１ 序 論
床反力の測定は歩行分析などによく利用されている方法である．整形外科の領域においては，足底圧が症状の診断や治療効果を評価するために用いられている．骨折や腱の手術前後での変化を比較することができ，装具，インソール，サポータ，テーピングなどによる矯正の効果を診断するときにも足底圧を指標として用いることができる[1]．したがって，超高齢化が進行している日本や先進国では床反力を用いて診断が可能になることは重要になる．しかしながら，これらの機器は一般的に非常に高価で，診断を行う場所に制限の掛かるものも多く，日常動作を計測するのが難しく，小型で可搬式の床反力計を作る意
義は大きい．
また，過去の研究では小型でひずみゲージを用いた靴型[2]や薄型フォースセンサーを靴下に貼り付けた[3]可搬式の床反力計が製作されているものの，日常動作を測定する段
階までにはいたっていない．床反力計を測定する方法には，足底圧力分布計測型，走査型，写像型，歪みゲージ型，圧電素子型，フォースプレート型(Fig 1)などの種類がある．これらの中から足裏フォースセンサーを取り付けたウェアラブルな床反力計の製作を行った．
過去にその前段階として装置の構造が容易で，ロードセルが安価かつ入手が容易なフォー
スプレート型の床反力計を製作した[4]．本研究では，重回帰分析用いて両装置の出力の関係から係数を算出する事で，少ないセンサー個数でも床反力を推定できる事に着目し，無拘束計測を目的とした．日常動作中に多く見られる，直立，立ち上がり，歩行に限定して測定を行い，対象動作における可搬式床反力計の妥当性の検討を行った．
以下，2 章でフォースプレート型床反力計の製作について，3 章でウェアラブルな床反力計の試作について，4 章で回帰式の検討実験，足圧中心の推定について，5 章で動作中に歩行を検出する方法・実験について，6 章に結論を述べた．

1

2 板型フォースプレートの製作
2.1 ロードセルの特徴
本 研 究 に 使 用 し た ロ ー ド セ ル を ， Fig 2.1 に 示 す ． 体 重 計 (DRETEC BODYSCALE「Glasse」)に使用されていたものを利用した．ロードセルの剛性によって測定可能な荷重の範囲が規定される．デジタルマルチメータを使用して計測したところ，最大約 50kgf
まで量ることが可能であった．本研究では，人の歩行時の床反力を計測し，必要な総荷重
は体重の 1 倍程度なので，総荷重は最大 100kgf 程度[5]である．床反力計の四隅にロードセル設置すると荷重が分散するので，使用するロードセルの計測範囲としては十分であると考えられる．
ロードセルを使用するための回路図を Fig 2.2 に示す．R1 と R2 は固定抵抗と半固定抵
抗 2 個，R3 と R4 はロードセルの内部にある抵抗である．R4 は荷重によって抵抗値が変化するひずみゲージの部分である．
ロ ー ド セ ル 内 部 に あ る 1kΩ の 抵 抗 値 R3 に ， R1 と R2 の 抵 抗 値 を 合 わ せ て ，
R1，R2，R3，R4 の四つの抵抗でブリッジ回路を形成する．ロードセルへの荷重がないとき R1×R4=R2×R3 で平衡状態を作ると，Fig 2.2 の－IN と＋IN の電位差が 0 となる．ロー
ドセルに荷重をかけると R4 がわずかに減少し，電位差が生じる[6]．この電位差を測定することにより，R4 の抵抗値を逆算し，ロードセルにかかっている荷重を求めることが可能である．しかし，個々の抵抗に微小な誤差があれば平衡状態にならず，非荷重時にも微小な電圧差が生じてしまう．ロードセルの荷重による電位差の変化自体が微小であるため，非荷重時には電位差がなるべく 0 に近くなるよう調整する必要がある．固定抵抗と半固定抵抗を用いて調整した過去の研究では[4]，荷重が正確に出るものの調整に時間がかかるという問題点があった．本研究では，975Ω の固定抵抗に 25Ω と 10Ω の半固定抵抗を直列に繋ぐ事でより細かな調整が可能になり，わずかな時間で正確に測定できる装置に改善を行った．
出力電位差が微小であるため，計装アンプを用いて出力電圧の増幅を行った．増幅した
電圧はアナログ信号なので，結果を記録・表示するための PC に転送できるようにマイコンを使用してデジタル信号に変換を行った．
計装アンプは入力が 0V の時出力が 0V にならない．そのため，入力 0V における出力電圧のオフセット電圧零調整を行った．オフセット調整を行うには，Fig 2.2 の REF 端子を
GND と接続させた(接地させた)．
通常の計装アンプを用いると 0V 付近での入出力の非線形性が生じる．この問題を回避するために，単電源レール to レール出力の計装アンプを使用した．単電源レール to レー
ル出力の計装アンプは，出力電圧をほぼ電源電圧いっぱいまで取り出せるため，入力 0V
付近においても線形な入出力値を得ることができた．
Fig 2.2 の回路で増幅したアナログ信号をマイクロコンピュータで計測可能にするた2

