1(57)【特許請求の範囲】【請求項１】 オペレータの身体部位における複数の筋肉の活動に基づいてロボットを制御するロボット制御装置であって、
前記複数の筋肉の活動に応じた信号を検出する検出手段と、
前記検出手段の各検出出力を各筋肉が発生する張力に対応する擬似張力を表わす信号に変換し、その信号に基づいて前記オペレータの身体部位における関節の位置状態を推定する非線形身体モデルと、
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前記非線形身体モデルで推定された前記関節の位置状態に基づいて前記ロボットを制御する制御手段とを備えた、ロボット制御装置。
【請求項２】 前記非線形身体モデルは、前記オペレー
タの身体部位における関節の位置状態を所定の基準から2の回転角度である関節角度で表現して推定することを特徴とする、請求項１記載のロボット制御装置。
【請求項３】 前記制御手段は、前記オペレータの身体部位の運動が釣合いの取れた平衡状態の連続的な変化と見なせることに応じて、前記非線形身体モデルで推定された前記関節角度を前記ロボットに目標軌道として与えて制御することを特徴とする、請求項２記載のロボット制御装置。
【請求項４】 前記制御手段は、前記オペレータの身体部位の運動が釣合いの取れた平衡状態の連続的な変化と見なせないことに応じて、前記ロボットのダイナミックスに対応する係数を与えて前記非線形身体モデルで推定された前記関節角度を目標軌道とし、その目標軌道で前記ロボットを制御することを特徴とする、請求項２記載のロボット制御装置。

(2)3【請求項５】 前記非線形身体モデルは神経回路を含み、
前記神経回路は、
前記複数の筋肉の活動に応じた信号をフィルタリング
し、各筋肉が発生する張力に対応する擬似張力を表わす信号に変換する前段回路と、
前記前段回路からの信号から前記オペレータの身体部位における関節の位置状態を推定する複数層からなる後段回路とを含む、請求項１記載のロボット制御装置。
【請求項６】 前記神経回路は、前記複数の筋肉の活動に応じた信号と前記関節の位置状態との間で成立する非線形写像のパラメータを決定するために、所定の非線形最適アルゴリズムを用いて学習することを特徴とする、請求項５記載のロボット制御装置。
【請求項７】 前記神経回路は、前記複数の筋肉の活動に応じた信号と前記関節の位置状態との間で成立する非線形写像のパラメータを決定するために、所定の学習則を用いて学習することを特徴とする、請求項５記載のロボット制御装置。
【請求項８】 前記前段回路は、２つの層から形成されるフィルタを含む、請求項５記載のロボット制御装置。
【請求項９】 前記後段回路は前記オペレータの腕の関節の位置状態を推定し、前記腕の関節の位置状態は、前記オペレータの腕の釣合いの取れた平衡状態を含み、かつ所定の基準からの回転角度である関節角度で表されることを特徴とする、請求項５記載のロボット制御装置。
【請求項１０】 前記後段回路は前記オペレータの腕の関節の位置状態を推定し、前記腕の関節の位置状態は、重力の影響も考慮された状態を含み、かつ所定の基準からの回転角度である関節角度で表されることを特徴とする、請求項５記載のロボッ
ト制御装置。
【発明の詳細な説明】【０００１】【産業上の利用分野】この発明は、ロボット制御装置に関し、特に、オペレータの身体部位における複数の筋肉の活動に応じて検出される筋電信号によってロボットまたは計算機内での仮想現実世界のロボット（仮想身体）の制御を行なうことができるようなロボット制御装置に関する。
【０００２】【従来の技術】従来、ロボットに使用された多関節型の
産業上マニュピュレータなどに対しての軌道計画は、人間のオペレータが工場の製造ラインでティーチングボッ
クスを用いることによってオンラインで行なわれていた。ところが、このような軌道計画は、複数の軌道がい
くつもの小部分に分けられ、その小部分における代表点の位置を産業上マニュピュレータなどに記憶させるという面倒なものであった。そのため、この作業を行なうオ

