1(57)【特許請求の範囲】【請求項１】 筋電信号を生成する筋電信号生成装置であって、被験者の身体部位から前記筋電信号を検出する検出手段、前記検出手段によって検出された筋電信号をフイルタリングして擬似張力を抽出する擬似張力抽出手段、前記擬似張力抽出手段の出力信号に基づいて張力を推定する筋張力推定手段、および前記筋張力推定手段によって推定された張力に基づいて関節トルクを推定し、10予め定める運動方程式により運動軌道を生成する軌道生成手段を備え、前記擬似張力抽出手段と前記筋張力推定手段と前記軌道生成手段とによって身体モデルが構成され、前記身体モデルを用いて信号処理された擬似張力の変化2が最小になる、という評価基準により、前記身体部位の軌道および筋電信号を推定することを特徴とする、筋電信号生成装置。
【請求項２】 前記運動方程式の物理パラメータは前記被験者の身体部位の形状から計算し、前記筋張力推定手段のパラメータは、計測された運動から得られた軌道データにより前記運動方程式を用いて計算されたトルクと、前記計測された筋電信号から推定された擬似張力の関係から学習によって獲得することを特徴とする、請求項１に記載の筋電信号生成装置。
【請求項３】 前記軌道生成手段は、神経回路からなる加速度推定モデルを含み、所定の時刻における関節角度と関節角速度とが入力されかつ前記張力推定手段から張力が入力されたことに基づいて、一定時刻後の関節角度と関節角速度の変化分を出力することを特徴とする、請(2)