めにゲイン調整を行った．ゲインはアンプに対する入出力電圧の倍率を示すものであり，これを調整することによって，ロードセルの可測範囲での入力電圧範囲がマイコンで計測可能な出力電圧範囲になるよう調整した．
2.2 アナログ回路
回路全体は，マイクロコンピュータ，電圧安定回路，ロードセル使用のための回路，で構成されている．完成した回路基板を Fig 2.3 に示す．
マイクロコンピュータは初学者でも扱いやすい arduino を使用した．同様なロードセル
を用いた機器を開発した浜野らは，分解能が 12bit である arduino Duemilanove を用いている[6]．これは分解能が 10bit の arduino よりも正確に電圧を計測できるが，動作電圧が 3.3V であるので 5V の arduino と比べると計測範囲は狭い．また，過去の研究で用いられた[4]arduino uno は，動作電圧が 5V である点は十分であったものの，出力された測定値を受け取るアナログポートの数に問題が生じた．本研究では，床反力計で 4 つのアナロ
グポート，フォースセンサーを用いた床反力推定装置で 6 つのアナログポート，2 つの装置を合わせた計 10 を使用する．共に独立した装置であり，双方の時間同期された測定値を用いて，重回帰分析を行う必要があった．したがって，両装置に同一マイクロコン
ピュータを接続できれば，他装置間で時間同期を容易にする事が可能となる．そこで，動作電圧が 5V で電圧測定の正確さよりも，計測できる電圧の範囲が広く，アナログポートの数が 12 ある arduino Leonardo を採用することにした(Fig 2.4)．
Fig 2.3(上:表)の回路基板は，ユニバーサル基板 1 枚に Fig 2.2 の回路を 2 つ付けたものである．ロードセルを 4 つ使用するため，この回路基板を 2 つ作製した．
この回路基板上には電圧安定回路も含まれている．電圧安定回路は，電源電圧を安定させる目的で，9V の電池を電圧コンバーターを用いて 5V に変換させた．
1 つのロードセルを使用するのに必要な回路および機器を説明する．
使用器具一覧を Table 2.1 に示す．
市販のロードセルを使用するためには，構造物にかかる荷重をすべてロードセルに伝えるようなジグを設計製作する必要がある．一方，市販の体重計には，使用するロードセルにあわせて設計されたジグが用いられている．そこで本研究では，市販の体重計のロード
セルとジグをそのまま使用した．2.1 章で述べたように計測可能な最大荷重は 50kgf 程度であり，本研究で要求する仕様を満たすものであった．
Fig 2.2 のブリッジ回路(R1，R2)に使用する抵抗は，975Ω の固定抵抗に 25Ω と 10Ω の半固定抵抗を直列に繋いだものを 2 セット使用した．
計装アンプには，2.1 節で述べたとおり，単電源レール to レール出力の計装アンプ，ア
ナログ・デバイセズ株式会社の AD623AN を用いた．
Fig 2.2 の R5 に固定抵抗(80Ω+120Ω)を 1 ずつ使用した．本研究で用いた AD623AN では，
R5=100kΩ/(G-1)のような関係にある．G(ゲイン)は，ロードセルの可測域と arduino の出力範囲を満たす，500 倍にするために固定抵抗を 2 つ直列に繋ぎ用いた．
3

積層セラミックコンデンサー 0.1μF は 1 つ使用した．発振防止，電源のインピーダン
スを下げるために用いた．
その他には，配線に用いるジャンパ線 4 本，計装アンプを保護する丸ピン IC ソケット 8
ピン 1 つ，回路の基板としてユニバーサル基板 1 枚を用いた．
2.3 床反力計測装置
2.3.1 装置の概要
ロードセルを使って試作した床反力測定器は，市販の体重計を元にしたものである．
体重計は，Fig 2.5 に示すように，体重計に乗った荷重全てが四隅に付いたロードセルに掛かるように仕組みとなっている．本研究でも同様な仕組みの物を製作した．
製作するに当たって，台座となる材料を決める必要がある．例えば，木製の板材を用いれば，ステンレス板などと比較して加工の容易さや安価であるという利点がある一方，荷重によるたわみに弱いという問題点がある．それによって，装置の大きさやロードセルの取り付け位置に制限がかかり，荷重が常に床反力計のみに加わるように計測するための十分な条件が満たされない．また，100kgf 程度の荷重を掛かることが考えられるので，台座が破壊に至らない強度が必要である．さらには，木材が塑性変形する可能性も考えられる．他には，ロードセルを固定する方法，ロードセルに荷重を掛ける機構など，いくつかを考慮する必要がある．以上のことから，材料における問題点を解決するには，硬く，ある程度の強度があり，塑性変形を起こさない高硬度のガラスのような物質を使用することが望ましい．そのため，本章で製作する装置は，ロードセルまで含めた体重計をそのまま利用し，電圧供給や出力のみを置き換えたものとした．また，同様のロードセルを用いた機器を開発した浜野らによれば，あらかじめノイズを除去した市販の体重計が使用しやす
いとの報告があったことからも，機械的構造や電気部品にはなるべく市販の体重計を利用することが望ましいと考えた[6]．
製作する床反力計は，元にする体重計と機械的には全く同じものであり，四角形の体重計の四隅にロードセルが取り付いた物とした．体重計の４つのロードセルを基板から取り外し，ロードセルから出ているコードをジャンパ線と半田付けをして，Fig 2.2 の回路と接続した(Fig 2.6)．完成した床反力計は ，幅 297mm×奥行 245mm×高さ 23mm であった
(Fig 2.7)．

4

2.3.2 床反力計の静特性の検定
本装置から得られる電圧を測定した後に，それを荷重値に換算する必要がある．そのため，計測される電圧とロードセルにかかる荷重の関係について調べた． 計測方法としては，
圧縮試験機を使用して行う方法が一般的であり，試行したものの，圧縮試験機とロードセルを接触するための工夫を要した．また，試験自体の準備が容易ではなく，ロードセル単体で実験を行うため，センサーの取り付け位置や床反力計の硬さなどにより検出感度の変化を考える必要がないように，計測に圧縮試験機を使用しなかった．
製作した床反力計の 4 つのロードセルを，製作した回路とユニバーサル基板に接続し，無荷重から 6kgf まで 1kgf ごとに負荷した(Fig 2.8)．錘となるペットボトルは縦に重畳した．この際には，単一のロードセルに荷重をかけるよう，各ペットボトルの重心が対象となるロードセルの鉛直線上に位置するよう配置した．荷重をかけた後に，デジタルマル
チメータを用いて，増幅後の電圧を計測した．
実験結果を Fig 2.9 に示す．
すべてのロードセルにおいて，荷重と電位差の間に線形な関係が認められた．過去の研究では，それぞれの場合で無荷重時の電圧値が異なったり，直線の傾きが異なることがあった[]．本研究では，前述のように 975Ω の固定抵抗に 25Ω と 10Ω の半固定抵抗を直列に繋ぐ事でより細かな調整が可能になり，その結果ブリッジ回路におけるの平衡点が個々の機器の個体差によらず一定になったものと考えられる．
この結果をもとに，測定される電位差とロードセルにかかる荷重の関係を線形近似した
結果，4 つのロードセルで Fig 2.9 の式(1)～(4)のようになった．ここに，f(x)はロード
セルにかかる荷重[kgf]であり，x は測定される電位差[V]である．
f(x)=20.00x-22.00(1) ～ (4)

