26148特集

日本バーチャルリアリティ学会誌第 19 巻 3 号 2014 年 9 月

超高齢社会と VR特集 ■ 超高齢社会と VR

高齢社会での社会参加支援のための軽労化®技術の研究開発と評価システムの構築

田中孝之

北海道大学

Tanaka Takayuki

奈良博之

北海道大学

Nara Hiroyuki

材のみにより補助するパッシブ軽労化スーツ「スマート1．はじめにスーツ ®・ライト」がある（図 1）．

本研究では，生きがいを持って働き，生活する元気な高齢者により支える豊かな高齢社会の実現を目指してい本研究において新たに提案する 3S 軽労化技術には，る．そのためには，人の身体機能を可能な限り維持する安全な作業・動作を誘引し，また作業時の疲労，負担をための技術が必要である．これまでに，パワースーツや軽減する短期的な効果だけでなく，労働や生活をする上増力装置をはじめとした労働支援，作業支援のためので必要な身体能力や思考能力を可能な限り持続させる長様々なアシスト技術が提案されているが，短期的なアシ期的な効果を持たせる．3S 軽労化技術とは，3S （Secure,スト効果の評価に留まっており，長期的な視点での設Sustainable and Subliminal）アシスト，つまり，計，評価は実現されていない．

・Secure : 安全なアシスト

また，健康若年層であっても，作業負担を軽減するた・Sustainable : 本来の身体機能を維持するアシスト

めにアシスト技術を必要としている．しかし，過度なア・Subliminal : 親和性が高く，さりげないアシスト

シストは筋力低下，感覚低下を誘発し，身体機能の早期という全く新しい概念に基づいた画期的なアシスト技術

老化，退化を引き起こしかねない．そのため，利用者のである．

身体能力に適したアシストが必要であるが，そのための本研究の最終目標は，高齢者が生きがいを持って働設計・評価指標やアシスト技術は確立されていない．

き，生活できる社会の実現を目指して，各種作業の疲労人の身体能力を増幅する増力化技術に対して，我々はや負担の軽減と，身体機能維持を目的とした 3S 軽労化

疲労を軽減し，身体機能を可能な限り活用するアシスト技術，およびその評価，設計手法を確立することであ技術として「軽労化 ® 技術」を開発している [1]．小型る．そしてニーズが高い，建設作業，介護作業など，多アクチュエータの制御と弾性材により補助するセミアク様な作業に適した次世代スマートスーツを実用化する．

ティブ軽労化スーツである「スマートスーツ ®」，弾性
2．実フィールド試験用スマートスーツの開発
3S アシストの概念に基づいて，メカニズム，制御系共に再設計し，利用者の疲労を軽減するだけでなく，可能な限り身体機能を維持させる「次世代 3S 軽労化スマートスーツ」を開発し，実用化することを目指した．
これまでに開発したスマートスーツを基にして，農作業フィールドを想定した「実フィールド試験用スマートスーツ」を開発した．従来のスマートスーツでの改善要望として，着脱性，騒音，歩行時アシスト不要，防水・

図 1 軽労化スーツ「スマートスーツ」「スマートスーツ・ライト」

26

特集

超高齢社会と VRJVRSJ Vol.19 No.3 September, 2014

小型化などが項目として挙げられており，これらを改善

27
149

3．モーションベーストアシスト法に基づいた次世代することを念頭にして設計を行った．

3S スマートスーツの制御手法

実フィールド試験用スマートスーツは，4 つの機能か

3.1

作業分析に基づいた補助対象動作の選定ら構成されている．センサ部は制御部内 1 個，脚部 2 個

次世代 3S 軽労化技術は様々な作業への適用が期待さ（太もも，すね）により腰・膝の屈曲角を検出し，制御れているが，現場への導入検討を効果的・効率的に行う部で駆動モータの動作電流を発生する．駆動部では，動ためには，対象となる作業を分析整理する必要がある．

作電流により，モータを駆動し，弾性体につながる紐をそこで，OWAS 法に基づき作業をコード化した基本動緩めたり，巻き取ったりする．操作部では，電源を入り作の組合せとして扱う単純化手法を検討した．

切り，動作モードの設定，動作状態の表示を行う．操作

様々な作業に対する作業コード化の適用度を確認する

部は胸部に取り付け，ユーザから確認可能にしている．

ため，農作業調査のビデオカメラデータを利用し，コー

駆動部，制御部，操作部，センサ部は雨などの水滴のド化による整理をすすめた [3]．例えば，上体屈曲角度進入を防止する防滴構造としている．また，体に触れるに着目すると，スマートスーツのアシスト効果が高い，部分に直接発熱部品が当たらない部品配置としている．