特許３１９３６５６34
求項１に記載の筋電信号生成装置。
＊ パラメータは被験者の身体部位の形状から計算し、筋張【発明の詳細な説明】
力推定手段のパラメータは、計測された運動から得られ【０００１】た軌道データにより運動方程式を用いて計算されたトル【発明の属する技術分野】この発明は筋電信号生成装置
クと、計測された筋電信号から推定された擬似張力の関に関し、特に、機能的電気刺激やリハビリテーション，係から学習によって獲得することを特徴とする。
運動学習や筋肉のように冗長な自由度を持ったロボット【０００７】さらに、軌道生成手段は、神経回路からななどの制御対象の入力信号を推定するような筋電信号生る加速度推定モデルを含み、所定の時刻における関節角成装置に関する。
度と関節角速度とが入力されかつ前記張力推定手段から【０００２】張力が入力されたことに基づいて、一定時刻後の関節角【従来の技術】脳卒中などにより脳機能に障害を及ぼす 10 度と関節角速度の変化分を出力することを特徴とする。と腕や足が麻痺することがあるが、この場合腕や足の筋【０００８】
肉そのものは正常であり、筋肉を動かすための筋電信号【０００９】が脳から筋肉に伝わらないため運動麻痺を生じる。も【００１０】
し、そのような筋電信号を生成できれば、運動麻痺を克【発明の実施の形態】まず、この発明の実施の形態にお服できる。
ける動作の全体の流れを説明すると、次のとおりであ【０００３】る。
筋肉を動かすための筋電信号を計測する。
【発明が解決しようとする課題】従来は、筋電信号を生計測した筋電信号を擬似張力に変換するとともに、軌道成するために、予めある運動パターンを行なっているとデータから関節トルクを計算する。
求めた擬似張力きの健常者の筋電信号パターンを計測し、筋電図学的なと関節トルクのデータから身体モデルのパラメータを学解析を行ない、その結果をもとにその信号を患者の筋電 20 習により求める。
求めたパラメータを固定して身体信号に合うように正規化するなどして刺激データとしてモデルを完成させる。
始点と終点の終端条件を決め用いていた。そのため、たとえば手を伸ばした状態からて、身体モデルの入力信号である擬似張力が滑らかにな口元まで持っていく動作の場合、健常者の肘の屈曲動作
り、かつ終端条件を満たすように既存の非線形最適化問時の筋電信号パターンを計測するなどして、目的の動作題を解くアルゴリズムにより、繰り返し計算により計算に対して筋電信号のパターンを記憶しておく必要があっする。
終端条件を満たせば軌道が求まり、同時にそた。すべての運動パターンについてデータを作成するのの軌道を実現する入力信号である滑らかな擬似張力が求は困難であるため、決められた数パターンを保存して患まり、任意の始点，終点のデータからその間を結ぶ軌道者に適用する手法を取らざるを得なかった。とその軌道を生成するのに必要な擬似張力が計算でき【０００４】それゆえに、この発明の主たる目的は、擬る。図１はこの発明の実施の形態における筋電信号から似張力から関節トルクを推定するモデルを作成し、これ 30 関節トルクが生成され、軌道が生成されるまでの流れををもとに擬似張力変化最小の評価関数により軌道および示す図である。
擬似張力を推定できるような筋電信号生成装置を提供す【００１１】図１において、健常者の人腕１から筋電信ることである。
号が検出され、筋電信号増幅器２によって増幅される。
【０００５】
増幅された筋電信号はフィルタ３でフィルタリングさ【課題を解決するための手段】この発明は、筋電信号をれ、擬似張力が抽出される。抽出された擬似張力から筋生成する筋電信号生成装置であって、被験者の身体部位張力推定回路４によって張力が推定され、その張力に基から筋電信号を検出する検出手段と、検出された筋電信づいて、関節トルク推定回路５によって関節トルクが推号をフイルタリングして擬似張力を抽出する擬似張力抽定され、運動方程式６より運動軌道が生成される。
出手段と、擬似張力抽出手段の出力信号に基づいて張力【００１２】図１に示したフィルタ３と筋張力推定回路を推定する筋張力推定手段と、推定された張力に基づい 40 ４と関節トルク推定回路５と運動方程式６によって身体て関節トルクを推定し、予め定める運動方程式により運モデルが構成されている。
動軌道を生成する軌道生成手段を備え、擬似張力抽出手【００１３】この身体モデルを用いて始点と終点とでの段と筋張力推定手段と軌道生成手段とによって身体モデ終端条件を満たし、さらに第（１）式の評価関数を最小ルが構成され、身体モデルを用いて信号処理された擬似とする軌道を繰返し計算により計算する。
張力の変化が最小になる、という評価基準により、身体【００１４】部位の軌道および筋電信号を推定する。
【数１】【０００６】請求項２に係る発明は、運動方程式の物理＊