電位差を測定する Arduino は 5[V]を超える電位差を測定することができないが，この式
で電位差が 5[V]となるのは，ロードセル一つにつき 78.00[kgf]になるときである．この荷重はロードセル由来の測定可能範囲を超えているため，Arduino でロードセルを用いて体荷重を測定するための適切な増幅がされていたことが確認できた．

5

2.4 実験
2.4.1

直立時の床反力計測

歩行時の床反力計測の前段階として，静的動作時の床反力を計測した．
前章ではロードセルの静特性について検討したが，それを 4 つ組み合わせた装置自体が正確な値を測定できるかどうかを確かめる目的の実験である．

2.4.2 実験方法
被験者は体重 71.2kgf の健常男子 1 名とした．
直立時の測定では，市販の体重計(DRETEC BODYSCALE 「Glasse」)で得られた値と製作した床反力計で得られた値を比較した．
初めに被験者の体重を体重計で測定し，すぐに製作した床反力計で直立する．ただし，
床反力計の出力が安定するまで，被験者になるべく動かないように留意してもらい，測定値 20 個分の平均値を記録とした．
以上の工程を 5 回繰り返した．

2.4.3 実験結果
結果を Table 2.2 に示す．
市販の体重計と製作した装置の測定値には最大で 0.41kgf，最小で 0.11kgf，平均で0.33kgf の誤差があった．このことから，今後この床反力計は，静的な計測は当然として過去の研究[2]より，動的な計測もできるものとして使用した．

6

3 ウェアラブルな床反力推定装置
歩行中の床反力は，歩行リハビリテーションなどの現場において歩き方を定量的に評価するために用いられるほか，下肢キネティクスを評価する上でも重要な入力値となるものである．一方，現用の床反力計は高価，大掛かりであり，動作解析専用のスペースに備え付けて使用するものである．したがって，動作解析スペースにおける理想的な歩行動作に関するデータは多く報告されているが，日常生活中の歩行動作において同様の床反力が作用しているかどうかについては検討されたことがない．
本研究では，足裏にフォースセンサーを貼り付けて，ウェアラブルな床反力系を推定する装置を製作し，各キャリブレーションから得られる回帰式が，日常生活のどのような動作に適応できるのかを検討した．また，急激に荷重がかかる歩行動作の推定式だけでは，他の動作の推定が難しかったため，装置の測定値をもとに歩行動作を検出し，他の動作では別の推定式を用いることにした．
3.1 装置の概要
本研究で製作した床反力計は，足裏に設置するインソールに，フォースセンサーを取り付けたものである．使用したフィルム状のフォースセンサー(FlexiForce，NITTA 社)は，
長さ 45mm，幅 8mm 導電部の先端に直径 18mm の円形の感圧面をもち，厚さは 0.2mm である．
このセンサーは感圧面より広い範囲で荷重させる場合，荷重が感圧面内に収まるようにする必要があるため，金属の中でも比較的加工が容易なアルミニウムを厚さ 0.5mm，直径0.9mm の平らな円盤状に形成し，両面テープで感圧面に貼り付けて使用した[7]．
センサーの配置位置(Fig 3.1)については，歩行中の立脚期間における床反力波形の二峰性がもつ 3 つの特徴点を念頭に置き，足底面を荷重の大きく加わる踵部，MP 関節部(親指の 2 番目の関節)，拇趾部 3 つのエリアに分けて，それぞれ 2 つずつ，前後方向に最も離れた位置に配置した[3]．
本研究では，重回帰分析を用いて床反力を推定する方法を採用したため，センサーの出力は独立変数として扱う．したがって，センサーの荷重の掛け方によっては，踵部エリア
内や MP 関節部，踵部のエリア間で相関係数が高い組み合わせが生じ，多重共線性が発生する．
これを回避するために，厚さ 2.5mm のポリエチレンを同一に切り取り，Fig 3.2 のようにセンサーを挟み込み感圧面を広げることによって，各エリアの出力の特徴がより顕著に表れ，多重共線性が発生しづらくなった．
加えて，各エリアの出力は，足裏に取り付けられたセンサーによる微妙な高低差や足裏の凹凸形状に起因して，荷重の偏りが生じると考えた．非常に柔軟で，荷重を吸収する影響が考えにくい適度な硬さと薄さを併せ持つ，靴底インソールをセンサーの上から貼り付けた(Fig 3.3)．
センサーの出力は，arduino Leonardo によって計測し，PC にデータを転送した．
7

3.2 床反力の推定方法
床反力推定インソールを装着した足(Fig 4.4)でフォースプレートを踏むと，フォースプレートの実測値 Fz とインソールに配置した 6 つのセンサー出力 f1～f6 が得られる．これ
らを係数 A1～A5 を用いて(1)式のように関係づけ，Fz を従属変数，f1～f5 を独立変数として重回帰分析により係数 A1～A5 を回帰係数として求めた．ただし，f5 のセンサーが故障し，センサーの静特性，つまりは傾きが著しく低くなったため，踵部の独立変数 f5 と f6 は計測する互いの数値を合計することで対応した．その結果，副次的な効果として，多発した多重共線性が解消され，推定に適した係数の大きさになったため，同一係数 A5 を使うものとする．
Fz=A1f1+A2f2+A3f3+A4f4+A5(f5+f6)(1)

係数 A1～A5 は床反力推定において被験者固有の値として与えられ，実際の歩行中の床
反力 A1f1～A5f5 の一次結合で得られる Fz が鉛直床反力の推定値 Fz'となる[8]．

