立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第30号) 2021

［ 研究助成 (A) ］

空気圧駆動歩容アシストスーツの圧力ベース歩容推定を用いた
歩行・走行トレーニング装置
Walking and running training device using pressure- based gait estimationof pneumatic driven gait assistive suit2201028

研究代表者

東京大学大学院
情報理工学系研究科
システム情報学専攻

助 教

宮嵜

哲郎

た。ただし，従来研究ではスーツの用途は歩行[研 究 の 目 的］に限定され，走行などの異なる歩容への適用は高齢者が健康で快適な生活を送るためには，未検証であった。

適度な運動を習慣化し，運動機能の障害を防ぐ

そこで本研究では，スーツを様々な歩容に適ことが重要である 。これまでの先行研究に用可能とすることを目標とし，歩行と走行といよって，高齢者であってもトレーニングを行う

う異なる二つの歩容モードに適用可能な機構とことで筋力などの身体機能は向上可能であるこ制御方法を新たに開発する。歩容動作中のスーとが報告されている 。健康ブームを背景に，ツ駆動部圧力から歩容状態を推定・判別するア

幅広い年齢層のトレーニング需要が高まっていルゴリズムを実装し，歩容ごとにアシスト力をる。

適切に調整することで，装着者脚部の負荷を軽1)

2)

研究代表者のグループでは，長期的な目標と減する方法を提案する。

して人間の生活をより健康で豊かにすることを[研究の内容，成果］

掲げ，剛体・流体の動力学制御を基盤とする人間機械調和型医療福祉ロボットシステムについて，社会実装を目指して研究を行っている。具

走行アシストの実現
図 1 に示す歩容アシストスーツの特徴として，体的には，幅広い年齢層の人々の健康な身体づくりを支援するトレーニング負荷調整用パワー

装着者の身体に電気センサを装着する必要がな

アシストスーツ，そして運動競技者のパフォー
マンス向上を目的としたロボットトレーニングシステムの開発などに携わっている。これらが社会実装されれば，装置を利用する運動者個々
人の要求に答えるオーダーメイド式トレーニン
グが可能となり，健康長寿社会の実現およびス
ポーツ競技のレベル向上に寄与するなどの波及効果が期待できる。
これまでに研究代表者は，歩行トレーニングの負荷を調整する歩容アシストスーツを開発し― 1 ―(左：正面，右：背面)

図1

歩容アシストスーツ

立石科学技術振興財団

く，準備の時間と手間が少ないため，高いユーザビリティを有する。装着者身体に外力を加える 空 気 圧 ゴ ム 人 工 筋 (PAM) の 内 圧 変 化 をスーツから離れた場所にある圧力センサで計測し，歩容状態を推定することで，適切なタイミングで PAM を駆動するという制御アルゴリズ
ムを採用している。圧力センサはバルブなどを搭載している制御ユニット内にあり，本ユニッ
トはスーツ部分と空気配管を介して接続されている。先行研究で，歩容アシストスーツを用いた歩行のアシスト 3) および負荷増大トレーニング 4) を提案した。ただし，これらの研究では，
図2

人がもつ多様な歩容モードのうち一般的な歩行のみを対象としており，例えば走行などの異な走行中の前脛部 PAM の圧力と圧力微分値のサンプルデータ立脚側の足のつま先が地面を強く蹴り，このとる歩容モードに対しては適用が難しい。
そこで，本研究課題の一つの軸として，歩行き前脛部の PAM は瞬間的に伸長し，内圧が上と並ぶもう一つの代表的な歩容モードである走昇する特徴を歩容フェーズ検知に利用する。こ行に対して歩容アシストスーツを適用可能とすの検知タイミングを毎周期記録し，直近の歩行るべく，機構と制御系のカスタマイズを行った。

一周期の時間を計算する。これにより，大腿部まず，走行の歩容フェーズを検知するために， と下腿部の正面と背面に装着した PAM に印加
図 1 に示すスーツに含まれるどの部位の PAMする圧力目標値を制御し，適切なタイミングでが適当か，脚リンクモデルを用いた走行の運動各 PAM を駆動する。今回は走行時の脚部負荷学解析により決定した。身長 171 cm，体重 70を低減するアシスト力を発生するように PAMkg の運動者を仮定したモデルを用いた解析のを駆動した。

結果，走行時の脚の運動一周期では，前脛部に提案する走行アシストの有効性を検証するた装着する PAM の変位が 0.11 m となり，二番めに，被験者を募集して実験計測を行った。本

