研究報告 2020（KISTEC Annual Research Report,2020）【研究開発部】
有望シーズ展開事業「力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット」プロジェクト◆ 総括･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････

プロジェクトリーダー

81

下野 誠通

◆ アキシャル積層モータの特性解析･･･････････････････････････････････････････････････････

86

浅井 洋
◆ 力触覚技術による治療行為支援が可能な医療用デバイスの開発･････････････････････････････

89

溝口 貴弘、松永 卓也◆ 脳性麻痺児のための 3 軸座位保持支援装置の開発･････････････････････････････････････････

富樫

94

信之

◆ 業績･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････

96

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット「力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット」
プロジェクトプロジェクトリーダー

下野

誠通【基本構想】
超高齢社会を迎える２１世紀の我が国において、経済産業の持続的発展と安全安心で質の高い生活の実現に寄与する新しい科学技術の開発に対して大きな期待が寄せられている。特に、ロボット技術は従来の生産加工分野への応用のみならず、人間支援分野にも広く展開されることが強く望まれている。しかしながら、産業ロボット技術が高速精密で頑強な動作を可能としてきたのに対して、人間支援に応用するためには優しく柔らかな接触動作を可能とするロボット技術を新たに開発する必要がある。これはつまり、ロボットが精密に接触力を制御する機能を獲得する必要があることを意味する。このような機能は力触覚
技術（リアルハプティクス技術）を援用することで初めてロボットに付与することができる。
本プロジェクトでは、医療分野、リハビリテーション分野および介護分野などにおける人間動作の直接的支援を目指した、次世代ロボットを開発することを目的としている。具体的には、リアルハプティクス
技術を基盤とすることで、（Ａ）力触覚の伝送や記録機能を有する最先端医療デバイス、（Ｂ）力触覚に基づいて身体機能の定量化を可能とするリハビリテーション支援ロボット、（Ｃ）生活空間での動作補助や介護支援を提供する生活支援ロボット、（Ｄ）高度で安全安心な手術を可能とする手術支援ロボットの四つのテーマ課題を推進している。様々な医療・リハビリ・介護ロボットの試作開発を、産学公連携を通じて遂行することで、リアルハプティクス技術の医療福祉分野における社会実装を目指す。

１．

研究目的

本プロジェクトは図１に概要を示すように、平成２７年
度研究シーズ育成事業で得られた人間支援ロボットへの応用を指向したアクチュエータ技術と、実際の力触覚の伝送・記録・再現を可能とするリアルハプティクス技術の両者を基盤として、医療・福祉・介護のための新しいロボッ
ト開発を行うことを主テーマとしている。平成２８年度から３１年度までの４年間で、以下を重点項目として取り組むこととした。
(1) 人間支援ロボット用アクチュエーション技術の開発研
究図１ プロジェクト概要

平成２７年度研究シーズ育成事業において実施した機能性ハプティックアクチュエータに関する開発研究で得し、各医療分野における有用性を実証する。プロジェクト期間内に、小動物実験などの非臨床実験を順次行い、実用られた知見を基にして、人間支援ロボットに実装可能なア
クチュエーション技術の開発研究を継続して実施する。特化へと繋げる成果を得る。
(3) リハビリロボット・生活支援ロボットの開発研究に、高い力触覚伝達特性とバックドライバビリティを有するアクチュエーション技術を開発し、医療デバイス等へのリアルハプティクス技術を応用することで、力強さと柔らかさを兼ね備えた身体的な支援を可能とするリハビリ実装を目指す。
(2) ハプティック医療デバイスの開発研究

テーション支援ロボット、介護支援ロボットなどを開発する。看護士、介護士、理学療法士、作業療法士といった専

従来の鉗子、ピンセット、局所麻酔器具等の医療デバイ
スに高い力触覚伝達特性を有するアクチュエータを埋め門家と協働し、現場のニーズに即したロボットの設計開発を進める。

込み、力触覚増幅機能を付与することで、直接的に臨床応用が可能な力触覚機能付き医療デバイスを開発する。はじ(4) 手術支援ロボットの開発研究
鋭敏な力触覚を伝達可能な新しい手術支援ロボットをめに内視鏡下手術用の鉗子を主な対象として機能性ハプ
ティックアクチュエータを埋め込み、試作機の開発を達成開発する。消化器外科や口腔外科などの領域で、試作ロボ
ットの有用性を実証する。

する。さらに、脳神経外科や整形外科などへと原理を応用

81

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

2．

平成２８～３１年度の研究成果

平成２８年度から３１年度までの４年間の研究活動において、主として以下の研究成果を得ることができた。
(1) 人間支援ロボット用アクチュエーション技術の開発研究平成２７年度研究シーズ育成事業で培ったハプティク
ス用アクチュエータの知見を基に、種々の特殊モータの開発研究を推進した。手術支援ロボットプラットフォームへの応用を目指し、大型の円弧リニアモータの試作開発を行い（図２）、発生推力に関する理論方程式を確立した。有(a) コイル層(b) 磁石層

限要素解析結果および試作モータの性能試験から有用性を確認した。また、研究シーズ育成事業で原理実証を行った積層リニアモータの原理を回転モータへと応用し、ラジアル積層モータ（図３）とアキシャル積層形モータ（図４）を試作し、ロボットへの応用可能性を実証した。その他にも、高出力化のための磁気ギアを内蔵したリニアモータや、
円筒二自由度モータにおける直動方向と軸回転方向の運動を計測するための二出力同時検出用レゾルバなどの試作に成功した。
(2) ハプティック医療デバイスの開発研究
リアルハプティクス機能を実装した様々な医療デバイ
スの試作開発を行った。まずマスタ・スレーブ一体型ハプ
ティック鉗子デバイスを試作し、鋭敏な力触覚の伝達および知覚増幅を実現すると共に、動作データおよび把持環境(c) モータ試験機
図４ アキシャル積層モータ

データの記録が可能であることを示した（図５）。本デバ
イスの原理を応用し、脳神経外科手術用の鑷子デバイス（図６）や多自由度ハプティック鉗子デバイスを開発し、動物実験結果から力触覚情報を活用することで癌化領域のマッピングや脈動検知による誤動作防止といった付加価値を与えることが可能であるとの見通しを得た。

(a) 試作機全体図

図２

大型円弧リニアモータ(b) ハプティック鉗子による結紮動作の様子
図５ ハプティック鉗子デバイス試作機(a) 一層モデル(b) 二層モデル
図３

このように、開発したリアルハプティクスの医療応用技術について、様々な医療領域への応用性を確認することが(c) 三層モデル

ラジアル積層モータ

KISTEC研究報告2020（2020.8）

できた。整形外科への応用を目指したハプティックドリル

82

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

図６

ハプティック鑷子デバイス試作機

図８ 移乗支援ロボット

図７

多自由度ハプティック鉗子デバイスの開発研究については AMED ACT-MS に申請課題が採択され、遠隔触診デバイスの開発研究については総務省 SCOPE に申請課題が採択されるなど、様々な競争的研究経費を獲得したと共に、実用化研究へと着実に進展してきている。また、ハプティック医療デバイスの開発研究においては、特に JST リサーチコンプレックス事業の補助を得たことで、開発技術の様々な医学分野への横展開を加速することができた。
(3) リハビリロボット・生活支援ロボットの開発研究
高齢者等に対する身体的な動作支援を実現するために、
リハビリテーション支援ロボットや生活支援ロボットの開発研究を行った。看護学の専門家らとの共同研究では、
車いす、ベッド、トイレなどの間での移乗動作を支援するためのロボットマニピュレータの開発研究を行った（図８）。日本人高齢女性の体格を模して作られた人体ダミーを用いた実験を行い、開発したロボットが移乗支援を実際に達成可能であることを確認した。また、下肢トレーニン
グを実現するリハビリテーション支援ロボットの開発研
図９ 下肢筋機能支援ロボット