3.3 フォースセンサーの静特性の検定使用したフィルム状のフォースセンサー(FlexiForce，NITTA 社)は，感圧面に加える荷重 F に反比例して，抵抗値 RF が変化する．つまり，コンダクタンス G(1/RF)は荷重 F に比例する．そこで，センサー出力であるコンダクタンスの変化を，Fig 4.5 の抵抗-電圧変換回路を用いて電圧 Vo に変換して取り出した[7]．
以上の変換回路を用いて，三章で製作した床反力計上で，フォースセンサーの感圧面に荷重をかけた結果が Fig 4.6 である．

3.4 回帰式の導出
被験者は，健常男子 1 名(24 歳，180cm，71kgf)とした．Fig 4.71 は装置全体図である．
直立，椅子からの立ち上がりを同一係数として，係数導出は方法(1)(2)で求めた．
歩行の場合の係数導出は方法(3)から求めた．

8

(1)対象足を床反力計上に置き，もう一方の足はフォースプレートと同じ高さの板に置き，足底の位置は動かさず，体重心をわずかに変化させた．
(2)対象足を床反力計上に置き，もう一方の足はフォースプレートと同じ高さの板に置き，足底の位置は動かさず，体重心を大きく変化させた．
(3)対象足を床反力計上で，歩行動作を模すよう意識して，重心位置が踵部から拇指部に移るように荷重をかけた．

3.5 実験結果
Table 3.1 に実験方法(1)で得られた係数を示す．
Table 3.2 に実験方法(2)で得られた係数を示す．
Table 3.3 に実験方法(3)で得られた係数を示す．
3.2 章の係数 A に対応するものが，推定値である．data1～data5 は Fig 3.1 のセンサー
配置位置の番号に対応する．今後，係数の大きさが荷重を推定する場合に，どのような影響を与えるかどうかを評価する．なお，標準誤差，t 値，p 値については，評価の基準として使用しないが，参考として記載しておく．

3.6 考 察本実験の重回帰分析で，踵部の係数(data5)は，実験方法(1)で 0.6196，実験方法(2)で0.4488 と最も大きく異なっていた．実験方法(1)の床反力計の標本データは，平均 36.64
kgf，標準偏差 2.44kgf，センサー(data5)は，平均 19.83(arduino 出力），分散 196.26 となった．実験方法(2)の床反力計の標本データは，平均 36.64kgf，標準偏差 12.56kgf，センサー(data5)は，平均 27.66(arduino 出力），分散 288.68kgf2 となった．したがって，
実験方法(2)は実験方法(1)よりも，大きく重心が動き，かつセンサー(data5)にも大きな荷重がかかるだけでなく，出力も分散しているといえる．その結果，係数の合計も実験方法(1)では，1.89 であるのに対し，実験方法(2)は 1.55 と小さくなっている．
係数の数値や大きさは標本データ(導出方法)の出力の大きさに反比例しているものと思われる．
実験方法(3)で得られた係数は，data4 が-0.0055 と多重共線性が見られた．これより，
data4 部分に必要以上に大きな荷重が掛かっていることが分かった．

9

4 回帰式の検討実験
4.1 実験方法
被験者は，健常男子 1 名(24 歳，180cm，71kgf)とした．
対象動作は，日常動作中に多く見られる，直立，椅子からの立ち上がり，歩行に限定した．ただし，椅子からの立ち上がり動作については，センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合と，センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合とで計測を行った．
実験方法(1)および(2)から得た回帰式を用いて，直立を 5 回，立ち上がり動作を 3 回記
録し，得られた推定値と実測値の比較を行った．
実験方法(3)から得た回帰式を用いて，歩行動作 3 回記録し，得られた推定値と実測値の比較を行った．

4.2 実験結果
4.2.1 直立，立ち上がり動作
実験方法(1)で得られた直立の結果一例を Fig 4.1～Fig 4.2 示す．
実験方法(1)で得られた立ち上がり動作の結果を Fig 4.3～Fig 4.8 示す．
ただし，センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合を Fig 4.3～Fig4.5．
センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合を Fig 4.6～Fig 4.8 とした．
直立，センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合においては，よく一致した結果が得られた．
センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合は，大きな誤差があった．
実験方法(2)で得られた直立の結果一例を Fig 4.9～Fig 4.10 示す．
実験方法(2)で得られた立ち上がり動作の結果を Fig 4.11～Fig 4.16 示す．
ただし，センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合を Fig4.11～Fig4.13
センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合を Fig4.14～Fig4.16 とした．
センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合は，よく一致した結果が得られた．
直立，センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合においては，大きな誤差があった．
実験方法(1)，(2)の直立の全結果については，Table 4.1，Table 4.2 に実測値，推定値の平均・分散，RMSE(2 乗平均平方根誤差)を表にしてまとめた．

10

4.2.2 歩行動作
実験方法(3)で得られた結果を Fig 4.17～Fig 4.19 に示す．
床反力は被験者の体重(Body Weight)で正規化した百分率で示し，時間軸も立脚期（踵接地から足先離地まで）を百分率表示した[5]．すべての結果に二峰性が見られたが，こ
れは平地歩行一般に見られる現象である．
立脚初期のピーク値を Fz1，立脚中期の極小ピーク値を Fz2，立脚後期のピーク値を Fz3
としてまとめ，過去の研究[2]と測定値を比較したのが Table 4.5 である．本研究では，二峰性を持つ点は一致したが，fz2 の値がやや大きく出力された．