目に大きな PAM 変位である 0.06 m と比較し実験は，東京大学大学院情報理工学系研究科研て大きいことを確認し，この PAM を走行にお究倫理委員会の承認 (審査番号：UT-IST-RE-ける歩容フェーズ検知に使用することを決定し201125-1b) をいただいて実施した。図 3 に走た。先行研究で対象とした歩行のモードでは，

行アシスト実験の様子を示す。歩行一周期の様ふくらはぎ部に装着する PAM の変位が他の部子が図示されており，右脚の各 PAM を囲む赤位の PAM 変位よりも大きかったため，このこ枠は PAM に圧力が印加されている時間区間をとからも歩行と走行が異なる歩容モードであり，示す。前脛部の PAM は歩容フェーズ検知のた個別の検知方法が必要であることがわかった。

めに圧力変動を計測しやすいように，加圧した走行中の前脛部 PAM の内部圧力と圧力微分値を計測したサンプルデータを図 2 に示す。図中，青実線は計測値，赤マーカは圧力と圧力微分値の変化から検知した立脚期 (足が地面に接地している期間) と遊脚期 (足が離地している期間) の境界である。赤マーカのタイミングで― 2 ―図3

走行アシスト実験の様子

Tateisi Science and Technology Foundation

タイミングの圧力変化の特性が異なることも明らかとなった。このため，トレーニングの最中に歩容モードが変化するような場合に対応するためには，モードごとに適切な制御器に切り替えるような仕組みが必要となる。このニーズに対し，圧力情報から運動者の状態を推定し，そ
図4

走行アシスト実験の脚部筋電位計測結果の推定状態量をフィードバック制御に活用でき状態で密閉容器としている。マニュアルトレッ

れば，多様な歩容モードに対して適応可能な制ドミルの上で，運動者 4 名が時速 8 km で 100御器が実現できると考える。
この構想を実現するための最初の試みとして，歩 (50 周期) 走るときの脚部筋活動を表面筋電計で計測した。アシストありの筋活動量デー

空気圧リザバーコンピューティングを歩容アシ

タと，アシストなしのデータを比較し，これらストスーツに実装し，関節角度を推定する方法の間に統計的な有意差が生じるかを Welch のについて研究を行っており 5)，今回新たに複数

t-test で検定した。計測結果を図 4 に示す。4関節の動作推定を実施した [成果 1)]。

人の被験者 (Trainee 1 から 4) の左脚大腿部

図 5 にリザバーコンピューティングおよび物と 下 腿 部 の 正 面 と 背 面 (LTF，LTB，LCB，理リザバーコンピューティングの概念図を示す。

LCF) に筋電計の電極 4 つを配置し，部位ごとリザバーコンピューティングとは，図 5(a) にの筋活動量を計測した。各運動者の各電極ごと示すように，各ニューロン同士がランダムに結のマスの中の数値の意味について説明する。上合したニューラルネットワーク (リザバー) を部の数値はアシストなしの結果とアシストあり使った機械学習の手法である。入力からリザの結果の平均値の差であり，負の値 (青色系)

バーによって過去の入力を反映した多様な信号であればアシストによって筋活動量平均値が減が生成され，出力はリザバーが生成した信号の少したことを示し，逆に正の値 (赤色系) では線形和で与えられる。学習ではネットワークの増加を示す。色の濃さは差の大きさを示す。括

重みは固定とし，この線形和の重みのみを計算

弧で囲まれた下部の数値は，左がアシストなしするため，小さな計算コストで複雑な入出力関の筋活動量平均値，右がアシストありの筋活動係をモデル化できる。次に，物理リザバーコン量平均値である。上部数値の横の記号＊と＊＊ピューティングは図 5(b) に示すように，学習は両側検定において有意水準 5 % と 1 % で統を必要としないリザバー部を何らかの複雑な非計的な有意差があることを示し，n. s. は有意差線形応答を示す物理系 (物理リザバー) に置きがないことを示す。今回計測した全 16 チャン換えた手法である。そして，図 5(c) に示すよ

ネルのうち，14 チャンネルの結果でアシスト

うに，空気の流動性および圧縮性が生む複雑なによる筋活動量の有意な減少が見られたことで，提案する走行アシスト方法の有効性が定量的に示されたと考える。
圧力情報を用いた歩容状態の推定
上記の成果により，歩容アシストスーツを用いた歩行および走行のアシスト制御が可能となった。一方，歩行と走行という異なる歩容モードでは，歩容フェーズ検知のトリガとなる
― 3 ―

図5

リザバーコンピューティングと物理リザバーコンピューティングの概念図

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応答を利用し，物理リザバーを空気圧管路系とを配置し計測した。この状態のスーツを被験者したものが空気圧リザバーコンピューティング