究では、下肢筋力の評価法を開発し、試作したロボットで検証実験を行った。下肢筋機能を支援するアシストロボットの開発研究（図９）では、発生トルクの伝達特性を表す
数理学的な基本式を導出すると共に、実験結果からアシス(4) 手術支援ロボットの開発研究
鮮明な力触覚の伝達機能を有する新しい手術支援ロボ

ト効果を示した。さらに、座位姿勢の保持を支援する椅子型ロボット等を開発し、理学療法士や作業療法士といったットの開発研究を推進した。口腔外科分野においては、再建手術やインプラント手術に対する支援を目的として、図専門家との共同研究を推進した。座位保持支援のための運動制御アルゴリズムを開発し、実証実験まで達成した。

１０に示す６自由度手術支援ロボットの試作を行った。リアルタイムでの鋭敏な力触覚フィードバックが可能であ83

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

図１０ 口腔外科手術支援ロボット

図１２ 日本理学療法学術大会での動態展示（2016 年 5 月 27 日～29 日）

図１１ 手術支援ロボットプラットフォーム

ること、口腔外科手術に必要となる基本自由度を獲得できていることなどを基礎実験により確認した。画像データとの統合による手術ナビゲーションの実現といった発展的研究にも着手することができた。また、大型円弧リニアモータ駆動による多自由度手術支援ロボットプラットフォームの開発にも成功した（図１１）。双腕による物体把持・操り動作を遠隔操作で達成するなど、基本的な有用性を実証することができた。
(5) 開発技術の普及活動

図１３ 第六回かながわ未来フォーラム

試作開発したハプティック医療デバイスや人間支援ロ
ボットについては、積極的に神奈川県内の自治体が企画す（2016 年 11 月 22 日）

る展示イベントや、学協会のシンポジウムでの動態展示に参加することで、地域社会への成果普及にも努めた。例えば、平成２８年５月には第５１回日本理学療法学術大会に参加し、リハビリテーション支援ロボットや人間支援ロボ
ットの展示を行った。また、平成３１年３月には健康未来
EXPO で、同年１２月には日本内視鏡外科学会総会において、ハプティック鉗子デバイスなど医療機器の動態展示を行った。
また、招待講演についても積極的に実施し、第六回かながわ未来フォーラム（図１３）や、静岡県産業振興財団ファルマバレーセンター技術セミナーなど、様々な講演会で講演した。リハビリ・生活支援ロボットについては、地域

図１４ リハビリ・介護ロボットコンソーシアム

での産学連携を加速させるためにマッチングセミナーを企画し（図１４）、企業との共同研究にも繋がった。さら（2018 年 12 月 12 日）に、本プロジェクトが主催する形で、「未来医療ロボット
技術シンポジウム」を開催した。2018 年 3 月に第一回を開催してから、2019 年 3 月に第二回を、2019 年 11 月には第三回を開催し、地域への成果還元を達成できた。

KISTEC研究報告2020（2020.8）

マッチングセミナー84

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

図１５ 第一回未来医療ロボット技術シンポジウム（2018 年 3 月 2 日）

3．

今後の展望

平成２８年度から平成３１年度までの４年間の研究期間において、有望シーズ展開事業として計画していた研究目標を概ね達成することができた。令和元年７月より、川崎市殿町に慶應義塾大学ハプティクス研究センター、同大学医学部との共同研究ラボを設置しており、今後は同地区での特にハプティック医療デバイスの開発研究における産学公連携を中心とした実用化研究を加速させる。また、各試作機についても、動物実験等の非臨床実験を実施し、実用性の検証をさらに進めていく予定である。「力を感じる医療・福祉ロボット技術」の社会実装を実現することで、県民・国民の QoL 向上、国際的競争力を有する先進技術による市場拡大と持続的成長といった様々な社会的・経済的効果が期待される。

85

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【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

アキシャル積層モータの特性解析
浅井
１．

洋

はじめに

近年、高速かつ高精度な制御が可能なアクチュエータとしてダイレクトドライブモータの研究開発が進められている[1],[2]。鉄心等のコアによる磁気吸引力やコギング
トルク、ギア等の減速機によるバックラッシや装置の振動が発生せず優れた制御性能を得られるためである。一方でダイレクトドライブ構造ではコアによる磁路が形成されない、減速機による出力増幅がされない等の理由から出力密度が小さくなりがちであり、所望のトルクを得るための装置の肥大化が問題となっている。
このようなダイレクトドライブモータの出力密度向上
案として、磁石とコイルを複数に分割し層を積み重ねる積層構造が提案されている[1]。この文献では積層された磁図 1. アキシャル積層モータ構造図

石層による相乗効果が発生し、積層数に対して層数倍以上の推力が得られたことが報告されている。同構造を回転型

表 1. 両層の寸法

モータに実装した例がラジアル積層モータであり[2]、同様に積層の効果も確認されたが層や分割数によって部品の寸法が異なるため設計の点において難を抱えている。そこで本研究では回転型モータにおける新たな積層構造を検討し、電磁界解析からその有用性を確認した[3]。

２．

アキシャル積層モータの構造・原理

先行研究となるラジアル積層モータでは、磁石層とコイル層を径方向に積層させた構造となっているが、それに対し本研究では磁石層およびコイル層を軸方向に積層させるアキシャル積層構造を提案する。図 1 にアキシャル方向へ積層した回転型モータの CAD 図を示す。
環状に磁石を 16

Magnet Layer

Coil Layer

Outside diameter
[mm]

100

110

Inside diameter
[mm]

47.8

47.8

Axial length [mm]

5.00

5.00

Gap angle between
one’s neighbor [deg]

2.00

2.00

Angle of one part [deg]

20.5

13.0

Material

N40SH

Copper

個配置した磁石層とコイルを 24 個配置したコイル層の繰り返しによって構成され、層間のエアギャップは 1.0mm となっている。隣り合う磁石同士で磁極の向きが異なっており、紙面左下に向かって赤が N 極、青が S 極を指している。また隣り合うコイル同士で U,V,W の 3 相を構成しており、磁石層とあわせて 3 層 2 極が周方向に 8 組繰り返す構造となっている。以上の構造により層同士の相乗効果を発生させ、かつ層数の変更が容易となった積層型回転モータを実現している。なお両層における構造パラメータを表 1に纏める。
図 2. 駆動力の生成原理

３．

電磁界解析
コイル外径を 100mm(=磁石外径)から 114mm まで 2mm

３．１ コイル外径による特性変動
本モータでは径方向に流れる電流と軸方向の磁束密度毎に増加させた際のトルク解析結果を図 3 に示す。図 3 の結果から、コイル外径 100mm では 0.596Nm のトルクが外により生成される円の接線方向へのローレンツ力が駆動源となるため、周方向に電流が流れるコイルの底辺部は駆径 110mm では 0.652Nm まで増加していることが分かる。
一方で緩やかに増加していたトルクは以後変化が見られ動力に寄与しない。そのため図 2 のようにコイル外径が磁
石外径より大きい場合、底辺部が磁石層から外れ、駆動力

ず、外径 114mm 時のトルク値は外径 110mm 時とほぼ同一の値となっている。これはコイルの二等辺部と軸方向磁束を生み出す二等辺部と磁石層の重なる領域が増加しトル
クが増加する。そこで本節ではコイルの外径に対するトルの重なる領域が頭打ちになったためであり、トルク特性の飽和点とも言える。

ク特性の変動を電磁界解析によって確認する。

KISTEC研究報告2020（2020.8）

86

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット(a)磁束鎖交領域(コイル外径 100mm)