11

4.3 考 察
実験方法(1)で求めた回帰式では，Fig 4.1～Fig 4.2 のように直立の場合では最大誤差3kgf 程度に収まった．Table 4.1 より RMSE(2 乗平均平方根誤差)が，直立の場合，平均
1.48kgf，最大 2.33kgf，最小 0.7kgf であった．しかし，立ち上がりの場合は Fig 4.3～
Fig 4.5 のようにセンサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合においては，実測値よりも推定値の値がグラフの形に同様な傾向が見られるものの全体的に 10kgf 程度の誤差があった．RMSE は，Table 4.2 より平均 6.63kgf，最大 7.66kgf，最小 5.27kgf であった．Fig 4.6～Fig 4.8 のようにセンサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合は，付いている場合と同傾向で誤差のみが大きく減少し，最大で 5kgf であった．
RMSE は，Table 4.2 より平均 2.92kgf，最大 3.42kgf，最小 2.63kgf であった．このように RMSE の数値は低いものの，立ち上がり動作では推定値が実験値を上回る傾向があった．
推定値が実験値を上回る結果で誤差が生じた原因は，導出された係数に起因するものであると考えられる．重回帰分析の性質上，導出する元となるデータの偏りが係数に大きく反映される．重回帰分析の性質上，導出する元となるデータの偏りが係数に大きく反映される．Table 3.1 の係数を見ると，係数の平均が 0.38 であるのに対して MP 関節(data2，
data3)を中心に荷重が大きくかかったため，0.18，0.16 と係数が低く出ていた．逆に，
拇指部(data1)と踵部(data4,data5)は，0.48，0.44，0.61 と平均以上の大きな係数が出ていた．これは，従属変数である体重に比べて，拇指部と踵部はセンサーの出力が低かったためだと考えられる．したがって，実験方法(1)のように荷重を意図的に偏らせない方法で求めた係数は，直立のような均一に荷重がかかる動作では少ない誤差で推定できたと考えられる．反対に，このようにして求められた係数は，実験方法(2)と比べると踵部に荷重が大きくかかってない事がわかる．踵部(data5)センサーの出力も実験方法(1)では平均 19.83(arduino 出力），分散 196.26kgf2 で，実験方法(2)では均 27.66(arduino 出力），
分散 288.68kgf2 と明確な違いがある．結果として，踵に荷重が大きく掛かる立ち上がりの性質上，センサーを付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合は，実験方法(1)の踵部(data5)の係数の大きさを鑑みれば，推定値が実験値を上回る結果は想定できるものであると考えられる．センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合は，踵に荷重をあまりかけずに立ち上がることになるので，踵部(data5)の大きな係数が効いてこなかったため誤差が少なくなったものと考えられる．
以上の結果より， 実験方法(1)で求めた回帰式ではセンサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる限定的条件があれば，同一係数で直立，立ち上がりが計測できると考えられる．
実験方法(2)で求めた回帰式では，Fig 4.9～Fig 4.10 のように直立の場合では，RMSE
は平均で 6.54kgf，最大 7.56kgf，最小で 6.01kgf であるので大きな誤差があったと考えられる．
12

しかし，実験方法(1)とは逆に，立ち上がりの場合は，Fig4.11～Fig4.13 のようにセンサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合においては，RMSE 平均が 3.07kgf と実験方法(1)の付けていない場合の平均 2.92kgf をやや上回るものの，RMSE 最小値 1.89kgfと本実で一番小さい値であった．Fig 4.14～Fig 4.16 のようにセンサーの付いていない
足に重心を掛けて立ち上がる場合は，RMSE 平均が 7.06kgf，最大 8.82kgf，最小値が 5.32
kgf と大きな誤差があったと考えられる．
実験方法(2)では踵部(data5)を平均 27.66(arduino 出力)，分散 288.68kgf2 と荷重を意
図的に偏らせる方法で係数を求めた．したがって，均一に荷重の掛かる直立やセンサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合は，上手く推定できない．一方，センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合のような，踵に大きく荷重がかかる場合の推定値はよく一致した．
以上のことから，実験方法(1)のように，荷重を均一に掛けて求めた係数は，荷重が均一に掛かる動作で一致した． 実験方法(2)のように，荷重に大きく変化をつけて求めた係数は，荷重が大きく変化する動作と一致した．
実験方法(3)で求めた回帰式では，Table 4.4 より歩行動作全体の RMSE 平均が 4.55kgfであった．また，ピーク値 fz1，fz2，fz3 の各 RMSE は 3.85kgf，2.81kgf，4.2kgf であった．過去の研究では[2]，製作した床反力計と kistker 製の床反力計で歩行動作の比較を行った．その際のピーク値 fz1，fz2，fz3 の各 RMSE は 4.12kgf，2.91kgf，3.89kgf であるため，本研究で使用している床反力計はある程度信頼できるものと考えられる．したがって，本実験と過去の実験のピーク値の RMSE 値を比較すると同程度であるため，十分に推定できたものだと考えられる．

13

4.4 足圧中心の推定
整形外科の領域においては，足底圧が病状の診断や治療効果を評価するために用いられている．骨折や腱の手術前後での変化を比較することができ，装具，インソール，サポー
タ，テーピングなどによる矯正の効果を診断するときにも足底圧を指標として用いることができる[1]ため，計測を行った．

4.5 実験方法
被験者は，健常男子 1 名(24 歳，180cm，71kgf)とした．
x 方向の重心と y 方向の重心を，床反力計に 4 つあるロードセルの出力から，求めたい
重心軸方向と水平にあるロードセルの出力を 2 つ選び，ロードセル間の距離を掛けた求め
た．
その後，3.4 章の標本データを用いて，重回帰分析を行い，回帰式を導出した．
直立，椅子からの立ち上がり，歩行を対象とし，実測値と推定値の比較を行った．

4.6 実験結果
4.6.1 直立，立ち上がり動作
実験方法(1)で得られた直立の x 軸方向重心位置，y 軸方向重心位置の結果一例を Fig
4.20～Fig 4.21 示す．
実験方法(1)で得られた立ち上がり動作の x 軸方向重心位置，y 軸方向重心位置の結果一例を Fig 4.22～Fig 4.25．
ただし，センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合を Fig4.22～Fig4.23
センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合を Fig 4.24～Fig 4.25．
直立の場合で，一部を除いて一致していない結果となった．．
立ち上がりの場合は，すべての場合で大きな誤差があった．
実験方法(2)で得られた直立の x 軸方向重心位置，y 軸方向重心位置の結果一例を Fig
4.26～Fig 4.27 示す．
実験方法(2)で得られた立ち上がり動作の x 軸方向重心位置，y 軸方向重心位置の結果一例を Fig 4.28～Fig 4.31．
ただし，センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合を Fig4.28～Fig4.29
センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合を Fig 4.30～Fig 4.31．
直立，立ち上がり，すべての結果で大きな誤差があった．しかし，Fig 4.29 のセンサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合の y 軸方向重心の位置は，他の結果よ14