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ペレータには、熟練した技術を必要とし、さらに軌道計画を行なうことができるのは製造ラインが止まった夜間や祝祭日に限られるため、特定の熟練オペレータへの負担が大きくなっていた。
【０００３】これに対し、オフラインでの軌道計画は、
理論的には活発に研究されていたが、特に３次元空間に複雑な形状の障害物が複数配置されているような状況下では、問題点があり実用化されていない。その問題点
は、目的のタスクを行なうための軌道計画を行なうには
画像入力のためのコストが非常にかさむこと、さらに状況が複雑になるとともに軌道計算の時間が爆発的に増大することが挙げられる。
【０００４】一方、ロボットの遠隔制御、オペレータの遠隔存在および通信システムとロボットとによる遠隔作業などにおいて、オペレータの運動軌道と力を継続する手段としては、オペレータに装着させるマスタアームやゴニオメータという機械計測装置が用いられてきた。しかし、これらの機械計測装置は、自由度が増せば堆積および重量がかさむことになり、オペレータの動作に大きな負担をかけてしまう。また、重量や慣性を補償するためのアクチュエータを付けた機械計測装置は、高価になるだけではなく、暴走時にはオペレータの身体に危害を加える極めて危険なものであり、一般には用いられていない。
【０００５】したがって、上述したそれぞれの問題を解決するために筋電信号を用いてロボットの手や、および義手・義足を制御することが試みられた。
【０００６】まず、１９４８年にノーバートウィナーによって、筋電信号を用いる着想が発表され、それ以後基礎的研究や実用化が進められた。その段階での技術は、ロボットを１自由度で制御するオン・オフ制御や比例制
御が目標とされていたため、多自由度のロボットの腕や手および義手・義足の軌道計画と制御は行なうことができなかった。
【０００７】次に、多自由度のロボットの腕や手および義手・義足を筋電信号を用いて制御する装置は、特開昭５１−４３８８８，特開昭５１−６３５９５，特開昭５８−１７７６４７，特開昭６０−２２１２７０号公報において示されているように、ノーバートウィナーの発表以後も数多く提案されてきた。しかし、提案はされても、筋電信号をどのように情報処理してロボットの腕や手および義手・義足を制御するための信号を得るかについての具体的な提案はされていなかった。そのため、鈴木良次他（医用電子と生体工学，７巻１号，４７〜４８頁，１９６９）が提案した多チャンネルの筋電信号パーセプトロンで学習識別させ、推定された動作によって義手を制御することに基づいて、多層パーセプトロンを用いたものが特開平２−２９８４７９号公報で提案されている。
【０００８】

(3)5【発明が解決しようとする課題】しかしながら、多層パ
ーセプトロンを用いて筋電信号のパターン認識を行ない、それに基づいてロボットの腕や手および義手・義足を制御するには、以下に示すような問題が生じている。
まず、人間と同様の動作をする必要のあるロボットや義手などは、無限の動作パターンを識別することができる
わけではない。すなわち、限られた動作パターンの識別
しか行なわれない。次に、限られた動作パターンであっても、ロボットは、その動作パターンを正確に識別する
わけではなく、誤認識に伴なう誤動作を生じる。次に、ロボットや義手などに対して動作パターンを正確に認識させるためには、数十ミリ秒から数秒間の筋電信号パターンの時間平均やパワースペクトラムの計算が行なわれる必要がある。したがって、この方法では、たとえロボットや義手などが正確に運動パターンを実行したとしても、１秒間に数回程度の動作の変化があるだけで、速くかつ滑らかな動作をロボットや義手に行なわすことはできない。
【０００９】ところで、発明者は、特願平５−１７１６８８号で提案しているように、筋電信号から水平面内における等尺性収縮における関節トルクおよび運動軌道を推定することで、ロボットを制御するロボット制御装置を提案している。しかし、たとえば人の腕の自由度は、
肩３自由度、肘１自由度、手首３自由度併わせて７自由度あるといわれているにもかかわらず、平面内の２自由度しか考慮に入れられたなかった。そのため、腕の運動自体が平面内に拘束されており、それに伴なうロボットの制御も拘束されていた。
【００１０】ゆえに、本発明は、オペレータが多自由度の運動を行なったことによる筋肉の活動に応じた信号を検出し、その信号からオペレータの関節状態を推定して目標軌道としてロボットに与えることにより、ロボットを制御することができるようなロボット制御装置を提供することである。
【００１１】さらに、本発明においては、ロボットに対して３次元空間内の運動・姿勢制御を行なうために、重力の影響（重力補償）をも考慮に入れたロボット制御装置を提供することである。
【００１２】【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係るロボット制御装置は、オペレータの身体部位における複数の筋肉の活動に基づいてロボットを制御するロボット制御装置であって、複数の筋肉の活動に応じた信号を検出する検出手段と、検出手段の各検出出力を各筋肉が発生する張力に対応する擬似張力を表わす信号に変換し、その信号に基づいてオペレータの身体部位における関節の位置状態を推定する非線形身体モデルと、非線形身体モ
デルで推定された関節の位置状態に基づいてロボットを制御する制御手段とを備えている。
【００１３】請求項２では、請求項１の非線形身体モデ