(3)特許３１９３６５６56【００１５】ここで、ｕj はｊ番目の擬似張力を表わ＊ る。また、この信号はかなり真の張力に近いと考えられす。また、ｔf は終点での時間を表わす。以下、各ステるので擬似張力と呼ばれる。このローパスフィルタは２ップについてより具体的に説明する。
次系で十分なことが知られており、入力ＥＭＧ，出力Ｔ*【００１６】図１に示したフィルタ３では筋電信号からとしてＦＩＲフィルタで実現すると、第（２）式で表擬似張力が抽出されるが、表面筋電信号は膜の興奮電位わされる。
が時間的，空間的に重畳されている信号である。フィル【００１７】
タ３としてローパスフィルタを用いて出力される信号は【数２】
α運動ニューロンの発火頻度を反映していると期待され＊*【００１８】ここで、ＥＭＧは筋電信号であり、Ｔ は※ 刻Ｔi における擬似張力と関節角度と関節角速度とが入擬似張力である。筋肉の発生する張力と運動指令との間力され、出力は１単位時間後の関節角速度と関節角度のには、次に述べるような非線形な性質がある。筋肉の発変化分となっている。
生する張力は同じ運動指令であっても筋長が長くなると【００２０】ここで、関節トルクは張力とモーメントア増加する。この変化の仕方は非線形であり、長さ−張力ームの積によって決定される。関節の回転軸と筋肉の作曲線と呼ばれている。また、同じ運動指令であっても、用線との距離がモーメントアームである。関節を曲げ伸筋長の短縮速度が大きくなると張力は減少する。この変ばしすると、筋肉は皮膚や骨によって曲げられるため、化の仕方も非線形であり、短縮速度−張力曲線と呼ばれこの距離は一定ではなく、トルクと張力の関係が関節角ている。今回は、姿勢制御中の位置を推定するために、 20 度に非線形に依存する。すなわち、関節トルクは伸筋と短縮速度−張力曲線に関しては考慮に入れる必要がな
屈筋の発生するトルクの差によって生じ、張力とモーメい。
ントアームに依存して決まることになる。これらの関係【００１９】図２は軌道の計算モデルを示す図である。
は次の第（３）式のように定式化することができる。
図２において、加速度推定モデル１１，１２…１ｎは、【００２１】
たとえば神経回路から構成されており、入力としては時※【数３】【００２２】★ は、転置を意味している。ただし、関節はｎ個（１≦ｊt
ただし、τm ＝（τ1 ，τ2 ，…，τn ）30 ≦ｎ），筋肉はｋ個（１≦ｉ≦ｋ）あるものとする。
tθ＝（θ1 ，θ2 ，…，θn ）【００２３】図３は人間の前腕と上腕をモデル化した２αi （θ）＝（αi1 （θ），αi2 （θ），…，α
リンクのマニピュレータを示す図である。図３に示した
tin （θ））
マニピュレータにおいて、人間Ｍの右腕の上腕の長さをここで、τj はｊ番目の関節トルクであり、θj はｊ番Ｌ１とし、前腕の長さをＬ２とすると、以下の運動方程目の関節角度であり、αij （θ）はｉ番目の筋肉のモー式が成り立つ。
メントアーム（単関節筋なら関与しない関節については【００２４】*０）であり、Ｔi はｉ番目の筋肉の筋張力であり、Ｔ【数４】
i はｉ番目の筋肉の擬似張力を表わす。右上つき添字ｔ★

【００２５】ここで、τi は各関節の駆動トルクであ50り、θi は関節角であり、θi1 は関節角速度であり、θ

(4)

特許３１９３６５６78は関節角加速度を表わす。また、Ｍi は各リンクの質＊ ータを表１に示す。
量であり、Ｌi は長さであり、Ｌgi は関節から質量中心【００２７】までの長さであり、Ｉi は関節回りの慣性モーメントで【表１】あり、ｂi は粘性抵抗の係数を表わす。
【００２６】運動方程式によって軌道と関節トルクの関係を記述するためには、正確な慣性モーメントなどの腕の物理パラメータがわかっていなければならない。そのため、一例として腕のパラメータを腕の形状から計算するが他の方法を用いてもよい。まず、始めに、Cyberwar【００２８】図４は筋肉のモデルの一例を示す図である
e Laser Range Scanner を用いて腕の３次元的な形状を 10 が他のロボット制御装置などにも適用できる。図４にお測定する。そして、比重が１の均一の物質であると仮定いて、筋肉の張力は次の第（５）式で与えられる。
することにより、その体積から長さ，質量中心や慣性モ【００２９】
ーメントを計算する。このようにして求めた腕のパラメ＊
Ｔj ＝ｋj （ｕj ，ｌj ）Δｌj （ｕj ，ｌj ）−ｂj （ｕj ，ｌj ，ｉj ）ｉj …（５）
ここで、ｋj （ｕj ，ｌj ）は筋肉の弾性係数、，ｂj※ を示す。関節のトルクは第（６）式で示される。
（ｕj ，ｌj ，ｉj ）は粘性係数，Δｌj （ｕj ，【００３０】ｌj ）は筋肉の伸びを示す。また、ｕj は筋肉への運動【数５】
指令であり、ｌj は筋肉の長さであり、ｉj は収縮速度※i2【００３１】ここで、ｉは関節を示し、ｊは筋肉を表わ★ モーメントアームは一般的に関節角度に依存して非線形す添字である。モーメントアームＡij （θ）は物理的モに変化する。モーメントアームを関節角度に依存せずにーメントアームＡij （θi ）と絶対値が等しく、伸筋，一定である部分とそれ以外の部分とに分けて考えると、屈筋により正と負の符号をとる。
【００３３】【００３２】Ａij （θi ）＝｛ｄj ａij （θi ）｝【数６】
ｄj ＝１．０屈筋，−１．０伸筋★