り誤差が少なく，波形もよく一致した．
実験方法(1)，(2)の全結果については，Table 4.6，Table 4.7 に実測値，推定値のRMSE(2 乗平均平方根誤差)を表にしてまとめた．
4.6.2 歩行動作
実験方法(3)で得られた結果を Fig 4.32～Fig 4.33 に示す．
実験方法(1)，(2)とよりもさらにすべての結果で，大きな誤差があった．
実験方法(3)の全結果については，Table 4.8 に実測値，推定値の RMSE(2 乗平均平方根
誤差)を表にしてまとめた．
Table 4.9 に各実験方から得られた係数を示す
3.2 章の係数 A に対応するものが，推定値である．data1～data5 は Fig 3.1 のセンサー
配置位置の番号に対応する．

4.7 考 察実験方法(1)の RMSE 平均値は，x 軸重心 7.68mm，y 軸重心 9.25mm を除けば，全 RMSE 平
均値は，x 軸重心 59.74mm，y 軸重心 62.85mm，であるため，実測値と推定値の誤差が大きくなる結果となった．誤差の特徴としては，重心をわずかに動した実験方法(1)の直立で，RMSE 平均値が，x 軸重心 7.68mm，y 軸重心 9.25mm，センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合で， RMSE 平均値が，x 軸重心 66.32mm，y 軸重心 63.53mm，歩行の場合
は，x 軸重心 60.32mm，y 軸重心 91.6mm のように，基本的に動作が大きくなるほど，それに比例して重心がずれていることがわかる．これは，動作が大きくなるにつれて，床反力計の値が 0 に近いことに問題があった．現用の重心を算出する方法では，わずかに床反力が算出されると，床反力系の端に重心が出力されてたためであると考えられる．このため，
実験方法(1)の直立ように，回帰式の導出から荷重が一定で重心があまり動かなかった場
合は，他の方法に比べて，RMSE がかなり小さかった要因になったと考えられる．この問題を解決するには，床反力計の荷重が小さい場合の初期位置の設定を上手くする必要があ
るが，荷重を大きく動かした実験方法(2)では，平均 RMSE は，x 軸重心 42.11mm，y 軸重心
46.99mm とこれも大きくずれているので，重心位置の初期位置だけが問題ではなく，重心
位置推定方法を大幅に見直す必要があると考えられる．

15

5 動作中に歩行を検出する方法・実験
4 章では，直立，立ち上がり，歩行といった動作を個別に検証して測定値と推定値の比較を行った．ここでは，さらなる日常動作計測の前段階として，床反力計上で個別に行っていた動作を，Fig 5.1 のような室内の床で連続した動作を行い，同様な推定値が得られるかどうかを検証した．

5.1 実験方法
被験者は，健常男子 1 名(24 歳，180cm，71kgf)とした．
対象動作は，片足立ち（センサーの付いているほうの足を挙げる），直立，歩行 2 歩，
椅子に着席できるよう体を回転させる，着席，立ち上がり，を一連の動作として行った．
なお係数については，歩行動作の前後で，センサーの出力が 0 になる特徴的な出力に着目して，歩行の場合は Table 4.3 のものを，それ以外の動作は Table 4.1 のものを使用した．

5.2 実験結果
実験結果を Fig 5.2 示す．
直立，立ち上がり動作は，波形の特徴が Fig 4.1～Fig 4.5 や Fig 4.9～Fig 4.11 とよく一致している．
1 歩目の場合は，体重(Body Weight)で正規化した百分率で，ピーク値 fz1，fz2，fz3 が，113.14，104.22，107.83 と Table 4.5 の推定値のピーク値平均 106.85，103.36，113.99と比較すると，ピーク値 fz1 が高く，fz3 が低いものの歩行に見られる二峰性の特徴も存在した．
しかし，2 歩目については，二峰性の特徴が見られなかった．

16

5.3 考 察
直立の推定値 5 回分平均値は，37.96kgf，分散は 1.88kgf2 であった．実験結果は，平均値が 34.44kgf，分散は 2.1kgf2 であった．このことから，直立という姿勢の性質上体重心の偏りに左右されやすい動作であることを鑑みると，波形だけでなく，荷重も正確に取れていると考えられる．
1 歩目の歩行動作ついては，歩行特有の二峰性の特徴はあるが，ピーク値に問題があった．踵部のピーク値 fz1 が推定値の平均 106.85 よりも大きい 113.14 になった．理由としては，床反力計への着足時に実験器具が持ち上がることがたびたびあったので，Fig 5.1の使用した歩行路が心理的に解放され，特定の場所を踏む必要がなかったため，床反力計
よりも強く踏み込めたものだと考えられる．つま先部のピーク値 fz3 は推定値の平均113.99 よりも小さい 107.83 となった．理由としては，床反力計での歩行は 1 歩分で，2歩めを歩くための体制を考える必要がなかったものと思われる．したがって，複数歩く場
合は，次の歩行を無理なく行わなければならないため，結果として蹴り出しが弱くなったものだと考えられる．
2 歩めにについては，二峰性の特徴が見られなかった最大の理由としては，蹴り出しがなかったことが考えられる．波形の特徴としては，踵部 fz1 のピーク値 119.13 から徐々に減少していくものであった．これも，おそらく前述の理由と同じで，蹴り出しを強くしてしまうと体制が崩れてしまうため，心理的な制約がかかった可能性が考えられる．
立ち上がりについては，波形の形が立ち上がり方によって大きく異なるため，単純に比較して評価することが難しいと考えられる．
Fig 4.6 の波形の形と見比べてみると非常によく似た波形をしていて，立ち上がった出
力も 30kgf 程度で一致しているため，ある程度信頼できる結果ではないかと思われる．
以上のことより，歩行を 2 歩目を除けば，ある出力の傾向を見れる程度には正確に計測できていることが分かった．しかし，係数を用いて測定する場合は，導出方法に依存した測定でしか正確に推定できているとは言い切れず，日常生活に見られる数多の動作を測定するには現方法では難しいと考えられる．改善点として考えられるのは，フォースセンサの電圧を荷重に変換して，足裏に隙間なく敷き詰めれば，すべての動作を計測できる可能計が高いため今後の研究課題としたい．