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ルは、オペレータの身体部位における関節の位置状態を所定の基準からの回転角度である関節角度で表現して推定する。
【００１４】請求項３では、請求項２の制御手段は、オ
ペレータの身体部位の運動が釣合いの取れた平衡状態の連続的な変化と見なせることに応じて、非線形身体モデ
ルで推定された関節角度をロボットに目標軌道として与えて制御する。
【００１５】請求項４では、請求項２の制御手段は、オ
ペレータの身体部位の運動が釣合いの取れた平衡状態の連続的な変化と見なせないことに応じて、ロボットのダ
イナミックスに対応する係数を与えて非線形身体モデルで推定された関節角度を目標軌道とし、その目標軌道でロボットを制御することを特徴としている。
【００１６】請求項５では、請求項１の非線形身体モデ
ルは神経回路を含み、神経回路は、複数の筋肉の活動に応じた信号をフィルタリングし、各筋肉が発生する張力に対応する擬似張力を表わす信号に変換する前段回路と、前段回路からの信号からオペレータの身体部位における関節の位置状態を推定する複数層からなる後段回路とを含んでいる。
【００１７】請求項６では、請求項５の神経回路は、複数の筋肉の活動に応じた信号と関節の位置状態との間で成立する非線形写像のパラメータを決定するために、所定の非線形最適アルゴリズムを用いて学習する。
【００１８】請求項７では、請求項５の神経回路は、複数の筋肉の活動に応じた信号と関節の位置状態との間で成立する非線形写像のパラメータを決定するために、所定の学習則を用いて学習する。
【００１９】請求項８では、請求項５の前段回路は、２つの層から形成されるフィルタを含んでいる。
【００２０】請求項９では、請求項５の後段回路はオペ
レータの腕の関節の位置状態を推定し、腕の関節の位置
状態は、オペレータの腕の釣合いの取れた平衡状態を含み、かつ所定の基準からの回転角度である関節角度で表される。
【００２１】請求項１０では、請求項５の後段回路はオペレータの腕の関節の位置状態を推定し、腕の関節の位置状態は、重力の影響も考慮された状態を含み、かつ所定の基準からの回転角度である関節角度で表される。
【００２２】【作用】請求項１の発明に係るロボット制御装置は、オペレータの身体部位における複数の筋肉の活動に応じた信号を検出し、各筋肉が発生する張力に対応する擬似張力を表わす信号に変換し、その信号に基づいてオペレー
タの身体部位における関節の位置状態を実時間で推定し、その実時間で推定された関節の位置状態に基づいてロボットを制御できる。
【００２３】請求項２の発明に係るロボット制御装置
は、オペレータの身体部位における関節の位置状態を所