前屈み姿勢の出現割合が容易に把握できた．

各部は，できるだけ樹脂品を使用し，軽量化を図ってい

また，スマートスーツによる筋力補助が期待できるアる．各部間の配線も防水性のあるケーブル，コネクタをシスト領域の中で，姿勢コード遷移がパターン化してい使用し，野外での使用に配慮している．また，各部を分る動作を整理すると，直立姿勢・前屈姿勢・持ち上げ姿離したことにより，サポートする部位が変わった場合，勢・しゃがみ姿勢の４姿勢間をつなぐ，前屈動作・持ち配線を変更することで，体に取り付ける位置を変更でき上げ動作・屈伸動作が多数出現するため，これらの姿勢るよう，作業の多様性を意識した構成とした（図 2）．と動作を制御用の動作認識に用いることとした（図 3）．

表 1 に開発したスマートスーツの仕様を示す．

図 2 スマートスーツの駆動部，操作部図 3 作業分析に基づく補助対象動作

表 1 実フィールド試験用スマートスーツの仕様

モータDC12V20W

駆動力75 N

駆動速度

80 ｍｍ/ｓ（50N 時）

3.2 基本姿勢を用いた基本動作認識
基本姿勢を用いた基本動作認識をするために，加速度・角速度センサを用い，使用者の前屈動作，屈伸動作，持ち上げ動作の各動作中の膝屈曲角度 θ2，腰屈曲角度

駆動部：幅 120 ｍｍ×高さ 90 ｍｍ×厚さ
寸法

θ3 を計測する．得られたデータを θ2-θ3 状態空間に置き

50 ｍｍ (モータ 1 基)、制御部：幅 142 ｍ

換え，線形判別法を用いた動作認識手法で，前屈動作，ｍ×高さ 116 ｍｍ×厚さ 50 ｍｍ、操作部:屈伸動作，持ち上げ動作の認識と判別を行う． SVM に

幅 92 ｍｍ×高さ 52 ｍｍ×厚さ 39 ｍｍ
質量

スーツ

基づいて，この状態空間上に図 4 に示す動作領域を設定

駆動部（モータ 2 基）
：800 ｇ、制御部：

し，スマートスーツ装着者の前屈・屈伸・持ち上げ動作580 ｇ、操作部：120 ｇを判別することが可能となる．

胸部ファスナ、脚部ベルクロで装着

3.3

装着 15 秒程度、脱着 10 秒程度

作業多様性に対応した補助力制御の設計

人の動作を 3 次元動作計測装置で計測し，筋骨格シ27

28
150

特集

日本バーチャルリアリティ学会誌第 19 巻 3 号 2014 年 9 月

超高齢社会と VR

4．酪農作業実フィールド試験による評価
開発した実フィールド試験用スマートスーツの効果検証するため，搾乳動作時のスマートスーツの有無による筋負担軽減具合を表面筋電位により計測した（図 7）．
スマートスーツ無しで 3 回，スマートスーツ有りで 4 回の実験を行った．各動作区間においてそれぞれの平均値をとり，その比を負担軽減率とする．実験結果は以下 4
つの動作区間に分けて解析する．
0~5 秒 ：ミルカーを持って牛まで歩く．
5~10 秒：ミルカー準備後にしゃがむ（中腰）．
図 4 姿勢計測と動作パターン認識

10~20 秒：しゃがみ姿勢でミルカーを牛に取り付ける．
20~30 秒：しゃがみから立ち上がり，計測装置停止．

ミュレータ（SIMM）により計算することで関節角度・いずれも図 3 の動作により表現できる．

角速度に対する筋肉の負荷トルク特性を導き（図 5），

図 8 に実験での筋負担軽減率の解析結果を示す．前半

弾性材に期待する補助トルクを発揮させるために必要なの動作は，ほとんどが直立での歩行動作やミルカーの準弾性材伸張量制御系を構築する．

備動作であり，この区間では補助対象である脊柱起立筋スマートスーツが制御すべき弾性材伸張量の導出はの負担軽減効果が見られた．後半の動作は，完全なしゃ

図 6 の手順にしたがう．弾性材伸張量の導出の手順は，がみ動作であり，この区間では脊柱起立筋は負担の増大（1）筋骨格動力学シミュレータにより筋発揮トルクをを示した．一方で，大腿四頭筋の負担は大きく軽減され算出，（2）弾性材が発揮すべきトルクを算出，（3）トている．しゃがみ動作は今回開発したスマートスーツのルクを弾性材伸長量から算出，（4）目標となるアクチュ補助対象外の動作であり，弾性材を緩めているため脊柱エータの弾性材伸長量を算出する．これにより，モー起立筋の補助にはならなかったが，大腿部の弾性材がションベーストアシスト法 [2] に基づいたスマートスー