17

6 結 言フォースプレート型の床反力計とウェアラブルな床反力計の製作し，試用実験を行った．
フォースプレート型の床反力計を実測値として，ウェアラブルな床反力計の出力から重回帰分析を用いて，回帰式を導出した．検証実験を行い実測値と推定値の比較を行った．
導出した回帰式は，重心をほとんど動かさない方法で求めた場合は，直立・立ち上がり動作でよく一致した．重心を大きく動かした方法で求めた場合は，センサーを付けていた方に荷重を掛けて立ち上がる場合のみよく一致した．歩行の場合は多少の誤差が見られる
ものの二峰性の特徴や，波形の形は一致した．
足圧中心の推定では，実験方法(1)による直立姿勢での重心位置推定を除けば，大きく実測値と異なる結果となった．現用の重心を算出する方法では，わずかに床反力が算出されると，床反力系の端に重心が出力されてたためであると考えられるが，実験方法(2)による直立姿勢の重心位置推定で大きな誤差があったため，重心位置の初期位置だけが問題ではなく，重心位置推定方法を大幅に見直す必要があると考えられる．
動作中に歩行を検出する方法・実験では，歩行を 2 歩目を除けば，ある出力の傾向を見れる程度には正確に計測できていることが分かった．しかし，係数を用いて測定する場合
は，導出方法に依存した測定でしか正確に推定できているとは言い切れず，日常生活に見られる数多の動作を測定するには現方法では難しいと考えられる．改善点として考えられるのは，フォースセンサの電圧を荷重に変換して，足裏に隙間なく敷き詰めれば，すべての動作を計測できる可能計が高いため今後の研究課題としたい．

18

<<参考文献>>
1) 桐山希一，足底圧の動的変化を指標とした健常成人の歩行制御および片麻痺歩行に関する研究，医療保健学研究，Vol.3，pp1-40，20122) 宮崎信次，岩倉博光，歩行評価のための床反力連続計測装置，医用電子と生体工，
Vol.15，No.7，pp47-52，1977
3) 葉山浩樹，福田博也，異なる歩調および履物における床反力推定インソールの性能評
価，生体医工学，Vol.52，pp108-112，20144) 岩間隆之，マイコンを使用した小型床反力計の製作，大分大学，卒業論文，pp1pp22，20155) 岡田誠，才藤栄一，大塚圭，櫻井宏明，武田斉子，寺西利生，鈴木由佳理，岡西哲夫 ，
寺尾研二，加賀順子，金田嘉清，トレッドミル歩行と平地歩行における床反力の 比較，
理学療法学，Vol.29，pp209-211，2002
6) 浜野悠介:重量センサを用いた忘れ物防止のための持ち物の組み合わせ推定手法，筑波大学情報学群情報科学類，卒業論文，2012
7) 中園貢盛，福田博也，薄型フォースセンサの基本性能評価と足底荷重計測への応用，
生体医工学 Vol49，p245-249，20118) 葉山浩樹，福田博也，薄型フォースセンサと無線モジュールを用いた床反力計測シス
テムの開発，生体医工学，Vol53，pp31

19

<<付録>>

Fig 2.1 ロードセル

Fig 2.2 使用するアナログ回路図
20

Fig 2.3 完成した回路基板（上:表・下:裏)21

Fig 2.4 arduino Leonardo

Table 2.1 1 つのロードセルを使用するのに必要な機器

22

Fig 2.5 床反力測定概要

Fig 2.6 ロードセルとジャンパ線接続

23

Fig 2.7 床反力計完成図

24

Fig 2.8 増幅後電位差計測

Fig 2.9 ロードセルの静特性25Table 2.2 直立時の体重計と床反力計の測定値との比較

Fig 3.1 センサーの配置位置

Fig 3.2 感圧面を広げるためのポリエチレン
26

Fig 3.3 靴底インソール装着図

Fig 3.4 床反力推定インソールを装着した足27

Fig 3.5 抵抗-電圧変換回路

Fig 3.6 荷重と出力の関係

28

Fig 3.7 装置全体図

29

Table 3.1 実験方法(1)で得られた係数

Table 3.2 実験方法(2)で得られた係数

Table 3.3 実験方法(3)で得られた係数

30

40

荷重 [kgf]

35

30

実測値
推定値

25

20
0

5

10

15

20

25

30

データ個数 [ 個 ]Fig 4.1 実験方法(1)から得られた直立姿勢の結果①45

荷重 [kgf]

40

35
実測値
推定値

30

25

20
0

5

10

15

20

25

30

35

データ個数 [ 個 ]Fig 4.2 実験方法(1)から得られた直立姿勢の結果②

31

60

荷重 [kgf]

50
40
30

推定値
実測値

20
10
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

データ個数 [ 個 ]Fig 4.3 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合①7060

荷重 [kgf]

50
40
推定値
実測値

30
20
10
0
0

50

100

150

200

250

300

350

データ個数 [ 個 ]Fig 4.4 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合②

32

70
60

荷重 [kgf]

50
40
推定値
実測値

30
20
10
0

データ個数 [ 個 ]Fig 4.5 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合②4035

荷重 [kgf]