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特許２５４２３３６78定の基準からの回転角度である関節角度で表現して推定＊ 【実施例】まず、実施例を説明する前に、筋電信号を用し、その関節角度という特徴量に基づいてロボットを制
いた姿勢制御のモデルについて説明する。３次元空間内御できる。
でオペレータが身体部位の１つである腕をある姿勢で固【００２４】請求項３の発明に係るロボット制御装置定しているとする。このとき、外力がなければ重力によは、オペレータの身体部位の運動が釣合いの取れた平衡る力だけが腕にかかっている。この関係を関節角θ、各状態の連続的な変化と見なせることに応じて、推定され筋肉への運動指令ｕ↑（以下、ベクトルを↑を付けて表る関節角度をロボットに目標軌道として与えて精度の高示する。）をベクトルで表現すると、第（１）式に示さい制御を行なうことができる。
れるような関係が得られる。ここで、第（１）式におけ【００２５】請求項４の発明に係るロボット制御装置
るτm ↑は筋肉により関節に発生するトルク、τg ↑はは、オペレータの身体部位の運動が釣合いの取れた平衡 10 重力による各関節にかかるトルク、ｇは重力加速度であ状態の連続的な変化と見なせないとしても、推定されたる。各筋肉への運動指令ｕ↑を与えたときの第（１）式
関節角度にロボットのダイナミックスに対応する係数をの解となる関節角θ↑が求められれば、釣合い姿勢が推与えて目標軌道とし、その目標軌道をロボットに与えて定される。
制御できる。
【００３３】トルクτm ↑は、その関節に関する多くの【００２６】請求項５の発明に係るロボット制御装置
筋肉の発生する張力とモーメントアームによって決まは、オペレータの身体部位における関節の位置状態を推る。モーメントアームとは、関節の回転軸と筋肉の作用定するために好ましい一例として神経を回路を用いて、線との距離である。運動指令と筋張力の関係の非線形オペレータの身体部位における関節の位置状態を推定し性、長さ−張力曲線やモーメントアームの関節角度に依てロボットを制御できる。
存する非線形性などのため、トルクτm ↑と張力および【００２７】請求項６の発明に係るロボット制御装置
20 モーメントアームとの関係は、強い非線形性を示す。まは、神経回路に非線形最適アルゴリズムを用いて学習さた、ｈは重力により各関節にどれだけのトルクがかかるせることにより、神経回路が推定するオペレータの身体かを決める関数で、キネマティックな関係により求めら部位における関節の位置状態の推定誤差を極力抑えるこれ、この関数も非線形関数である。このような非線形性とができる。
から、第（１）式の解として釣合い位置である関節角θ
【００２８】請求項７の発明に係るロボット制御装置↑が解析的に解かれることはない。ところが、筋肉はばは、神経回路に所定の学習則を用いて学習させることにねのような性質を持つとも考えられるので、重力とばねより、オペレータの身体部位における関節の位置状態のの位置エネルギが最小となる関節角θ↑は唯一であるた
推定誤差を極力抑えることができる。
め、ｕ↑→関節角θ↑は、写像として表されると考えら【００２９】請求項８の発明に係るロボット制御装置れる。
は、神経回路の前段回路として２つの層から形成される 30 【００３４】また、一定姿勢を保っているときでも、そフィルタを用いることにより、オペレータの各筋肉が発
れぞれの筋張力は時間的に変化している場合があるの生する張力に対応する擬似張力を表わす信号を発生できで、筋電信号を時間的に処理しなければならない。さらる。
に、同時活性化を起こして筋電信号を変化させることで【００３０】請求項９の発明に係るロボット制御装置
筋張力が変化したとしても、関節トルクが変化しなけれは、神経回路の後段回路がオペレータ腕の釣合いの取れ
ば同じ姿勢を取る。したがって、その場合の写像は、多た平衡状態における関節の位置状態を関節角度で表わす
対１の関係となり、非線形写像となる。そこで、オペレことにより、ロボットを制御できる。
ータの身体部位の筋電信号から関節トルクが生成され、【００３１】請求項１０の発明に係るロボット制御装置
釣合いの位置である関節角θ↑が決定されることに基づは、神経回路の後段回路がオペレータの腕の関節の位置
く、ロボット制御装置について説明する。
状態を重力の影響も考慮された関節角度で推定して、ロ 40 【００３５】
ボットを制御できる。
【数１】【００３２】＊【００３６】図１は、この発明の一実施例によるロボッ
ト制御装置を示すための概略ブロック図である。
【００３７】図１を参照して、ロボット制御装置５は、人腕１に取付けられる表面電極７と、筋電信号を増幅す
る筋電信号増幅部９と、増幅筋電信号から関節角度を推 50

