1 章 緒言
床反力の測定は，歩行分析において非常に重要である．リハビリテーション（以下リハビリ）現場では，床反力を測定することで手術前後を比較することができ，歩行障害の重症度の診断，治療方針の決定，治療の効果判定が可能である[1]．骨折治療後のリハビリテーションでは，術後の経過に合わせて適切な負荷をかける必要がある．外部からの負荷がなければ骨の再生は促進されない．一方で強い負荷をかけると，再生中の骨が破壊されてしまう．骨折患者は治癒するまで初めは 10kgf，次に 20kgf というように荷重をかけるよう要求される．したがってリハビリ現場では，床反力を測定し，定量的に評価することが求められている．これらの背景から，超高齢化が進行している日本や先進国では，床反力の測定は非常に重要である．
床反力の測定には様々な測定方法が存在するが，一般にフォースプレートやトレッドミ
ルが用いられる[2]．しかし，これらの装置を用いた計測には問題点が存在する．フォース
プレートは非常に高価なため，患者が容易に使用することは困難である．それだけでなく，装置が大掛かりなため測定場所が限定される[3]．更に，被験者がフォースプレートの位置を意識して歩行等の動作を行うため，自然な動作での測定が困難である．また，トレッド
ミルによる測定では，方向転換や階段昇降などの日常生活で起こりうる動作を再現することができない．
これらの問題より，近年はフォースプレートのウェアラブル化が進められている．ウェ
アラブルに測定できる装置として，多数のセンサを敷き詰めたインソール型のセンサ装置が市販されているが，高価であることが問題点として残っている．そこで本研究室では，置き型の装置ではなく，自由に持ち運べ，日常動作ができる測定装置を開発した．この装置では，比較的安価で取り扱いやすい薄型の圧力センサに注目し，インソール型および履物型の床反力測定装置を製作した．
また，この装置は筋骨格系の力学解析にも応用できると考えている．床反力と関節角度を測定することで，筋骨格系の力学解析が可能となる．そこで本研究室では，動作測定装置においても慣性センサを用いることでウェアラブルにしたものが開発されている．これ
らのシステムを統合すれば，ウェアラブルなセンサシステムによって日常動作や作業動作を対象にできる．それにより，腰痛などの原因となる作業動作や頻度を特定できることが期待される．
本研究では，この統合システムの前段階として薄型フォースセンサ付きウェアラブル床
反力測定装置を製作し，その推定精度を検証した．更に，骨折患者にも応用できると考え，新たな推定方法を検討した．推定値と比較する実測値として，ロードセルを用いて製作した装置を床反力計として使用した[4]．

12 章 薄型フォースセンサ付きインソールの製作
2.1 本装置の製作
フォースプレートを日常で使用するには測定場所や高価などの問題が生じるため，比較的安価でウェアラブルなフォースセンサに注目した．本研究で使用した薄型センサ（FlexiForce，NITTA 社製）を図 1 に示す．このセンサは厚さ 0.2mm と薄く，インソールに取り付けるのが容易である．また，先端の直径 9.5mm の円形部分が感圧面になっている．
測定では，このセンサの感圧面より広い範囲で荷重されるため，荷重が感圧面内に収まる必要がある．そこで，厚さ 0.4mm のアルミニウムを直径 9.5mm の円盤状に加工し，両面テープで感圧面に貼り付けた[5]．また，厚さ 2.5mm のポリエチレンを同一に切り，センサを挟むことでインソールに取り付けやすくした（図 2）．この断面図を図 3 に示す．このセン
サは，感圧面に加わる荷重に反比例して抵抗値が変化する．つまり，コンダクタンスは荷重に比例する．そこで，センサ出力であるコンダクタンスの変化を図 4 の抵抗-電圧変換回路を用いて電圧に変換して取り出した．
センサの配置位置(図5)についてはb，足圧面を荷重の大きく加わる踵部，MP関節部，拇
趾部の3つのエリアに分けて各エリアに2つずつセンサを配置した[6]．また，センサ出力
は，初学者でも簡易的なプログラムを用いて使用できるというマイコン（Arduino
Leonardo）を用いてPCにデータを送信した．

2.2 センサ特性
測定では，起立動作や歩行動作を測定するため，実測値として得られる床反力計とセン
サ出力に遅れや差が生じた場合，床反力の推定精度を正確に比較することができない．そこで，ロードセルが位置する床反力上でセンサに荷重をかける測定実験を行った．実験では，早く荷重をかけた場合と遅くかけた場合を各10回ずつ測定した．ロードセルおよびセンサの出力をそれぞれ100％としてグラフに示す．その例として，早く荷重をかけた際の出力を図6に示し，遅くかけた場合を図7に示した．また，比較した出力の誤差を表1，表2に示す．これにより本研究における測定では，センサ出力の遅れは無視できる．
測定では，荷重が増加するにつれ，センサ出力も比例的に増加する必要がある．そのため，2.1節で説明した変換回路を用いて，センサの感圧面に荷重をかけた結果が図8である．