図 3. コイル外径増加に伴うトルク特性変動[5](b)磁束鎖交領域(コイル外径 110mm)

図 4. 磁束密度解析における位置定義[5]図５． コイル外径増加に伴う磁束鎖交領域変動[5]この現象を磁束密度次元で確認するため図 4 で示す位置定義のもと電磁界解析を行った。解析では磁石層間の中点において円の直径に沿った軸上(緑矢印)での軸方向磁束密度(青矢印)を求める。この解析結果に外径 100mm コイ
ルおよび 110mm コイルによる二等辺部(青・領域 D)と底図６． 積層定義図[5]辺部(橙・領域 E)を図示したものがそれぞれ図 5(a)および(b)となる。青領域とグラフの正の部分の重なる面積がコイ

表２. シミュレーション条件

ル層における鎖交磁束量を表しており、この面積の大小がトルクの大小と一致する。この結果からコイルの外径が

運動条件

コイル条件

ステップ数

16

振幅[A]

1.41

1 ステップ時間[s]4.44*10-4

周波数[Hz]50

ことが分かる。一方で同様に、これより大きい青領域でもグラフ正領域と重なる面積は非常に少なく、トルクの増大

1 ステップ角度[deg]

1.00

巻数

63

が見込めないことが容易に判断できる。これがコイル外径110mm 以後での特性飽和を示している。以上の結果からる。この時、3 番磁石層を中心軸としてコイル 1 層目と対称となるのはコイル 4 層目(Axial Distance 軸 55mm 付近)で110mm に増加することで Distance 軸 20mm および 120mm
付近のグラフ正領域も青領域と重なり、トルクが増大する

試作機ではコイル外径を 110mm として設計した。なお内径は底辺部と二等辺部のような領域が不明瞭であるためあるため、コイル 4 層目の領域における 2 層モデルでの値がコイル 1 層目における磁束密度の増加量である。同様の磁石と同一の値としている。

法則から、2 層モデルから 3 層モデル(灰)となった際のコ
イル 1 層目における磁束密度の増加量は 3 層モデルにお本節では図 6 のように複数層積層した際の相乗効果をける最外部(Axial Distance 軸 80mm 付近)での値に等しく、どちらもほぼ 0 であることが確認できる。以上からアキシ

磁束密度次元で確認する。表 2 に示す条件のもと電磁界解析を行った結果を図 7 に示す。この結果からコイル 1 層目

ャル積層構造による相乗効果、および相乗効果の原理を磁束密度次元での考察から明らかにした。

３．２

磁束密度解析

(Axial Distance 軸 18mm 付近)における 1 層モデル(濃い青)と 2 層モデル(薄い橙)を比較すると、磁束密度が若干向上

３．３

トルク解析

本節では積層構造による相乗効果をトルク次元で確認する。積層定義およびシミュレーション条件は前節と同様していることが確認できる。これは 2 層モデルで追加された左から 3 番目の磁石層によって発生した相乗効果であ87

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

図９． 既定軸長下における分割[5]図７． 積層数変化による磁束密度変動[5]図１０． 既定軸長下における分割数変化に対するトルク
変動[5]

2.

磁石およびコイル層の軸方向厚さ変化時の特性変動

3.

解析
磁束密度およびトルク特性理論式の導出などが挙げられる。
図８． 積層数変化によるトルク変動[5]【参考文献】
1.

に図 6 および表 2 に示された通りである。図 8 に示すトル

multi-layer PCB coreless axial permanent magnet
synchronous motor,” 2019 22nd International Conference

ク解析結果から、N 層モデルによるトルク(実線)では 1 層
モデルによるトルク定数を N 倍した値(点線)より大きくなっており、トルク次元でも相乗効果が発生していることが確認できる。

３．４

2.

同一軸長下に対する最適層数

Transactions on Industry Applications, Vol. 55, No. 2, pp.
1954-1962, 2019.
3.

られた条件下における分割数の変化に伴うトルク定数の変動について解析を行う。この解析はコイル層および磁石

S. Takano, S. Tanaka, S. Yamaguchi, T. Shimono, and T.
Mizoguchi, “Analysis of the Effect on Applying Halbach
Array to LPMM with Three Phase Multi-layered Structure,”
2016 International Symposium on Industrial Electronics,層の軸長設計時の指針となるデータを得ることが目的である。図 9 に示す通り、あらかじめ軸長 L が決められた場
合の分割数によるトルク特性の変動を確認する。図 10 の解析結果から軸長 L が 50mm の場合は 4 層モデルでトル

4.

ISIE2016, 2016.
K. Sakuma, S. Takano, T. Shimono, and T. Mizoguchi,“Design and analysis of multi-layered coreless permanent
magnet synchronous motor,” The 4th International

クが最大となるが、80mm では 6 層モデルでトルクが最大となり、軸長によって最適な分割数が異なることが確認でWorkshop on Sensing, Actuation, Motion Control andOptimization, SAMCON2018, 2018.

きる。これは軸長 L が 50mm の 4 層モデルでの寸法をもとに設計した場合、積層数の増加によって軸長が 80mm を5.

超えた際に最適なパフォーマンスは発揮できないことを示している。

C. Soneda, H. Asai, Y. Hatta, T. Shimono, and K. Ohnishi,“Design and Analysis of Core-less Multi-layered Axial
Motor,” 2019 IEEE 28th International Symposium on
Industrial Electronics, ISIE2019, 2019.

結論および今後の展望

本研究では磁石やコイルを軸方向に積層して出力密度を増加させる構造を提案し、電磁界解析の結果から本構造の実現可能性を確認した。本研究の今後の展望として
1. 実機を試作し、複数層モデルでの特性を比較

KISTEC研究報告2020（2020.8）

on Electrical Machines and Systems, ICEMS2019, 2019.
S. Neethu, S. P. Nikam, A. K. Wankhede, S. Pal, and B. G.
Fernandes, “High-Speed Coreless Axial-Flux PermanentMagnet Motor with Printed Circuit Board Winding,” IEEE

これまでの解析では複数層による相乗効果の確認を目的とした解析を行った。この節では軸長があらかじめ決め

４．

X. Wang, C. Hu, M. Zhao, L. Wu, and S. Zhou, “Design of88

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

力触覚技術による治療行為支援が可能な
医療用デバイスの開発
溝口

１．

貴弘、松永

卓也

はじめに

外科手術における医師と患者の負担軽減や人間の手では不可能であった新しい治療方法の実現のために，医工連
携によるロボット技術の医療分野への応用が進められている [1][2]。遠隔操作ロボットの構成方法の一つであるマ
スタ・スレーブシステムは多くの手術支援ロボットに採用されており，腹腔鏡等の視覚系の技術と統合した手術支援システムである da VinciⓇ (Intuitive Surgical, Inc.) は，日本国内を含めて多くの病院で使用されている [3][4]。しかし

図 1. 従来の腹腔鏡手術用鉗子の構造の概略図

ながら，現在普及している手術支援ロボットは力触覚を操作者に伝達する機能が無く，臓器や血管等に接触した感覚

かつ，式(2)でマスタに加わる外力 F m とスレーブに加わるが得られない。また，手術支援ロボットは規模が大きく，
導入，維持に費用がかかる。さらに，従来の手術器具とは外力 F s に作用反作用の法則を成り立たせる。これらの制御目標を同時に達成することで，環境のかたさが操作者に操作方法が異なり，ロボットを使用して治療をおこなうためのトレーニングを要する [5]。これらの問題が今後のロ伝達される。また，位置情報と力情報を加工することで力触覚の増幅伝達が可能である。位置の増幅率を α，力の増ボット手術の普及において障害となる。本研究では，マスタ・スレーブ一体型医療用デバイスの開発と力触覚技術の幅率を β と定義すると，式(1)，式(2)の制御目標は式(3)，式(4)となる。