定する非線形身体モデル１１と、ロボット３に目標軌道を与えて制御する制御部１７とを含む。
【００３８】表面電極７は、オペレータの筋肉の活動に応じた信号、たとえば筋電信号を検出する検出手段の一例であり、オペレータの身体部位の１つである人腕１に(5)特許２５４２３３６910装着される。検出された筋電信号は筋電信号増幅部９で＊ ニューロンの発火頻度を反映していると期待される。ま
増幅され、非線形身体モデル１１に与えられる。非線形
た、この信号はかなり真の張力に近いと考えられるの身体モデル１１は、時間フィルタ１３と、平衡位置推定
で、擬似張力と呼ばれる。ローパスフィルタは２次系で部１５とを含む。そのため、時間フィルタ１３が増幅筋
十分なことが知られており、入力をＥＭＧとし、出力を電信号をフィルタリングし、人腕１の張力に対応する擬Ｔ′としてＦＩＲフィルタ実現されると、第（２）式に似張力を表わす信号に変換して平衡位置推定部１５に与示す関係が得られる。ここで、ＥＭＧは筋電信号を表わえる。平衡位置推定部１５は、たとえば非線形の神経回し、Ｔ′は擬似張力を表わす。
路が用いられ、擬似張力を表わす信号に基づいて人腕１【００４２】次に、運動指令と筋張力との関係についてが平衡状態に保たれたときの関節角度を推定し、制御部説明する。筋肉の発生する張力と運動指令との間には、１７に与える。制御部１７は、推定された関節角度を目 10 以下のように非線形な性質がある。筋肉の発生する張力標軌道としてロボット３に与えてたとえばフィードバッ
は同じ運動指令であっても筋長が長くなると増加する。
ク制御を行なう。
この変化のしかたは非線形であり、長さ−張力曲線と呼【００３９】図２は、この発明の一実施例によるロボッ
ばれている。また、同じ運動指令であっても、筋長の短ト制御装置の動作を説明するためのフローチャートであ
縮速度が大きくなると張力は減少する。この変化のしかり、図３は、図２のステップ（図面ではＳで表わす５をたも非線形であり、短縮速度−張力曲線と呼ばれていより細かく示したフローチャートである。以下、図２おる。図１に示すロボット制御装置においては、姿勢制御
よび図３を参照して、図１に示したロボット制御装置の中の平衡状態の関節角度が推定されるため、短縮速度−
動作について説明する。
張力曲線に関しては考慮に入れられる必要がない。
【００４０】まず、ステップ１からステップ５について【００４３】次に、張力と関節トルクとの関係について説明にする。表面電極７がオペレータの身体部位として 20 説明する。関節トルクは、張力とモーメントアームの積人腕１に装着され、オペレータが身体を動かしたり力をによって決まる。前述したようにモーメントアームは、発生したりすると、筋電信号が筋電信号増幅部９に与え関節の回転軸と筋肉の作用線との距離である。関節を曲られて増幅される。この増幅された増幅筋電信号は時間
げ伸ばしすると、筋肉は皮膚や骨によって曲げられるたフィルタ１３に与えられ、擬似張力を表わす信号が平衡
め、この距離は一定でなく、トルクと張力関係が関節角
位置推定部１５に与えられる。次に、ステップ５１から度に非線形に依存する。すなわち、関節トルクは、伸筋
ステップ５４において、平衡位置推定部１５では、与えと屈筋の発生するトルクの差によって生じ、張力とモーられた擬似張力から長さ−張力曲線を用いて張力を求めメントアームに依存して決定される。これらの関係を第る。求められた張力とモーメントアームとから関節トル（３）式に示すように定式化する。ここで、Τj ，
クが求められる。人腕１に対しての重力補償が考慮され
θj ，αij （θ）は、それぞれｊ番目の関節トルク、関た釣合いの取れた平衡状態での関節角度が推定される。 30 節角度、ｉ番目の筋肉のモーメントアーム（単関節筋な推定された関節角度は制御部１７に与えられ、ステップ
ら関与しない関節については０）、Τi はｉ番目の筋肉
６において、制御部１７が推定された関節角度を目標軌の筋張力、Τi ′はｉ番目の筋肉の擬似張力を表わす。
道としてロボット３に与えて制御する。
右上つき添字ｔは転置を意味する。ただし、関節はｎ個【００４１】次に、時間フィルタ１３が行なう動作にお（１≦ｊ≦ｎ）、筋肉はｋ個（１≦ｉ≦ｋ）であるとす
いて必要とされる筋電信号と擬似張力との関係についてる。
説明する。表面筋電信号は、膜の興奮電位が時間的、空【００４４】
間的に重畳されている信号である。時間フィルタ１３の【数２】一例であるローパスフィルタを通った出力信号はα運動＊【００４５】図４は、関節トルクと釣合い位置の関係を説明するための図である。以下、釣合いの位置は、運動指令が変化しても主動筋、拮抗筋の発生するトルクの差 50が同じであれば変わらないことについて、図４を用いて１自由度でそれぞれ１つの伸筋と屈筋について説明す
る。