1 名が装着し，図 7 のようにトレッドミル上をである。配管で互いに繋がれた柔軟な空気室が1，2，3，4 km/h の速度で歩行した。歩行中の設けられたシステムを物理リザバーとし，空気左脚股関節部・膝関節部・足関節部にマーカを室に圧縮空気を充填したシステムの動作で起き取り付け，カメラ撮影を行い左大腿部と左膝部る変形によって，空気室の内圧変化と空気の流の関節角度と角速度を計算した。この情報を角れが発生し，過去の状態を反映する圧力応答が度 の 正 解 情 報 と す る。サ ン プ リ ン グ 周 波 数得られる。この圧力値の線形和を出力とし，そ1000 Hz で圧力を計測し，これを空気圧リザの重みを最小二乗法などで調整することで，シバーから得られた出力として角度と角速度の推ステムの動作推定や制御を行うことができると定に用いた。学習にはリッジ回帰を採用し，正考えられる。

解情報と推定情報の二乗誤差を最小とするパラ歩容アシストスーツが有する PAM8 本を図メータを計算した。

6 のように空気配管で接続し，空気圧リザバー推定結果の例として，歩行速度 3 km/h でのを構成した。管路内に約 100 kPa (G) の圧縮角度推定結果を図 8 に，角速度推定結果を図 9

空気を充填し，根元のハンドバルブを閉止した。に示す。図中，青線は角度または角速度の正解

各 PAM につながる管路根本に圧力センサ 8 つ

情報，オレンジ線は推定値である。図中上段は

図6

図7PAM 同士の管路接続

図8

歩行速度 3 km/h での角度推定結果

左大腿部・左膝部の角度推定実験の様子

図9

歩行速度 3 km/h での角速度推定結果― 4 ―Tateisi Science and Technology Foundation

左大腿部角度または角速度，下段は左膝部の角系に実装し，トレーニング中の歩容モード変化

度または角速度，左側は N=1 (推定に現在のに対応可能なアシスト制御アルゴリズムを構築

値のみ使用) の推定結果，右側は N=50 (推する予定である。

定に過去 0.5 秒分，50 点の値を使用) の推定結果 で あ る。N=1 で は 推 定 誤 差 が 大 き い が，[成果の発表，論文等］

N=50 では二つの関節情報を高い精度で推定[ 1 ] 林滉之ら，空気圧リザバーコンピューティングできることを確認した。N=50 の場合では 2km/h 以上の歩行速度において N=1 の場合と比較すると精度が向上した。これは，歩行速度を用いた人工筋アシストスーツの複数関節動作推定，
計 測 自 動 制 御 学 会 2020 年 度 産 業 応 用 部 門 大 会，
Nov. 2020．

が速い場合には得られる圧力変化が大きいため，過去の圧力応答データを用いることで推定精度が高くなりやすいと考えられる。本実験の結果[参 考 文 献］
1 ) B. H. Goodpaster et al., “The loss of skeletal
muscle strength, mass, and quality in older adults :から，歩容アシストスーツを一つの空気圧リザ

the health, aging and body composition study,” J.

バーとし，大腿部の関節角度・角速度と膝部のGerontol. A, vol. 61, no. 10, pp. 1059-1064, Oct. 2006,

関節角度・角速度を連続的に同時推定できるこDOI : 10.1093/gerona/61.10.1059.とを確認した。

2 ) R. Orr et al., “Power training improves balance inhealthy older adults,” J. Gerontol. A, vol. 61, no. 1, pp.
78-85, Jan. 2006, DOI : 10.1093/gerona/61.1.78.
3 ) T. Miyazaki et al., “A motion control of soft gait

[今後の研究の方向，課題］

assistive suit by gait phase detection using pressure
information,” Appl. Sci., vol. 9, no. 14, pp. 2869, Jul.

本研究の成果として，歩容アシストスーツを2019, DOI : 10.3390/app9142869.

用いた走行アシストを実現し，また空気圧リザ4 ) T. Miyazaki et al., “Leg load increase training

バーコンピューティングを実装したスーツの複using soft gait-assistive suit and its experimentalvalidation,” Sens. Mater., vol. 32, no. 3, pp. 1051-1064,

数関節動作推定方法を実現した。これらの成果をもとに国内会議論文 1 本の発表を完了し，そMar. 2020, DOI : 10.18494/SAM.2020.2633.
5)

川瀬ら，空気圧リザバーコンピューティングを用の後，英文雑誌論文 1 本と国際会議論文 1 本のいた物理リザバーコンピューティングの提案，フ執筆を完了して現在査読審査中である。

ルードパワーシステム講演会講演論文集，pp. 180-

今後の研究の方向性及び課題として，開発した動作推定方法をスーツのフィードバック制御― 5 ―182, Nov. 2019.