応用によってロボット手術の課題に取り組む。

１．１

X m – αXs = 0
F m + βFs = 0

マスタ・スレーブ一体型デバイス

これらの制御目標を達成することで，α 倍されたスレーブの位置と β 倍されたスレーブに加わる外力がマスタに伝本研究では，従来の手術器具と同様の使用方法でありながら操作者に対する動作支援が可能なマスタ・スレーブ一体型の医療用デバイスを開発する。従来のマスタ・スレー

達される。さらに，力触覚をデータとして扱うことで可視化や操作者の動作の記録，再現，解析が可能となる。

ブシステムでは操作者側のマスタロボット（マスタ）と作業空間側のスレーブロボット（スレーブ）を機械的に分離

バイラテラル制御では各モータの位置および力を高精度に制御することが求められるため，外乱オブザーバ [7]

して遠隔操作を可能とする。マスタ・スレーブ一体型医療用デバイスは一つの手術機器にマスタとスレーブを組みを用いたロバストな加速度制御をおこなう。また，装置のコストや機構の複雑化などの難点を考慮し，反力オブザー

込むことで，手術支援ロボットと比較して導入における障害が少ない医療器具の形態をとりながらロボット技術にバを用いて力センサレスで力情報を推定する [8]。

よる支援が可能となる。

１．２

２．

実験と結果

消化器外科等で使用される腹腔鏡手術用鉗子と脳神経

力触覚技術

外科手術等で使用される鑷子にマスタ・スレーブ一体型構造を適用した医療用デバイスの開発と，力触覚技術を実装

マスタ・スレーブシステムにおける力触覚伝達は，より安全で繊細なロボット手術の実現に貢献する重要な技術の一つである。加速度制御に基づくバイラテラル制御は，した装置の評価について述べる。

位置情報と力情報をマスタ，スレーブ間で双方向に送信することで力触覚を伝達する [6]。バイラテラル制御の制御
目標は式(1)，式(2)となる。
X m– X s = 0

(3)
(4)

２．１

腹腔鏡手術用鉗子

腹腔鏡外科手術では，トロッカーを介して治療をおこな
うために先端のグリッパと医師の手元のハンドルが細長
いシースで接続され，内部のロッド等で動力伝達をおこな(1)

F m+ Fs = 0(2)
式(1)でマスタの位置 X m とスレーブの位置 X s を一致させ，

う図 1 の構造の鉗子が用いられる [9]。マスタ・スレーブ

89

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

図 2. マスタ・スレーブ一体型鉗子の構造の概略図
図 4. 実際の機構の様子(a) 角度応答(a) 回転モータ駆動型(b) 直動モータ駆動型(b) トルク応答

図 3. 開発した鉗子の全体像

図 5. マスタ・スレーブ一体型鉗子による実験の結果

一体型鉗子は腹腔鏡手術用鉗子の把持自由度に力触覚機能を実装した医療用デバイスであり，ハンドルを介してグ両側面に配置され，装置内部でギア機構によって動力伝達

リッパで把持した物体のかたさを伝達する。

をおこなう。外部の制御装置に各モータを接続してバイラ
テラル制御をおこなうことで，力触覚伝達下でグリッパの２．１．１．装置の機構操作が可能である。一方，図 3(b) の直動モータ駆動型はダイレクトドライブである。

マスタ・スレーブ一体型鉗子の構造の概要を図 2 に示す。
物体を把持するエンドエフェクタはスレーブ側のモータに接続されており，モータの運動に応じて開閉をおこなう。
操作者が動かすトリガー型のハンドルはマスタ側のモータに接続されており，モータの運動に応じてハンドルが動

図 3(a)の回転モータ駆動型鉗子を使用して開閉動作および物体の把持動作をおこなった。実験は先端を閉じた状
態から開始し，以下の 3 種類の動作をおこなった。
(1) 開閉動作を 2 回ほど実施

作する。各モータは角度情報を得るためのエンコーダを備えており，力触覚技術を実装してグリッパとハンドルを電(2) 剛性の低い物体としてスポンジを 2 回ほど把持(3) 剛性の高い鉄を 2 回ほど把持気的に接続することで，従来の鉗子のように把持自由度を操作することが可能となる。

力触覚の増幅伝達を実装し，角度の増幅率 α を 5 倍，トルクの増幅率 β を 10 倍に設定した。

本研究で開発したマスタ・スレーブ一体型鉗子の全体像を図 3 に示す。装置に駆動部を備えるため従来の腹腔鏡手実験の結果を図 5 に示す。
図 5(a) の角度応答において，マスタの角度とスレーブの角度が一致しており，ハンドル

術用鉗子と比較して大型であるが，片手で扱うことが可能な大きさである。また，エンドエフェクタは取り換えが可の操作に連動してグリッパが開閉したことが確認できる。
すなわち，式(3)の制御目標が達成された。図 5(b) のトル能である。図 3(a) の回転モータ駆動型鉗子の内部構造を
図 4 に示す。マスタ側およびスレーブ側のモータは装置のKISTEC研究報告2020（2020.8）

２．１．２．実験

ク応答では作用・反作用の法則が成立しており，式(4) の90

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

図 7. マスタ・スレーブ一体型鑷子（バヨネット）(a) 全体像(b) 構成図 6. マスタ・スレーブ一体型鑷子（ストレート）

図 8. 一体型鑷子による接触動作

制御目標が達成されたことが確認できる。

を閉じることが可能となる。また，把持力を緩めると板ばねによって先端が開く従来の鑷子の構造を模擬するため実験における最初の開閉動作は 5 秒から 10 秒にあたり，
角度応答値が大きく変化しているが，物体を把持していなに，マスタ側モータにはばねが取り付けられており，レバーに加える力を緩めるとばねの力でグリッパが開く構造

いため発生したトルクは小さい。2 番目の動作であるスポンジの把持は 20 秒から 30 秒にあたり，最初の開閉動作とである。
図 7 に示す医療用デバイスはマスタ・スレーブ一体型鑷

比較して大きなトルクの発生を確認できる。最後の把持動
作は 30 秒から 40 秒にあたり，3 種類の動作の中で最大の子の改良機であり，バヨネット型のエンドエフェクタを有する。先端が屈曲したバヨネット型鑷子は操作者の手や鑷

トルクの発生を確認できる。また，鉄の把持ではスポンジの把持と比較してグリッパが閉じておらず，把持対象物の剛性の変化が認識可能である。

子の後端部が視野を遮らない形状であり，マスタ・スレー
ブ一体型鑷子を用いた作業においても同様の効果が得ら

２．２

れる。また，マスタのレバーを前方に配置することで，使用時に力を加える位置が従来の鑷子に近い構造となって脳神経外科手術用鑷子

狭い術野で神経や血管を傷付けずに繊細な治療をおこいる。

なうことが要求される脳神経外科手術は術者の負担が大きく，精密な動作が可能なロボットによる治療行為支援の２．２．２．実験
図 7 のマスタ・スレーブ一体型鑷子にバイラテラル制御効果が期待できる。本研究では，脳神経外科手術で用いられる鑷子にマスタ・スレーブ一体型構造を適用し，力触覚機能を実装する [10][11]。

を実装し，物体に対する把持動作と剛性の比較をおこなった。把持対象として正常な脳組織を模擬した絹豆腐と癌化

２．２．１ 装置の機構

した脳組織を模擬した木綿豆腐を使用した。物体に対する接触方法を図 8 に示す。初期姿勢として鑷子の先端を開い

図 6 に示すマスタ・スレーブ一体型鑷子は，上述の腹腔た状態で物体内に挿入した。測定時はマスタを介してスレーブを操作し，力触覚伝達下で徐々に鑷子の先端を閉じて鏡手術用鉗子と同様に，鑷子の把持自由度に力触覚機能を実装した医療用デバイスである。装置にはマスタとスレー