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12【００４６】図４において、横軸は関節角度を示し、縦＊ 【００４９】肩の関節は、多軸性の関節として次のよう
軸は筋肉トルクを示す。τf とτe のそれぞれは、伸な運動が可能である。第１として、前後軸を中心する上筋、屈筋のトルクを示し、ｕf とｕe のそれぞれは、屈腕の側方への挙上（外転）と挙上した上腕を体幹に引き筋と伸筋への運動指令を示す。屈筋では、関節角度が大付ける運動（内転）（θ1 ）である。第２は、垂直軸をきくなると筋肉の長さが減少するため、右上がりのカー中心とした上腕を外側に回す運動および内側に回す運動
ブになっている。逆に、伸筋では、関節角度が大きくな（θ2 ）である。第３は、上腕の前方への挙上（屈曲）
ると筋肉の長さが増加するため、右上がりのカーブになと後方への挙上（伸転）（θ2 ）である。第４は、上腕っている。また、運動指令がｕe からｕe ′へ変化するを軸とした上腕を外側にねじる運動（外旋）および内側ように増加すると、これらの傾きは大きくなり、より大にねじる運動（内旋）（θ3 ）である。第２および第３
きな力が発生される。
10 は、機構的には同じ動作であるので、１つの自由度であ【００４７】すなわち、実線のτf および実線のτe でるとすると、肩の関節は、３自由度になる。これらの３示されるようにある関節角度θで腕が釣合っているとす
つの自由度のうち、第１の自由度をリンク１８が回転角
る。このとき、重力を補償するだけの関節トルク−τgθ1 で表わし、第２の自由度をリンク１９が回転角θ2が実線の矢印で示されるように生じている。この状態かで表わし、第３の自由度をリンク１９が回転角θ3 で表ら、運動指令を変化させる（ｕe →ｕe ′，ｕf →わしている。
ｕf ′）ことにより屈筋および伸筋のそれぞれの張力が【００５０】また、肘関節は１自由度の運動を行なうこ
点線で示されるように増加させたとする。釣合いの位置とができ、それは、肘関節の屈曲と伸転で、肘を曲げたである関節角度θは変わらないので、重力を補償する関り伸ばしたりする運動（θ4 ）である。この自由度をリ
節トルク−τg の大きさは、点線の矢印で示されるよう
ンク２１が回転角θ4 で表している。
に実線の矢印と変わらない。このように、トルクの差が 20 【００５１】次に、肩関節は１つで３自由度持つため、等しい屈筋と伸筋の張力の組合わせならば、同じ釣合い
長さ０の２つのリンクと１自由度の３つの関節で置換えの位置になる。そして、トルクの差が等しくても、それられる。したがって、上腕をリンク１、前腕をリンク２
ぞれの筋肉の発生する張力が大きければ、それだけステとする。このとき、重力によって生じる関節トルクと関ィフネスが高くなっている。
節角度の関係は、第（１）式の右辺を成分ごとに書直す【００４８】図５は、人腕の肩から肘までの自由度を説ことにより、第（４）式のように表される。ここで、第明するための図である。肩から肘までの自由度は４であ（４）式におけるτi 、θi のそれぞれは、関節角度のるため、図５に示すリンク１８，１９，２０，２１が設駆動トルク、関節角を表わし、Ｍi 、Ｌi 、Ｓi のそれ
けられている。リンク１８，１９，２０，２１は、１自ぞれは各リンクの質量、長さ、関節から質量中心までの由度の回転関節を表わし、各関節の側に関節の回転軸を長さを表わす。
白い矢印で示している。また、回転角が０度の始点を黒 30 【００５２】
い矢印で示し、この位置から右ねじの方向に正の回転方
【数３】
向をとる。
＊

【００５３】図６は、図１の非線形身体モデルの一例としての神経回路モデルを示した図である。
【００５４】図６を参照して、神経回路は、４層のネットワーク２２を形成し、第１層２５と、第２層２７と、第３層２９と、第４層３１とを含む。第１層２５から第２層２７までで、筋電信号から擬似張力を計算するＦＩ
Ｒフィルタ（線形変換回路）２３が形成され、第２層から第４層３１までで非線形変換回路２４が形成されてい 50

る。第１層２５、第２層２７、第３層２９、第４層３１のそれぞれには、ニューロンが設けられている。第１層
２５はニューロン３７を含み、第２層２７はニューロン
３９を含み、第３層２９はニューロン４１を含み、第４層３１はニューロン４３ａ〜４３ｄを含む。
【００５５】第１層２５のニューロン３７のそれぞれの出力は、過去から現在に至るある時間内の筋電信号ＥＭ
Ｇｍａ（ｎ）…ＥＭＧｍａ（ｎ−Ｎ＋１）を表わし、第(7)