【００３４】となる。また、ｋj （ｕj ，ｌj ），ｂj
30
（ｕj ，ｌj ，ｉj ）についてもｕに関してそれぞれ０次および１次までの線形項とそれ以上の非線形項に分けて考える。
【００３５】【数７】

モーメントアームは次式のとおりとなる。
【００３８】∂ｌj ／∂θi ＝−Ａij （θi ）
筋肉の長さｌj （θ）は次式のようになる。
【００３９】【数８】

40【００３６】さらに、Δｌj （ｕj ，ｌj ）については、まず、筋肉の長さｌj を関節角θi の関数と考える。Δｌj （ｕj ，ｌj ）は、関節角度の変化による筋長の変化と、張力発生機構による運動指令ｕj に依存した筋の自然長の変化とからなる。
【００３７】すべての筋肉について関節角度が０のときの筋肉の長さをｌj （０）とする。
θi ＝０
ｉ＝１，２，…，Ｎのとき
ｌj ＝ｌj （０）【００４０】ここで、モーメントアームが姿勢に依存するので、【００４１】
【数９】

(5)
9

特許３１９３６５６
10bias

【００４２】上述の式においてｌjは、関節の曲げ＊ 大ａ0j ×２０／１８０π［ｒａｄ］短くなる。肘も同様伸ばしによって筋肉の伸長量が負にならないようにするである。また、２関節筋の屈筋は、最大ａ0j ×１１０／ためのバイアス項である。肩関節において、可動範囲が１８０π＋ａ1j ×１４０／１８０π［ｒａｄ］短くな−２０＜θ0 ＜１１０度であり、肘関節において可動範り、伸筋は伸ばすと最大ａ0j ×２０／１８０π＋ａ1j ×
囲が０＜θ1 ＜１４０度であるとする（曲げる方向を正０／１８０π［ｒａｄ］短くなる。にとる）。このとき、肩の屈筋は曲げると最大ａ0j ×１ 30 【００４３】
１０／１８０π［ｒａｄ］短くなり、伸筋は伸ばすと最＊【数１０】【００４４】筋肉の伸びでｕ，θについて線形でモデル*化できるものを表わし、Δｌ j （ｕj ，θ）はそれ以外の非線形項を表わしている。最終的には第（６）式は 50関節角度で表現すると、次の式のようになる。
【００４５】
【数１１】