30
25
20

推定値
測定値

15
10
5
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

データ個数 [ 個 ]Fig 4.6 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合①

33

45
40

荷重 [kgf]

35
30
25
推定値
測定値

20
15
10
5
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

データ個数 [ 個 ]Fig 4.7 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合②

50
45
40

荷重 [kgf]

35
30
25

推定値
測定値

20
15
10
5
0
0

50

100

150

200

250

300

350

データ個数 [ 個 ]Fig 4.8 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合③

34

40

荷重 [kgf]

35

30

実測値
推定値

25

20
0

5

10

15

20

25

30

35

40

データ個数 [ 個 ]Fig 4.9 実験方法(2)から得られた直立姿勢の結果①40

荷重 [kgf]

35

30

実測値
推定値

25

20
0

5

10

15

20

25

30

35

データ個数 [ 個 ]Fig 4.10 実験方法(2)から得られた直立姿勢の結果②

35

60

荷重 [kgf]

50
40
30

推定値
実測値

20
10
0
0

100

200

300

400

500

600

データ個数 [ 個 ]Fig 4.11 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合①

50
45
40

荷重 [kgf]

35
30
25

推定値
実測値

20
15
10
5
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

データ個数 [ 個 ]Fig 4.12 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合②

36

60

荷重 [kgf]

50
40
30

推定値
実測値

20
10
0
0

100

200

300

400

500

600

データ個数 [ 個 ]Fig 4.13 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合③

50
45
40

荷重 [kgf]

35
30
25

推定値
実測値

20
15
10
5
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

データ個数 [ 個 ]Fig 4.14 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合①

37

45
40

荷重 [kgf]

35
30
25
推定値
実測値

20
15
10
5
0
0

50

100

150

200

250

300

350

データ個数 [ 個 ]Fig 4.15 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合②4035

荷重 [kgf]

30
25
20

推定値
実測値

15
10
5
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

データ個数 [ 個 ]Fig 4.16 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合③38

Fig 4.17 歩行①

Fig 4.18 歩行②

39

Fig 4.19 歩行③

Table 4.1 実験方法(1)の直立姿勢諸データ

Table 4.2 実験方法(2)の直立姿勢諸データ

40

Table 4.3 実験方法(1)・実験方法(2)の立ち上がり動作諸データ

Table 4.4 実験方法(3)の歩行動作諸データ

Table 4.5 歩行時のピーク値 fz1，fz2，fz3 の比較

41

125

重心位置 x

[mm]

120

115
実測 x 重心推定 x 重心

110

105

100

0

5

10

15

20

25

30

データ個数 [ 個 ]Fig 4.20 実験方法(1)での直立の x 軸方向重心位置

[mm]

95

重心位置 y100

90

実測 y 重心推定 y 重心

85

80
0

5

10

15

20

25

30

データ個数 [ 個 ]Fig 4.21 実験方法(1)での直立の y 軸方向重心位置

42

200
180

重心位置 x

[mm]

160
140
120
100

実測 x 重心推定 x 重心

80
60
40
20
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

データ個数 [ 個 ]Fig 4.22 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合の x 軸方向の
重心位置

300

重心位置 y

[mm]

250
200
150

実測 y 重心推定 y 重心

100
50
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

データ個数 [ 個 ]Fig 4.23 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合の y 軸方向の
重心位置

43

200
180

重心位置 x

[mm]

160
140
120
100

実測 x 重心推定 x 重心

80
60
40
20
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

データ個数 [ 個 ]Fig 4.24 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合の x 軸方向の
重心位置

250

重心位置 x

[mm]

200
150
実測 y 重心推定 y 重心

100
50
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

データ個数 [ 個 ]Fig 4.25 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合の y 軸方向の
重視位置

44

重心位置 x

[mm]

120

80
実測 x 重心推定 x 重心
40

0
0

5

10

15

20

25

30

35

40

データ個数 [ 個 ]Fig 4.26 実験方法(2)での直立の x 軸方向重心位置

100

重心位置 y

[mm]

90
80
70

実測 y 重心推定 y 重心

60
50
40
0

5

10

15

20

25

30

35

40

データ個数 [ 個 ]Fig 4.27 実験方法(2)での直立の y 軸方向重心位置

45

200
180

重心位置 x

[mm]

160
140
120
100

実測 x 重心推定 x 重心

80
60
40
20
0
0

100

200

300

400

500

600

データ個数 [ 個 ]Fig 4.28 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合の x 軸方向の
重心位置
200
180

重心位置 y

[mm]

160
140
120
100

実測 y 重心推定 y 重心

80
60
40
20
0
0

100

200

300

400

500

600

データ個数 [ 個 ]Fig 4.29 センサーの付けている足に重心を掛けて立ち上がる場合の y 軸方向の
重心位置

46

200
180

重心位置 x

[mm]

160
140
120
100

実測 x 重心推定 x 重心

80
60
40
20
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

データ個数 [ 個 ]Fig 4.30 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合の x 軸方向の
重心位置
250

重心位置 y

[mm]

200

150
実測 y 重心推定 y 重心

100

50

0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

データ個数 [ 個 ]Fig 4.31 センサーの付いていない足に重心を掛けて立ち上がる場合の y 軸方向の
重心位置

47

[mm]

150

重心位置 x

200

100

実測 x 重心推定 x 重心

50

0
0

20

40

60

80

100

120

データ個数 [ 個 ]Fig 4.32 歩行の x 軸方向の重心位置

250

重心位置 x

[mm]

200

150
実測 y 重心推定 y 重心

100

50

0
0

20

40

60

80

100

データ個数 [ 個 ]Fig 4.33 歩行の y 軸方向の重心位置

48

120

Table 4.6 直立時の x 軸，y 軸重心の RMSE

Table 4.7 立ち上がり動作の x 軸，y 軸重心の RMSE

Table 4.8 歩行動作の x 軸，y 軸重心の RMSE

Table 4.9 各実験方法から得られた重心位置を推定する係数49

Fig 5.1 使用した歩行路

50

Fig 5.2 連続した動作

51