特許２５４２３３６1314
２層２７のニューロン２９のそれぞれに入力される。第＊ り、この非線形関数の定義によっては、第３層２９はさ
２層２７のニューロン３９の個数は、ちょうど神経の数
らに複数層に分離されるので、非線形変換回路２４は第に対応しており、その出力は擬似張力４５を表わす。第２層２７から第４層３１までで形成される３つの層に限２層２７のニューロン３９のそれぞれの出力は、第３層定されるものでない。
２９のニューロン４１のそれぞれに入力される。第３層【００５８】次に、筋電信号を計測した筋肉について説
２９の出力は第４層３１のニューロン４３ａ，４３ｂ，明する。計測した筋電信号は、以下の１２個の筋肉から
４３ｃ，４３ｄのそれぞれに入力される。第４層３１の表面筋電信号として測定された。肩関節の伸筋、屈筋、ニューロン４３ａの出力は図５に示すリンク１８の回転
外転筋、内転筋、外旋筋、内旋筋として三角筋前部（Ｄ角θ1 を表わし、ニューロン４３ｂの出力はリンク１９
ＬＣ）、三角筋上部（ＤＬＡ）、三角筋後部（ＤＬの回転角θ2 を表わし、ニューロン４３ｃの出力はリン 10 Ｓ）、大胸筋（ＰＭＪ）、大円筋（ＴＥＭ）、広背筋
ク２０の回転角θ3 をを表わし、ニューロン４３ｄの出（ＬＤＯ）、そして、肩、肘の２関節筋として上腕二頭力はリンク２１の回転角θ3 を表わす。
筋長頭（ＢＩＬ）、上腕三頭筋長頭（ＴＲＬ）、さらに【００５６】第２層２７から第４層３１によって形成さ
肘関節伸筋、屈筋として上腕筋（ＢＲＣ）、上腕三頭筋
れる非線形変換回路２４は、擬似張力４５が筋肉の非線
内側頭（ＴＲＭ）、上腕三頭筋外側頭（ＴＲＡ）、円回
形な性質を含んでいないため、筋肉骨格系の非線形な性内筋（ＰＲＴ）である。
質および釣合いの非線形方程式である第（１）を解く問【００５９】筋電信号は、図１に示す表面電極７とし題を所定の学習則で学習すればよい。それによって、第て、一対の銀塩化銀表面電極を用いた、表面筋電位を双２層２７のニューロン３９と第３層２９のニューロンと極誘導し、差動増幅した筋電信号２ｋＨｚ、１２ｂｉｔを結ぶシナプス結合３３および第３層２９のニューロン
でサンプリングした。電極の直径は１０ｍｍで、筋線維４１と第４層３１のニューロン４３ａ，４３ｂ，４３
20 に沿って電極間の距離１５ｍｍであった。この信号を全
ｃ，４３ｄとを結ぶシナプス結合３５の結合荷重（１つ波整流した後で、１０点ごとの平均をとり、（ＥＭＧａの実数）が決定される。すなわち、この結合荷重の設定ｖｅ）、さらに第（５）式に示すように５点ごとの平均には、与えられた非線形変換に対してさまざまな神経回をとって平滑化した。この信号を平均筋電信号（ＥＭＧ
路モデルの学習アルゴリズムが用いられればよい。好まｍａ）と呼ぶ。したがって、２００Ｈｚサンプリングししくは、この学習アルゴリズムとして、推定される関節たことになる。第（５）式のＥＭＧｍａを第（２）式の角θ1 ，θ2 ，θ3 ，θ4 の誤差を逆伝播する誤差逆伝
ＥＭＧとして用いれば、擬似張力Τ′が算出される。
播学習アルゴリズムが用いられればよい。
【００６０】【００５７】なお、第３層２９のニューロン４１のそれ【数４】
ぞれは、シグモイド関数による非線形関数を有してお ＊【００６１】次に、このように算出された擬似張力から関節角度を推定した結果について説明する。すなわち、
図６に示す神経回路による関節角度の推定の結果について説明する。
【００６２】図７は、図６に示す神経回路で推定された
関節角度θ1 ，θ2 ，θ3 ，θ4 と実際に測定されたオ
ペレータの関節角度の平均値との関係を示すグラフであり、特に、図７（ａ）は、関節角度θ1 に対するグラフ 40であり、図７（ｂ）は、関節角度θ2 に対するグラフであり、図７（ｃ）は、関節角度θ3 に対するグラフであり、図７（ｄ）は、関節角度θ4 に対するグラフである。ここで、図７（ａ）から図７（ｄ）における横軸は測定された関節角度の平均値を表わして単位はラジアンで表わし、横軸は推定された関節角度を表わし単位はラジアンで表わす。
【００６３】被検者に対して天井から吊るした指標を与え、指標に手先を合わせて静止している状態で、６秒間筋肉を同時活性化するように指示した。そして前述した 50

銀塩化銀表面電極を用いて表面筋電信号を検出し、図６に示す第１層２５のニューロン２７に対して前述した１２個の筋肉のＥＭＧｍａをそれぞれ０．５秒間入力した。そして、第３層３９のような中間層にはニューロン
を３０個用いた。このニューロン等を用いて非線形変換
回路２４は誤差逆伝播法による学習によって学習した。
【００６４】その結果、第４層３１のニューロン４３ａは図７（ａ）に示すθ1 を推定し、同様にニューロン４３ｂ，４３ｃ，４３ｄのそれぞれは、図７（ｂ）から図７（ｄ）に示すそれぞれの関節角度を推定した。図７（ａ）から図７（ｄ）におえる５．５秒間同時活性化が行なわれるときのそれぞれの結果は、平均値と標準偏差として現れている。縦軸に沿ったそれぞれの値の幅は標準偏差を表わし、標準偏差における中心の値が平均値である。たとえば、図７（ａ）において、標準偏差４７の中心位置に位置するものが平均値４９である。結果としていえることは、推定された関節角度と測定された関節角度とが一致すれば、直線上に乗っているはずであり、