2.3 床反力および足圧中心の推定方法
床反力の実測値は，床反力計から得られる（図 9）．床反力計には，電子体重計に取り付けられた 4 つのロードセルの抵抗値を増幅してリアルタイムに測定できる簡易なものを用いた．図 10 に示すように，床反力計の中心を原点とし，各ロードセルの座標を決めた．足2

型は被験者が踏む位置を決めた場所である．この床反力計から得られる電圧を荷重に換算した値の和が床反力で，重心位置が足圧中心とした．また，図 10 の X 方向が内側，Y 方向
が前方と定めた．
薄型フォースセンサ付きインソールを装着した足で床反力計を踏むと，実測値 Fz とインソールに配置した 6 つのセンサ出力 f1～f6 が得られる．Fz を従属変数，f1～f6 を独立変数として重回帰分析により回帰係数 A1～A6 を求めた．これらの回帰係数を用いて推定値 FZ’を式(1)のように関係づけた．
6
𝐹𝑧 ′ = ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑖 （1）𝑖=1

足圧中心の推定には 2 通りの方法を用いた．1 つは，薄型フォースセンサ付きインソー
ルから得られた f1～f6 と 6 個のセンサの X 座標 X1～X6[mm]，Y 座標 Y1～Y6[mm]を式(2)に代入し，足圧中心 xg[mm]，yg[mm]を求める．これが設置位置から直接推定された足圧中心
である．
6
6
6
6

𝑥𝑔 = ∑ 𝑓𝑖 𝑋𝑖 ⁄∑ 𝑓𝑖 , 𝑦𝑔 = ∑ 𝑓𝑖 𝑌𝑖 ⁄∑ 𝑓𝑖
𝑖=1

𝑖=1

𝑖=1

（2）

𝑖=1

2 つ目の方法として，足圧中心を求める際にも荷重の場合と同様に，重回帰分析を用いた推定を行った．この場合，床反力計から得られる足圧中心が従属変数で，f1～f6 を独立変数とする．これより得られた回帰係数 B1～B6，C1～C6 を式(3)に代入して，足圧中心 xg’，
yg’を推定した．
6
6𝑥𝑔 ′ = ∑ 𝐵𝑖 𝑓𝑖 , 𝑦𝑔 ′ = ∑ 𝐶𝑖 𝑓𝑖 （3）𝑖=1
𝑖=1

式(1) ～式(3)に用いた係数は被験者ごとに定めた被験者固有のものとした．また，式(2)，式(3)で求めた足圧中心は，被験者が踏む位置によって決まるため補正する必要がある．そこで実測値と推定値の平均誤差を取り，誤差分を平行移動することで補正した．

3

2.4 実験方法
薄型フォースセンサ付きインソールによる床反力の推定精度を検証するため，測定実験を行い，実測値と推定値を比較した．薄型フォースセンサ付きインソールは，3 つ用意し，被験者の足のサイズによって使い分けた．対象は健常男子 4 名，女子 1 名，合計 5 名(A～E)で，年齢 22.8±0.75 歳，身長 164.8±6.05 cm，体重 59.0±12.6kgf であった．
初めに，被験者固有の係数を得るための測定を行った．測定装置を左足に付け，左足を床反力計に，右足を同じ高さの体重計に乗せた．この状態で体重心を自由に動かして得られた測定値をもとに，起立や歩行動作に対応できる係数を得た．次に 2 つの動作を測定した．ただし 6 つのセンサを荷重換算した合計が 1kgf 未満の場合，足圧中心の推定をしなかった．測定風景を図 11 に示す．
（ⅰ）薄型フォースセンサ付きインソールを装着した状態で椅子からの起立動作を測定した．左足を床反力計に乗せ，右足は同じ寸法の体重計に乗せた．この動作を 5 回行なっ
た．
（ⅱ）平地歩行動作を測定した．自然な歩行に近づけるため，踏む床反力計の前後に体重計を置き，右脚で体重計を踏み，次に薄型
圧力センサ付きインソールを付けた左足で床反力計を踏む．最後に右脚で 3 つ目の体重計を踏むように測定した．この動作も 5 回測定した．