把持動作をおこなった。
図 9 に絹豆腐，図 10 に木綿豆腐を把持した際の位置応ブに対応する 2 台の直動型モータ（ボイスコイルモータ）
が組み込まれており，エンコーダを用いて各モータの位置

答および力応答を示す。いずれの結果においてもマスタの位置とスレーブの位置が一致しており，また，マスタで推情報を取得する。マスタ側モータの運動は装置両側面のレバー，スレーブ側モータの運動はエンドエフェクタのグリ

定した反力とスレーブで推定した反力の間に作用・反作用の法則が確認できる。したがって，マスタ・スレーブ間にッパに運動変換機構を介して伝達される。装置内のマス
タ・スレーブシステムにバイラテラル制御を実装すること

おいて，環境に接触した際の力触覚が伝達された。
図 9 および図 10 の結果における位置と力の応答値の関で，レバー押し込み時に物体の反力を感じながらグリッパ

91

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット(a) 位置応答
図 11. 一体型鑷子を用いた把持動作における位置と力の関係

３． 考察及び今後の展望
３．１ 考察本研究で開発したマスタ・スレーブ一体型構造の医療用デバイスを用いた実験において，マスタ・スレーブ間における位置の追従と作用反作用の法則の成立が確認でき，バ
イラテラル制御の二つの制御目標が達成された。すなわち，一つの器具に組み込まれたマスタとスレーブの間で力触覚が伝達された。そして，力触覚の増幅伝達や記録された情報に基づく剛性比較等の解析が可能であることが確認(b) 力応答できた。したがって，従来の手術器具と同様の操作方法であり，かつ力触覚による動作支援が可能な医療用デバイス

図 9. 絹豆腐に対する接触動作であることが確認できた。

３．２

今後の展望

本研究ではマスタ・スレーブ一体型の医療用デバイスとして腹腔鏡手術用鉗子と脳神経外科手術用鑷子を開発した。今後の課題として装置の小型軽量化に取り組む必要がある。マスタ・スレーブ一体型装置は内部に駆動部を組み込むため，従来の器具と比較して質量が増加する。長時間の手術では術者の負担となるため，小型，高推力のモータの使用や形状変更による軽量化が必要である。一方，マスタ・スレーブ一体型医療用デバイスの機能の面では，これまでに力触覚の増幅伝達や記録が可能であることを確認(a) 位置応答できた。脳神経外科手術用鑷子を用いた実験では，記録した力触覚情報を解析することで対象物の剛性が判別できており，今後は実用化に向けた臨床やオンラインでの剛性推定による動作支援等が課題となる。

【参考文献】
1. R. H. Taylor and D. Stoianovici, IEEE Transactions on
Robotics and Automation, 19, 5, 765-781 (2003).
2. B. Hannaford, J. Rosen, D. W. Friedman, H. King, P. Roan, L.
Cheng, D. Glozman, J. Ma, S. N. Kosari, and L. White, IEEE(b) 力応答図 10. 木綿豆腐に対する接触動作

Transactions on Biomedical Engineering, 60, 4, 954-959(2013).

係を図 11 に示す。グラフの傾きは把持対象の物体の剛性値を示す。図 11 の結果より，木綿豆腐に対する把持動作

3. G. S. Guthart and J. K. Salisbury Jr., Proceedings of IEEE
International Conference on Robotics and Automation, 618-621

では，絹豆腐より大きな剛性が推定されたことが確認できる。

(2000).
4. 家入里志, 橋爪誠, 日本コンピュータ外科学会誌, 15, 4,
319-322 (2014).

KISTEC研究報告2020（2020.8）

92

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

5. 富川盛雅, 植村宗則, 橋爪誠, 日本コンピュータ外科学

Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on

会誌, 20, 3, pp. 151-153 (2018).
6. W. Iida and K. Ohnishi, Proceedings of the 8th IEEE

Intelligent Mechatronics, 743-748 (2017).
10. M. Aoki, T. Shimono, T. Matsunaga, T. Mizoguchi, S.

International Workshop on Advanced Motion Control, 217-222(2004).

Shibao, H. Sasaki, and Kouhei Ohnishi, Proceedings ofIEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent

7. K. Ohnishi, M. Shibata, and T. Murakami, IEEE/ASME
Transactions on Mechatronics, 1, 1, 56-67 (1996).

Mechatronics, 207-212 (2018).
11. M. Aoki, T. Shimono, T. Matsunaga, T. Mizoguchi, S.

8. T. Murakami, F. Yu, and K. Ohnishi, IEEE Transactions on
Industrial Electronics, 40, 2, 259-265 (1993).

Shibao, H. Sasaki, M. Nishimoto, E. Ishihara, and K. Ohnishi,
Proceedings of IEEJ International Workshop on Sensing,

9. M. Yokoyama, T. Mizoguchi, T. Matsunaga, and T. Shimono,

Actuation, Motion Control, and Optimization, 1-6 (2019).

93

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

脳性麻痺患者のための 3 軸座位保持支援装置の開発
富樫

１．

信之

はじめに

新生児 1000 人の内、2 から 3 人の割合で脳性麻痺を発症するという調査結果が報告されている[1]。このような脳性麻痺を発症した患者の生活支援を行うため、今日ではロボット技術よる介護やリハビリ支援について研究開発が盛んになっている[2][3]。
脳性麻痺を発症した患者が抱える問題の一つとして、日座位姿勢の保持がある。脳性麻痺を発症した患者は日常生
活における動作の僅かな刺激を受けた際に緊張して、座位姿勢をそらす。そのため、日常生活を送るためには抱きかかえるようにして座位姿勢を保持しなければならならず、介護者の負担が増加する。その問題を解決するため、座位姿勢を保持する車椅子が開発されている。また、自立支援を目的とした、座位保持車椅子型ロボットの研究についても報告されている[4][5]。
しかしながら、これらの器具はいずれも座位姿勢が固定されたものであり、患者が姿勢を自由に反らすことは困難である。自由に座位姿勢を変えることが出来なくなってしまうため、ストレスを抱え込んでしまう等の問題が生じる。
そこで、本研究では背もたれに加わった力に応じて座位姿
勢を変えることが可能な椅子型の装置を開発した。この装置はリクライニング、腰のひねり及び首周りにモータが搭

図 1. 3 軸座位保持支援装置

載されており、モータにより駆動する装置となっている。
本稿では開発した装置及びリクライニングと腰のひねり

表１ 3 軸座位保持支援装置のパラメータ

Length of the reclining part

1.14×103 mm

における制御手法について述べる。

Weight of the reclining part17.0 kg

Length of the backrest

540 mm

２． 3 軸座位保持支援装置と運動制御
２．１ 3 軸座位保持支援装置

Seat size

400 mm ×400 mm

図 1 に開発した 3 軸座位保持支援装置を示す。この装置
はリクライニング、腰のひねり、首周りの 3 箇所がモータ

Weight of the chair

67.0 kg

Gear ratio of the right side in
reclining

96.0

Gear ratio of the left side in
reclining

96.0

Gear ratio of the twist of hip

35.8

Gear ratio of the neck5.00

によって駆動する。それぞれの可動範囲はリクライニング
が 45°、腰のひねりが±30°、首周りが 45°となっている。
また、各駆動部には減速機が実装されており、これにより大きなトルクが出力可能となっている。さらにリクライニ
ングにおいては減速比の増加を抑え、良好なバックドライ
バビリティを獲得するため、2 個のモータによるツインド