(8)15特に、図７（ｂ）に示す関節角度θ2 はよく一致している。
【００６５】図８は、図７に示したデータに基づく神経回路によって推定された結果を目標軌道として人腕と同じダイナミックスを持つ仮想腕を制御した結果を示すグラフである。特に、図８（ａ）は、関節角θ1 に対応したグラフであり、図８（ｂ）は、関節角θ2 に対応したグラフであり、図８（ｃ）は関節角θ3 に対応したグラ
フであり、図８（ｄ）は、θ4 に対応したグラフである。
【００６６】図８を参照して、この発明に係る制御装置
では、推定する関節軌道を３次元空間内で規制制御が行なわれているオペレータの筋電信号と人腕の姿勢から推定しているので、始点側と終点側ではかなり目標軌道と実際の軌道とが一致していることがわかる。すなわち、ロボットを推定した目標軌道で連続的に位置制御する場合において、ゆっくりした運動で制御するならば、釣合
い位置である平衡状態を連続的に動かしていることと同等であるので、始点側と終点側のように位置の推定がかなり精度よく行なわれている。これは、短縮速度−張力曲線を考慮に入れていないことから起因するものである。したがって、始点側と終点側の間の多少の速度を有する運動でロボットを制御する場合には、図８に示すよ
うに中間過程で目標軌道と実際軌道とのばらつきが生じている。
【００６７】しかしながら、推定位置である関節角度が多少変動したとしても、ロボットのダイナミックスとオ
ペレータのダイナミックスとの違いを考慮することで、なめらかな軌道を実現することができる。またダイナミ
ックスの違いを考慮することのみならず、図１に示す制御部１７がロボット３に対してフィードバック制御またはフィードフォワード制御のような制御で制御すれば釣合いの位置である平衡状態を連続的に変化させた運動でない場合でもロボットを制御でき、これらの制御を組合わせることで、この発明に係るロボット制御装置はロボットをより自然に制御できる。
【００６８】なお、この実施例では、オペレータの身体部位として人腕に着目しているが、人腕に限らず、たとえば脚などの身体部位に関する関節角度が推定されてそのロボットを制御してもよい。
【００６９】また、この実施例では、筋電信号を検出す
る検出信号の一例として表面電極を用いているが、他の検出手段として針電極でもよく、電極に限っては、一対の銀塩化銀表面電極が好ましいと考えられる。ここで、考慮されるべきことは、人体に害を与えない検出手段であればよいことである。
【００７０】さらに、この発明に係るロボット制御装置
で用いられている思想は、ロボットに限ったものでなく、たとえば義手・義足などに対しても適用されると考

10

20

30

40

特許２５４２３３６
16えられる。
【００７１】さらに神経回路が行なう学習のための学習則は、誤差逆伝播学習だけでなく、Ｅ−Ｍアルゴリズ
ム、または連合報酬罰学習などのような最適アルゴリズ
ムが用いられるのであればよい。
【００７２】さらに、制御部がロボットを制御するための制御方法は、フィードバック制御またはフィードフォ
ワード制御に限られるものではない。
【００７３】【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、オペレ
ータの身体部位における複数の筋肉の活動に応じた信号を検出し、その検出信号を各筋肉が発生する張力に対応する擬似張力を表わす信号に変換し、その信号に基づいて非線形身体モデルによってオペレータの関節の位置状態を推定してロボットを制御するので、たとえばロボッ
トを釣合いの取れた平衡状態の連続的な運動で制御する
場合に所望される軌道で制御できる。
【図面の簡単な説明】【図１】この発明の一実施例によるロボット制御装置を示すための概略ブロック図である。
【図２】この発明の一実施例によるロボット制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】図２のステップ（図面ではＳで表わす）５をより細かく示したフローチャートである。
【図４】関節トルクと釣合い位置との関係を説明するための図である。
【図５】人腕の肩から肘までの自由度を説明するための図である。
【図６】図１の非線形身体モデルの一例としての神経回路モデルを示した図である。
【図７】図６に示す神経回路モデルで推定された関節角度θ1 ，θ2 ，θ3 ，θ4 と実際に測定されたオペレー
タの関節角度との関係を示すグラフである。
【図８】図６に示す神経回路モデルで推定された関節角度を目標軌道として人腕と同じダイナミックスを持つ仮想腕を制御した結果を示すグラフである。
【符号の説明】
３ ロボット５ ロボット制御装置
７ 表面電極１１ 非線形身体モデル
１３ 時間フィルタ
１５ 平衡位置推定部
１７ 制御部
２２ ネットワーク
２３ ＦＩＲフィルタ（線形変換回路）
２４ 非線形変換回路
４５ 擬似張力

(9)

【図１】

【図３】

【図６】

特許２５４２３３６

【図２】

【図４】

【図５】

(10)

【図７】

【図８】

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