(6)
11

特許３１９３６５６12【００４６】第（８）式において、ψij （ωj1 ，θi ，＊ 筋内側頭（ＴＲＭ），上腕三頭筋外側頭（ＴＲＡ）であｕj ），φij （ωj2 ，θi ，θi1 ，ｕj ）は、神経回路
る。筋電信号を全波整流した後に、１０点ごとの平均をモデルで表現され、筋肉の長さと張力の非線形関係，筋とり（ＥＭＧave ），さらに次の式のように５点ごとの肉の短縮速度と張力の非線形関係，運動指令の増減に対移動平均をとって平滑化し、この信号を平均筋電信号する非線形関係、さらにはモーメントアームの関節角度（ＥＭＧma ）と呼ぶ。に依存する非線形性すべてを吸収させるために用いられ【００４８】る。
【数１２】【００４７】筋電信号は、１対の銀塩化銀表面電極を用いて、表面筋電位を双極誘導し、差動増幅した筋電信号を２ｋＨｚ，１２ビットサンプリングして得られる。電 20極の直径は１０ｍｍで、筋線維に沿って電極間の距離１【００４９】したがって、２００Ｈｚサンプリングした５ｍｍで貼りつけ、筋電信号を計測した筋肉は肩関節のことになる。第（２）式のＥＭＧで示した入力信号とし伸筋，屈筋として三角筋前部（ＤＬＣ），三角筋上部てＥＭＧma を用いた線形の部分だけを学習した結果、各（ＤＬＡ），三角筋後部（ＤＬＳ），大胸筋（ＰＭパラメータの値は表２のとおりとなった。
Ｊ），大円筋（ＴＥＭ），肩，肘の２関節筋として上腕【００５０】
二頭筋長頭（ＢＩＬ），上腕三頭筋外長頭（ＴＲＬ），【表２】
肘関節の伸筋，屈筋として上腕筋（ＢＲＣ），上腕三頭＊【００５１】図５は前述の６筋のモデルのうちのＤＬＣ，ＢＲＣ，ＤＬＳ，ＴＲＭ，ＢＩＬ，ＴＲＬを図示したものである。
【００５２】次に、トルク変化が最小となる軌道では、最適な運動を実現するトルクが計算できたとしてもそれ 40を実現する筋張力の組合せは無数に存在する。そして、筋張力変化が最小となる軌道では、その中から最も滑らかな筋張力の組合せを推定する。さらに、機能的電気刺激などの刺激パターンを作成する場合は、筋電信号と筋張力の間の関係を考慮に入れなければならない。そこ
で、６筋の線形モデルを用いて第（１）式を満たす筋張力変化最小軌道を計算した。図６および図７は計算した生成軌道を示す図であり、図８は第（１）式を満たす擬似張力を示したものである。
【００５３】
50【発明の効果】以上のように、この発明によれば、加速度推定モデルを用いて信号処理された筋電信号変化最小という評価基準により身体部位の軌道および筋電信号を推定するようにしたので、擬似張力変化最小という評価関数より擬似張力を求めることができ、機能的電気信号を刺激の入力信号やリハビリテーション用の電気刺激信号や運動学習用の信号などとして使用することができる。
【図面の簡単な説明】【図１】この発明の実施形態における筋電信号から関節トルクが生成され、軌道が生成されるまでの流れを示す図である。
【図２】軌道の計算モデルを示す図である。
【図３】人間の前腕と上腕をモデル化した２リンクのマニピュレータを示す図である。

(7)13【図４】筋肉のモデルを示す図である。
【図５】６筋のモデルを示す図である。
【図６】生成軌道を示す図である。
【図７】速度と時間の関係を示す図である。
【図８】擬似張力を示す図である。
【符号の説明】
１ 人腕

特許３１９３６５６14＊ ２ 筋電信号増幅器
３ フィルタ
４ 筋張力推定回路
５ 関節トルク推定回路
６ 運動方程式
１１，１２，１ｎ 加速度推定モデル

＊

【図１】

【図２】

【図４】
【図３】

【図６】

【図５】

(8)

特許３１９３６５６

【図７】

【図８】

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フロントページの続き(72)発明者

川人 光男
京都府相楽郡精華町大字乾谷小字三平谷５番地 株式会社エイ・ティ・アール人間情報通信研究所内(56)参考文献特開特開
特開
特開
特開
特開

平７−24766（ＪＰ，Ａ)
平７−28592（ＪＰ，Ａ)
平７−31638（ＪＰ，Ａ)
平６−39754（ＪＰ，Ａ)
平５−111881（ＪＰ，Ａ)
平７−223186（ＪＰ，Ａ)
7(58)調査した分野(Int.Cl. ，ＤＢ名)
B25J 3/00 ‑ 3/10
B25J 9/10 ‑ 9/22
B25J 13/00 ‑ 13/08
B25J 19/02 ‑ 19/06
A61B 5/04 ‑ 5/05
G05D 3/00 ‑ 3/20