２．２

ライブ方式を採用している。装置に取り付けられている背もたれや座面、首周りのクッションやシートは車椅子型の本装置では力に応じて姿勢の保持と姿勢の変化を切り

座位保持器具から移植したものであり、対象となる被験者の体格に合わせて作成されたものとなっている。座面には、股の開き具合を固定するクッションが取り付けられており、背もたれには体の軸を固定するベルトが備え付けられ替えるために、可変コンプライアンス制御を実装する[6]。
また、ロバストな加速度制御を実現するために外乱オブザ
ーバを、人が装置に加えた力をトルクとして推定するために反トルク推定オブザーバを実装する[7][8]。図 2 にリク
ライニングに実装したブロック線図を示す。図中の DOB
は外乱オブザーバを、RTOB は反トルク推定オブザーバをている。表 1 に開発した 3 軸座位保持支援装置の機械的パラメータを示す。

KISTEC研究報告2020（2020.8）

リクライニングの運動制御

94

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

図 4. 反り返りの動作における力の関係

図 2. リクライニングにおける運動制御のブロック線図

a. Tlow<Treac のとき、t1 秒待機する。t1 秒後、Tlow<Treac を満たしている場合、Treac に応じて b または c の条件のどちらかを実行する。満たしていない場合は普段の姿勢の保持を継続する。
b. Tlow<Treac<Thigh のとき、変化の目標値 θlow を設定して、反り返りの動作に移る。
c. Treac>Thigh のとき、変化の目標値 θhigh を設定して、反り返りの動作に移る。
Tlow および Thigh はそれぞれ、トルクの閾値を示し、θlow お
よび θhigh はそれぞれ小さく反る場合の変化量の目標値と大きく反る場合の変化量の目標値を示す。t1 はこの状態における設定した待機時間を示す。

２．２．２

反り返りの動作

反り返りの動作においては、図 4 に示すように急な加減

図 3. 座位の状態

速を防止するために、動作開始時は椅子から人に加わる抵
抗力を減少させ徐々に加速し、目標角度付近に接近した場示す。Treac は RTOB によって推定された人が装置に加えたトルクを示す。θini は普段の姿勢を表し、装置に印加され合は抵抗力を増加して減速する必要がある。この力関係を満たすよう設計した、反り返り時における可変コンプライ

た力に応じて生成された角度、角速度、角加速度の変化量
を普段の姿勢の角度に加えて演算することによって、姿勢

アンス制御が(2)式から(5)式である。

の変化と姿勢の保持を切り替える。
図 3 に座位の状態図を示す。座位の状態は、1.普段の状態の保持、2.反り返りの動作、3.反り返り後の姿勢の保持、
4.普段の状態まで戻す動作の 4 つに状態分けされる。この4 つの状態に応じた生成すべき角度、角速度、角加速度の変化量および状態遷移の条件について述べる。

２．２．１ 普段の状態の保持(2)式から(5)式中の s はラプラス演算子を示す。Kf、Kc1、

普段の状態の保持における可変コンプライアンス制御
器によって生成される角度、角速度、角加速度の変化量は(1)式となる。

Dc1、M はコンプライアンス制御に用いる力ゲインおよび仮想的な弾性、粘性、慣性を表し、それぞれ定数値として(1)式に示すように変化量を 0 とすることによって、姿勢の保持が可能となる。

Treac に釣り合うような椅子からの抵抗力 Tcomp が(3)式によって生成され、(4)式および(5)式に示すようにその積分に普段の姿勢の保持から反り返りの動作への遷移条件は、椅子に印加された力によって決定する。反り返りの動作におよって角度および角速度の変化量が生成される。θc が0<θc<θcmd /2 の範囲にある場合には抵抗力が減少し、θcmd用いる。また、Tmin は動作中の抵抗力の極小値を示す。θcmdには θlow または θhigh が代入される。(2)式中に示すように、いては、小さく反る場合と大きく反る場合の 2 種類がある
ため、力に応じて反り返り動作における変化量の目標値を/2<θc<θcmd の範囲にある場合には抵抗力が増加する。これにより、図 4 の力関係を満たすように動作することが可能

設定する。また、過敏な動作を防止するため、待機時間を設ける。この状態における遷移条件は次の通りである。

となる。θc≧θcmd を満たした場合、反り返り後の姿勢の保持に移行する。

95

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

２．２．３ 反り返り後の姿勢の保持
反り返り後の姿勢の保持における可変コンプライアン
ス制御器によって生成される角度、角速度、角加速度の変化量は(6)式および(7)式となる。

生成される角度を θcmd に固定し、角速度および角加速度を0 とする。これにより、変化後の姿勢を保持することが可能となる。
また、反り返り後の姿勢の保持から次の動作に遷移する
場合、遷移する状態が 2 通りあり、元の姿勢に戻る場合か
あるいはより大きく姿勢を反る場合のどちらかである。遷移条件は次の通りである。

図 5. 実験における座位状態[9]a. Treac< Tlow または Treac>Thigh のとき、t2 秒待機する。t2 秒
後、その条件を満たしている場合、Treac に応じて以下 b ま(9)式の α はリクライニングの変化量の倍率を示す。(9)式によって生成された腰ひねりの軸のトルクを(2)式、(4)式

たは c の条件を実行する。満たしていない場合は反り返り
後の姿勢の保持を継続する。

および(5)式に代入することによって，変化すべき角度、角速度、角加速度を得る。(9)式に示すように、リクライニン

b. Treac< Tlow のとき、普段の状態まで戻す動作に移る。
c. Treac>Thigh かつ姿勢の保持の変化量が θlow の場合、変化のグの変化量を用いることで、腰ひねりのコンプライアンス
制御の基準角度がリクライニングの変化量となるため、リ

目標値 θhigh を設定して、反り返りの動作に移る。

クライニングに連動して動作する。また、α の倍率および仮想的な弾性および粘性を設定することで腰ひねりの軸

t2 はこの状態における設定した待機時間を示す。

の変化量を変更することが可能となり、腰ひねりのトルクに応じて微調整が可能となる。

２．２．４ 普段の状態に戻す動作
普段の姿勢に戻す場合は、急激な変化を防止するために

２．４ 実験
２．４．１ 実験設定

設定した時間によって戻るよう制御する必要がある。その条件を満たすよう設計した、可変コンプライアンス制御に

セラピストの方に試乗いただき、図 5 に示すように座位よって生成される椅子からの抵抗力は(8)式となる。

状態が変化するよう装置の背もたれに力を加えた。普段の姿勢から始まり、小さい姿勢変化となるよう小さく力を加えた。その後、加えている力を緩めて普段の姿勢に戻った
後、大きな姿勢変化が発生するよう大きな力を印加した。

Kc2、Dc2 はコンプライアンス制御に用いる仮想的な弾性、粘性、および慣性を表し、それぞれ定数値として用いる。

２．４．２

また、t および tconst は普段の状態に戻す動作に遷移してから経過した時間及び元の姿勢に戻すまでに要する時間を

図 6 から図 9 に実験結果を示す。図 6 および図 7 はリク
ライニングの角度応答及びトルク応答を示し、図 8 および示す。(8)式によって生成された椅子からの抵抗力 Tcomp を(2)式、(4)式および(5)式に代入することによって、変化す

図 9 は腰ひねりの軸の角度応答及びトルク応答を示す.
図 6 および図 7 より、装置に力が加わり、反トルクが赤線

べき角度、角速度、角加速度を得る。これにより、tconstで設定した時間通りに普段の状態に戻ることが可能となで示された閾値 Tlow を超えた際に、動作しているということが分かる。このとき、7.00s 付近において緑線で示される。θcmd が 0 と一致した場合、普段の状態の保持に移る。