大腿四頭筋の負担軽減に寄与したと考え，スマートスー

ツの弾性材伸長量の最適制御量計算手順を構築すること

ツの筋力補助効果に関して良好な結果が得られた．

ができた．

図 7 搾乳作業でのフィールド試験

図 5 筋骨格動力学シミュレータでの対象動作解析

図 8 フィールド試験での負担軽減率

図 6 弾性材伸長量の最適制御量計算手順

28

特集

超高齢社会と VRJVRSJ Vol.19 No.3 September, 2014

29151

謝辞
本研究は（独）科学技術振興機構（JST）の研究成果展開事業【戦略的イノベーション創出推進プログラム】（S- イノベ）の支援によって行われた．ここに記して感謝の意を表する．また，北海道大学工学系倫理委員会の承認（海大情第 54 号）をうけて，実施されたものである．
参考文献[1] H. Nara, et al.: Fundamental study on evaluation ofKEIROKA （fatigue-reduction）technology in using UD
shovel for removing snow by Musculo Skeletal Dynamics
Simulator, Proc. of IEEE ROBIO2011, pp.1579-1584 （2011）[2] Y. Imamura, et al., "Motion-Based-Design of Elastic
Material for Passive Assistive Device Using Musculoskeletal
Model", J. Robotics and Mechatronics, Vol.23, No.6, pp.723-

図 9 軽労化プロジェクト構想 ＊口絵にカラー版掲載

730（2011）[3] 吉成ら，筋力補助スーツのための適用作業分析手法の検討，第 14 回 SICE ｼｽﾃﾑｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ部門講演会

5．3S 軽労化技術研究開発の全体構想
本研究では「設計」，「開発」，「試験」，「評価」（SI2013）（2013）の各分野において，互いに連携やフィードバックを掛けることにより，常に最善の成果を発揮できる体制で研【略歴】

究を遂行するために図 9 に示す全体構想を構築した．

田中孝之（TANAKA Takayuki）

ICT，IRT，仮想環境設計技術を用いて各分野連携で研究

北海道大学大学院情報科学研究科

開発を実施することで 3S 軽労化技術および評価システム

1996 年電気通信大学大学院修士課程修了．同年同大学の開発が可能となり，今後も新たな研究成果の創出が期

助手，2001 年カリフォルニア大学アーバイン校客員研待できる．

究員，2003 年電気通信大学助教授，2004 年北海道大学准教授

助教授を経て，現在同大学准教授．日本機械学会フェロー．軽労化技術，ウェアラブルロボット，ヒューマ

6．おわりに本研究の関連技術分野である次世代自立支援機器やパンインタフェース，移動ロボットの研究に従事．2008

ワーアシストスーツと呼ばれる機器は，「介護支援ビジ年計測自動制御学会論文賞，2011 年ヒューマンインタネス」と「高齢者・障害者支援ビジネス」の両方の分野

フェース学会論文賞受賞，博士（工学）．に関係する機器であり，最近では作業現場，工場などでの作業支援機器としても注目されている．今後，工場や奈良博之（NARA Hiroyuki）作業現場での作業を支援し，作業負担を軽減する機器と北海道大学大学院情報科学研究科しての展開が期待されている．

慶應義塾大学メディアデザイン研究所国際バーチャルリ

超高齢社会の日本の社会情勢や需要が増加している介

アリティ研究センター

博士研究員

リサーチャー

護労働者，高齢化している農作業従事者などの必要性か

1994 年北海道大学工学部卒業．1996 年北海道大学大学

らも本研究と競合するものも存在するが，3S 軽労化技院工学研究科修士課程修了．2000 年同大学院工学研究科

術が目指している Secure（安全・安心），Sustainable（持博士後期課程修了．1996 年 ~1999 年日本学術振興会特別続性），Subliminal（親和性）の概念を有する人の手で研究員 DC1．2003 年 ~2005 年独立行政法人通信総合研行う作業の負担軽減を図り，多様な利用形態に合わせた究所（現情報通信研究機構）専攻研究員．日本 VR 学会

最適設計が可能になる技術に関しては他では見られず，

第 3 回大会学術奨励賞受賞．生体工学，福祉工学，ヒュー本研究は非常に優位かつ有用性を示し，製品化による市

マンインタフェースに関する研究に従事．博士（工学）．

場投入が非常に望まれていると考える．

29