリアリティによるリハのモデルは 3 自由度としており，股関節，膝関ビリテーションシステムの全体を Fig.2 に示す．

節，足首関節それぞれを 1 自由度と定義していクランク角を取得するために，足こぎ車いすのる．そのため，矢状面上の動きのみを推定する

車軸に直接ロータリエンコーダを取り付け，ペことが可能である．

ダルにかかる力の計測とペダル角の推定をする

次に 2 次元モデルを拡張して構築した足の 3

ために，ペダル部にはフォースプレート (テック次元モデルを Fig.3 (b) に示す．ここで，S1 か技販社製, M3D-FP-U) を設置した．このフォー

ら S7 は各関節の自由度，γ ，θr ，θl ，β ，α はそ

スプレートは 3 軸力覚センサ，3 軸加速度センれぞれの自由度の変化角度である．足の 3 次元–2–いすの座席位置から股関節までの X 軸，Y 軸方向の距離，θpedal はペダルの角度を示す．また(x1 ，y1 ) はモデルにおける足部先端の位置座標を示し，足こぎ車いすのクランク軸の長さやペダル角，クランク角によって算出することができる．

2.3
Fig. 3 モデルの概要 (a) 2 次元モデル (b) 3次元モデル

実験方法

提案した足の 3 次元モデルの精度を評価するために健常者による実験を行った．本実験では健常な男性 1 名，女性 1 名 (22-23 歳) を被験者とモデルは全 7 自由度とし，足首関節を S1 からし，足こぎ車いすを自由走行した時の足の動き

S3 の 3 自由度，膝関節を S4 の 1 自由度，足首について計測を行った．被験者には健常走行時と関節を S5 から S7 の 3 自由度と定義した．これして普通に漕ぐ場合と，擬似外転走行時としてにより 3 次元運動への適用を可能としている．

2.2.2

片足を外側に開いて漕ぐ場合の 2 種類の漕ぎ方で走行してもらい，それぞれ 2 回の計測を実施

モデルの関節角度推定した．評価対象は外転による影響を最も大きく
足の 3 次元モデルでは S1 から S7 における７つの変化角度を求める必要がある．ここで，この 3 次元モデルの足部はペダルに固定されているものとし，足先ベクトルと足底ベクトルは共に X-Y 平面上でのみ変化するものと定義した．
これにより S2 と S6 ，S3 と S5 の変化角度はそれぞれ等しいとみなすことができる．加えて S1

受ける膝の Y-Z 平面上の位置座標 (zknee , yknee )として，足のモデルを用いて推定した位置と，3次元動作解析装置 (NDI 社製, Optotrak Certus

Motion Capture System) を用いて計測した真値との比較を行った．また誤差については真値と推定値の RMSE(root mean square error) を算出し，評価を行った．の変化角度 γ と，S2 ，S6 の変化角度 θr はそれぞれセンサにより計測可能であるため，残りの3.

未知角である β ，θl ，α を算出する必要がある．
そこで足の 3 次元モデルと足こぎ車いすを合わせた閉ループ機構を構築した上で順運動学・逆運動学を解いて，以下の式 (1) から式 (3) のように算出した．

θl = tan

健常走行時における膝の位置変化の一例を Fig.4に示す．Fig.4 より，健常走行時では Y 軸方向の変化と Z 軸方向の変化ともに，高精度で推定できていることが確認できた．次に擬似外転走行時における膝の位置変化の一例を Fig.5 に示√

β = tan−1

結果・考察

4lh2 lk2 − M2
M−1 − sin θr {lh cos (β + γ) + lk cos γ}

lh sin (β + γ) + lk sin γ(1)

す．Fig.5 より，外転運動特有である Z 軸方向の変化幅の増大が生じても，構築した 3 次元モデルで正しく推定できていることが確認できた．

(2)

次に各被験者における健常走行時と擬似外転走行時の精度評価の結果を Table 1 に示す．表

α = θpedal + β + γ(3)ただし，M = (lback −x1 )2 +(lbtm −y1 )2 −lh2 −lk2である．ここで lback ，lbtm はそれぞれ足こぎ車

中の Y 軸上の誤差，Z 軸上の誤差はそれぞれ Y軸方向と Z 軸方向の変化のみの誤差を示したもの，Y-Z 平面上の誤差は Y-Z 平面にプロットし–3–

Table 1
漕ぎ方
健常走行時
擬似外転走行時

被験者
被験者 1
被験者 2
被験者 1
被験者 2

膝の位置推定についての平均誤差

Y 軸上の誤差 [cm]0.760.34
1.211.30

Z 軸上の誤差 [cm]
0.84
0.73
0.95
1.59

Y-Z 平面上の誤差 [cm]1.140.80
1.542.05

足の 3 次元モデルを構築できていることが示唆された．しかし本実験で精度評価を行った対象は膝の位置のみであり，他の角度の精度は評価できていない．そのため今後は，3 次元モデルの各関節について自由度ごとに精度評価を行う必要があると考えられる．

4.

おわりに足の 2 次元モデルを拡張し，足の 3 次元モデFig. 4ルを構築した．膝の位置を対象として提案モデ

健常走行時の膝の位置

ルによる推定精度を確認した結果，十分な精度で位置推定が行えることが示唆された．
今後は 3 次元モデルの各関節ごとの精度評価を行うとともに，足の自重を推定・除去し，足が実際に出力するトルクの評価を行う．加えて，足の各関節で発生するトルクの推定・評価を行い，外転が足こぎ車いす走行時に与える影響について詳しく評価する予定である．

参考文献
Fig. 5[1] 厚生労働省：患者調査
http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/kanja/05/index.html

擬似外転走行時の膝の位置た際の推定値と真値との誤差を示したものである．Table 1 より，Y-Z 平面上の変化において，健常走行時では約 0.97 cm，擬似外転走行時では約 1.80 cm の誤差で推定できたことが分かる．
また両被験者ともに健常走行時より擬似外転走行時の方が推定誤差が大きくなった．これは擬似外転走行時の方が膝の位置変動が大きく，センサの計測誤差が大きくなったためと考えられる．しかし健常走行時，擬似外転走行時ともに平均誤差は 2.05 cm 以下となり，十分な精度で–4–[2] 鈴木聡子：バーチャルリアリティを用いた下肢運動機能障害者用リハビリテーション・システムに関する研究, 東北大学修士学位論文, 2005．
[3] 小島佳久：仮想空間における足漕ぎ車椅子の走行技能評価・訓練システムの開発, 東北大学修士学位論文, 2012．
[4] R. Ishikawa, N. Sugita, M. Abe, M. Yoshizawa, K.
Seki, Y. Handa: Assessment of motor function inhemiplegic patients using virtual cycling wheelchair,
ICDVRAT, 321-4, 2014.
[5] Aya Kaisumi, Yasuhisa Hirata, and Kazuhiro Kosuge:
Assistance control method for one-leg pedaling motionof a cycling wheelchair, IEEE International Conference on Robotics and Automation,2014.