た閾値 Thigh を超えなかったため，小さい反り返り動作が行われていることが分かる。10.0s 付近では、一度 Thigh を瞬２．３

腰ひねりの動作については、リクライニングと連動して間的に超えているが、継続的には超えておらず Tlow を下回っているため、しばらくしてから元の姿勢に戻っているこ

変化するようコンプライアンス制御を設計する。(9)式が腰ひねりの軸におけるコンプライアンス制御となる。

とが分かる。また、20.0s 以降も同様に、Thigh を超えた際に大きな反り返り動作を行っていることが分かる。また、腰のひねりの制御

実験結果

50.0s 付近で Tlow を下回ってしばらくしてから、元の姿勢に戻っていることも分かる。
腰ひねりの軸についても同様に図 8 および図 9 より、リ

KISTEC研究報告2020（2020.8）

96

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

図 6. リクライニングの角度応答[9]図 8. 腰ひねりの角度応答[9]図 7. リクライニングのトルク応答[9]図 9. 腰ひねりのトルク応答[9]クライニングと連動して同じ時刻において同じ変化量でRehabilitation, No. 1, Vol. 8, article No. 28, 2011.
3. C. Bayon, R. Raya, S. L. Lara, O. Ramirez, I. Serrano J, and動作していることが分かる。特に小さい反り返り動作では、
姿勢保持中にトルクが発生しているため 10.0deg からずれて姿勢を保持していることが分かる。以上より、姿勢保持が可能であることが確認できた。

E. Rocon, “Robotic Therapies for Children with Cerebral Palsy:
A Systematic Review,” Translational Biomedicine, No. 1:44,
Vol. 7, pp. 1–10, 2016.
4. C. W. Dennis, S. Stansfield, and H. M. Larin, “Feasability of

４． 考察及び今後の展望
４．１ 考察a mobile robot with alternative control system for a child withcerebral palsy,” Proceedings of the FICCDAT RESNA
Conference, pp. 1–4, Toronto, Canada, 2011.
5. C. Y. Zheng and T. T. Yang, “Development of portable hand

今回の実験では、力に応じて姿勢の保持と姿勢の変化を切り替えるという機能的な部分について有効に動作しているという知見が得られた。しかし、反り返り動作時におcycle for children with cerebral palsy ― The Malaysian
scenario: Wheelchair propulsion motion,” Proceedings of 2017

いて姿勢の保持に移行する前に十分に減速せず、急な減速になってしまっていることも確認された。姿勢の保持と姿IEEE Region 10 Humanitarian Technology Conference, pp.
873–877, 2017.

勢の変化の間に、制御の連続性がないため、姿勢の保持と姿勢の変化を連続して行うコンプライアンス制御の提案が今後必要となる。

6. N. Motoi, T. Shimono, R. Kubo and A. Kawamura, “Task
Realization by a Force-Based Variable Compliance Controller

４．２

for Flexible Motion Control Systems,” IEEE Transactions on
Industrial Electronics, Vol. 61, No. 2, pp. 1009-1021, February

今後の展望

2014.
7. T. Murakami, F. Yu, and K. Ohnishi, “Torque Sensorless

今後の展望としては、リクライニングの運動制御の改善の他、首周りの制御の設計が挙げられる。また、共同研究先である心身障害児総合医療療育センターの協力の下、臨Control in Multi degree-of-freedom Manipulator,” IEEE
Transactions on Industrial Electronics, Vol. 40, No. 2, pp.

床試験を実施することを予定している。

259–265, 1993.
8. K. Ohnishi, M. Shibata, and T. Murakami, “Motion Control【参考文献】
1. C. Morris, “Definition and classification of cerebral palsy: afor Advanced Mechatronics,” IEEE/ASME Transactions on
Mechatronics, Vol. 1, No. 1. pp. 56–67, 1996.

historical perspective,” Development Medicine and Child
Neurology, Vol. 109, No. 49 pp. 3–7, 2007.

9. N. Togashi, T. Shimono, T. Nozaki, T. Shibata, Y. Aoyama,
and Y. Kitahashi, “Development and motion control of

2. L. Maisa, F. Frascarelli, P. Morasso, G. Di. Rosa, M. Petrarca,
E. Castelli, and P. Cappa, “Reduced short term adaptation to

three-axis seating posture holding assist chair for cerebral palsy
patient,” LIFE 2019, OS 10-1, Kanagawa, Japan, September,robot generated dynamic environment in children affected by
Cerebral Palsy,” Journal of Neuroengineering and

2019.

97

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット業績
2. 永島晃【原著論文】
1. 中村尭子，下野誠通
負荷側オブザーバのノミナル剛性設計に基づく柔軟マ

人の繊細さ・優しさを遠隔化・自動化するリアルハプ
ティクス技術
Smart Sensing 2019東京

ニピュレータの位置制御
電気学会産業応用部門誌, 139, 8, 681-688 (2019).
2. 桑原央明，溝口貴弘，下野誠通, 大西公平

Innovation

Summit, 2019 年 6 月,

3. Tomoyuki Shimono

発電機点検の合理化に向けた力センサレス打振検査デバイスの開発Real Haptics and Its Medical Applications
The 5th Vietnam International Conference and Exhibition on

精密工学会誌, 86, 1, 120-125 (2020).

Control and Automation, VCCA2019, 2019 年 9 月, ベトナ
ム・ハノイ

3. 松永卓也，大西公平，和田則仁，北川雄光
力触覚伝達機能を備えた細径軟性把持鉗子ロボットの4. 下野誠通開発
電気学会論文誌Ｄ（産業応用部門誌）, 139, 2, 966-972

リアルハプティクスが拓く未来医療
新川崎・創造のもり 新川崎(K2)タウンキャンパス オ(2019).

ープンセミナー リアルハプティクス技術が拓くイノ
ベーション, 2019 年 11 月, 川崎

4. Y. Hatta and T. Shimono
Analysis and Experimental Verification of Cross-coupled

5. 大西公平,下野誠通,松永卓也,浅井洋,溝口貴弘

2-DOF SPM Motor with Halbach ArrayIEEJ Journal of Industry Applications, 9, 2, 177-190

リアルハプティクスによる手術支援ロボットの革新
日本内視鏡外科学会総会, 2019 年 12 月, 横浜(2020).
6. Kouhei Ohnishi
Haptics-Led Innovation for Coming Society
2019 IEEE International Electron Devices【総説】
1. 大西公平, 下野誠通

Meeting,

IEDM2019, 2019 年 12 月, アメリカ・カルフォルニ

力触覚伝送を実現するリアルハプティクス
機能材料, 2019 年 7 月号, 3-11.

7. 下野誠通
感触を伝える力触覚ロボット2. 溝口貴弘, 永島晃

藤沢ロボット産業研究会, 2020 年 1 月, 藤沢「AbcCore」で実現するリアルハプティクス
機能材料, 2019 年 7 月号, 12-21.

【口頭発表】
3. 下野誠通, 大西公平, 溝口貴弘, 松永卓也, 浅井洋

1. T. Shimono, S. Takano, and H. Asai

リアルハプティクス技術を用いた外科支援手術ロボットDevelopment of DC Linear Permanent Magnet Machine
based on Multi-Layered Core-less Structure

腎臓内科・泌尿器科, 2019 年 11 月号, 471- 476.

The 10th International Conference on Power Electronics,
ICPE2019, 2019 年 5 月, 韓国

4. 野崎貴裕，クローズアップ！農業最新技術
軟弱な果実を取り扱えるロボットハンドを開発し、カ2. T. Matsunaga, H. Asai, T. Shimono, and K. Ohnishi
Multi DoF Robotic Platform using Large Circular Linear
Motors for Haptic Surgical Robots

ンキツ類の選果作業の自動化を目指す
農耕と園芸, 2019 年冬号, 62-65.

The 28th IEEE International Symposium on Industrial
Electronics, ISIE2019, 2019 年 6 月, カナダ【招待講演】
1. 下野誠通
力触覚のディジタル化を実現する医療デバイス
JST ものづくり技術
京

3. C. Soneda, H. Asai, Y. Hatta, T. Shimono, and K. Ohnishi

新技術説明会, 2019 年 5 月, 東Design and Analysis of Core-less Multi-layered Axial
Motor
The 28th IEEE International Symposium on Industrial

KISTEC研究報告2020（2020.8）

98

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

Extended T-Type Boost Inverter Using Switched Capacitors

Electronics, ISIE2019, 2019 年 6 月, カナダ

The 45th Annual Conference of the IEEE Industrial
Electronics Society, IECON2019，2019 年 10 月, ポルト

4. 八田禎之, 下野誠通

ガル

埋込磁石型クロスカップル二自由度モータにおけるセンサレス制御のための位置推定法
マグネティクス／リニアドライブ合同研究会, 2019 年
6 月, 長野

12. Y. Yamada , T. Nozaki and T. Murakami
Observer Structure Considering Reluctance Torque of

5. N. Tojo, T. Tashiro, M. Yokoyama, T. Shimono, R. Oboe, T.

IPMSM for Noise Resistance
The 45th Annual Conference of the IEEE Industrial

Mizoguchi, and K. OhnishiCommunication Delay Compensation for Precise ForceElectronics Society, IECON2019，2019 年 10 月, ポルト
ガル

Matching in Teleoperation,
The 17th IEEE International Conference on Industrial

13. K. Sugihara, T. Nozaki, and T. Murakami

Infomatics, INDIN2019 , 2019 年 7 月, フィンランド

Continuously Variable Transmission by High-speed Path
Switching of Linear Electro-hydrostatic Actuator

6. 下野誠通
リアルハプティクスを応用した次世代医療システム

The 45th Annual Conference of the IEEE Industrial
Electronics Society, IECON2019，2019 年 10 月, ポルト

第 3 医工融合連携マッチング例会 , 2019 年 8 月, 大阪

ガル

7. 鳥海宗太郎, 堀越幹生, 下野誠通, 松永卓也, 景山達斗, 福田淳二

14. Y. Saito, S. Shimmyo, T. Nozaki and K. Ohnishi
A Controller Design Method of Bilateral Teleoperation for

毛髪再生医療のための植毛動作支援に向けた環境イ
ンピーダンス推定による層変化検

Velocity Control Driver
The 45th Annual Conference of the IEEE Industrial

産業応用部門大会 , 2019 年 8 月, 長崎

Electronics Society, IECON2019，2019 年 10 月, ポルトガル

8. 矢島正大朗, 下野誠通, 富樫信之, 大西公平, 太田喜久子, 平尾美佳, 真志田祐理子, 加藤星羅

15. S. Shimmyo, Y. Saito, T. Nozaki, and K. Ohnishi

双腕型介護支援ロボットの開発に向けた起き上がり
介助の動作解析

Bandwidth Expansion of Bilateral Teleoperation Based on
Synergy of Observer Gain and Velocity Feedback Gain

産業応用部門大会 , 2019 年 8 月, 長崎

The 45th Annual Conference of the IEEE Industrial
Electronics Society, IECON2019，2019 年 10 月, ポルト

8. 富樫信之, 下野誠通, 野崎貴裕, 芝田利生, 青山祐樹,
北橋由貴

ガル

脳性麻痺患者のための 3 軸座位保持支援装置の開発と運動制御

17. T. Iijima, T. Matsunaga, T. Shimono, K. Ohnishi,
Development of a Multi DOF Haptic Robot for Dentistry

LIFE2019，2019 年 9 月, 横浜

and Oral Surgery
2020 IEEE/SICE International Symposium on System

9. T. Matsunaga, T. Shimono, H. Asai, and K. Ohnishi
Force Sensorless Haptic Probe Driven by Large CircularIntegration, SII2020, 2020 年 1 月, アメリカ

Linear Motor for Haptic Rendering
The 45th Annual Conference of the IEEE Industrial

18. T. Sugimoto, T. Nozaki, and T. Murakami
Extended T-Type Boost Inverter forElectronics Society, IECON2019，2019 年 10 月, ポルトガル

Reduction
The 21st

International

Conference

Capacitanceon

Industrial

Technology, ICIT2020, 2020 年 2 月, アルゼンチン
10. A. Zignoli, F. Biral, K. Yokoyama, T. Shimono
Including a musculoskeletal model in the control loop of anassistive robot for the design of optimal target forces

19. Y. Yamada, T. Nozaki and T. Murakami
Independent Drive of Multiple AC Motors Using

The 45th Annual Conference of the IEEE Industrial
Electronics Society, IECON2019，2019 年 10 月, ポルト

Amplitude Modulation
The 21st International

ガル

Technology, ICIT2020, 2020 年 2 月, アルゼンチン

11. T. Sugimoto, T. Nozaki, and T . Murakami

ConferenceonIndustrial

20. M. Fukui, G. Kokubun and T. Nozaki

99

KISTEC研究報告2020（2020.8）

【研究開発部】力を感じる医療・福祉介護次世代ロボット

Visualization of Important Human Motion Feature Using

3. CEATEC2019, 幕張メッセ, 2019 年 10 月 15 日～18 日

Convolutional Neural Network
The 21st International Conference

4. 第 3 回未来医療ロボット技術シンポジウム, KSP 西棟 3

onIndustrial

Technology, ICIT2020, 2020 年 2 月, アルゼンチン階, 2019 年 11 月 7 日

21. T. Matsunaga, T. Shimono, T. Mizoguchi, K. Ohnishi, T.
Yukinari and M. Ui

5. 第 32 回日本内視鏡外科学会総会，
パシフィコ横浜，2019
年 12 月 5 日～7 日

Verification of Relation Between Ultrasound Image andHaptic Data Obtained by Tele-echography System

6. ロボット産業研究会, 湘南産業振興財団

Implementing Bilateral Control
The 6th IEEJ International Workshop on Sensing,2020 年 1 月 22 日

Actuation, Motion Control, and Optimization, 2020 年 3
月, 東京

【特許】

22. N. Togashi, T. Shimono, T. Nozaki, K. Ohnishi, T. Shibata,
Y. Aoyama and Y. Kitahashi
Motion Control Based on Sigmoid Function in Three-axis
Seating Posture Assist Chair for Person with Cerebral
PalcylThe 6th IEEJ International Workshop on Sensing,
Actuation, Motion Control, and Optimization, 2020 年 3月, 東京
23. T. Iijima, T. Matsunaga, T. Shimono, K. Ohnishi, S. Usuda
and H. Kawana
Work Space Control of Parallel Manipulator byLevenberg Marquardt Method
The 6th IEEJ International Workshop on Sensing,
Actuation, Motion Control, and Optimization, 2020 年 3
月, 東京
24. C. Soneda, H. Asai, T. Shimono and K. Ohnishi
Mathematical Modeling and Experimental Validation ofCore-less Multi-layered Axial Motor
The 6th IEEJ International Workshop on Sensing,
Actuation, Motion Control, and Optimization, 2020 年 3月, 東京
25. T. Okano, T. Nozaki and T. Murakami
Development of Neural Network-based Explicit ForceControl for Step Command
The 6th IEEJ International Workshop on Sensing,
Actuation, Motion Control, and Optimization, 2020 年 3
月, 東京

【展示会】
1. 健康未来 EXPO2019, ポートメッセなごや, 2019 年 4 月
1 日～7 日2. Smart Sensing2019, 東京ビッグサイト, 2019 年 6 月 5 日～7 日

KISTEC研究報告2020（2020.8）

100

国内特許出願

2件

国外特許出願1件

ロボテラス,