2.5 結果起立動作の床反力および足圧中心の結果を図12に，歩行動作の結果を図13に示す．それぞれ(a)は床反力の大きさ，(b)は足圧中心の結果である．床反力の大きさは，横軸に時間を100％とした割合を，縦軸に被験者の体重を100％とした割合を示した．足圧中心の結果
では，両軸に距離mmとった．また表3には床反力の推定誤差，表4では，被験者の足のサ
イズを100％とした足圧中心の推定誤差を示した．なお，図12，図13は測定における典型的な例であり，被験者1名分である．
起立動作では，図12(a)より踵部に荷重が大きくかかっていることがわかる．床反力の推定精度としては，平均して体重の3.98％，最大で9.61％の誤差で推定することができた．
図12(b)の足圧中心軌跡をみると，踵から土踏まず付近に移動していることがわかる．足
圧中心の推定精度は，直接推定する場合より回帰係数を用いる方が精度は高かった．更に，X方向とY方向を比較すると，X方向の誤差が小さいことがわかる．被験者によっては特徴的な結果も得られた．図14(a)をみると，荷重は踵部だけでなく3つのエリアに均等にかかっていることがわかる．図14(b)より足圧中心は踵部から拇趾部に移動している．
歩行動作は，図13(a)により踵から拇趾部に荷重が移動していることがわかる．これに伴い図13(b)では，足圧中心も踵から拇趾部に分布している．しかし，この結果は歩行動作の特徴である二峰性が得られなかった．これは，実験の環境上蹴り出しが弱かったためで4

ある．床反力の推定精度は，平均して体重の5.55％，最大で38.9％の誤差で推定することができた．足圧中心の推定精度は，歩行動作でも同様に直接推定する場合より回帰係数を用いる方が精度は高かった．更に，X方向とY方向においても，X方向の誤差が小さいことがわかる．起立動作と歩行動作を比較すると歩行動作時の方が推定値の誤差は大きくなった．歩行動作でも被験者によっては特徴的な結果が得られた．その結果を図15(a)，(b)に示す．足圧中心は，踵部から足のやや内側を沿って拇趾部に分布している．床反力は，測定の傾向では着地時に被験者の体重を超える荷重を測定していたが，この結果ではやや小さく測定されていた．

2.6 考察表3，表4より，歩行動作の床反力および足圧中心の推定精度は起立動作より低い結果となった．これは，推定方法に由来していると考えられる．床反力および足圧中心は，様々な動作でも推定できることを目的として，体重心を移動させて測定した値から回帰係数を算出している．しかしこの測定方法は，常に足裏を設置させた状態で測定している．推定の対象動作である起立動作では，常に足裏が床反力計に設置している．一方で歩行動作
は，足裏が離れるため，センサ出力が踵部や拇趾部に偏る．そのため，歩行動作時の場
合，推定精度が低くなったと考えられる．これは，回帰係数を得る動作や測定方法を検討することで，精度向上の余地がある．また，被験者によって足圧中心軌跡は異なった結果
より，センサの配置位置を再検討，またはセンサの個数を増やすことで，精度が向上すると考えられる．
足圧中心の推定ではY方向の推定精度がX方向より低い結果であった．これは，床反力
および足圧中心がX方向よりY方向に広く分布していると考えられる．

5

3 章 リハビリテーション動作における床反力の推定方法
3.1 背景および装置の改良
被験者固有の回帰係数を用いて起立および歩行動作の床反力を推定した結果，平均して体重の6％以内で推定することが可能であった．この結果より，骨折患者のリハビリテーションに応用できると考えた．リハビリ現場で骨折患者は，回復状態によって10kgfや20kgfの荷重をかけるよう医師に要求される．しかし，これは患者の感覚に依存する．つまり，片麻痺患者のリハビリテーションでは，患者はどの程度の荷重が作用しているか分からない．そこで，本装置を用いて定量的に判断できると考えた．
本装置は，リハビリ現場で使用するには問題があった．インソール型の装置であるため，履き心地や，センサの治具により怪我をしないか確認するのが困難であった．そこ
で，履物式かつセンサをソールの外に配置することでこの問題を解決した（図16）．また，センサ1つ1つを独立させ，センサの配置位置を再検討した（図17）．
推定方法にも問題点は存在する．2章の推定方法では，被験者固有の回帰係数を算出した後に対象動作の推定となる．そのため，骨折患者の床反力を推定する際，患者固有の回帰係数を算出するための動作を測定しなければならない．これは，患者に負担が掛かるだ
けでなく，どのような被験者でも容易に床反力を推定することが困難である．そこで，どのような被験者でも推定できる推定式を構築し，床反力を推定する方法を提案した．2章で述べた推定式は1次式であるため，被験者固有の回帰係数を使用しなければならなかった．どのような被験者も推定可能な推定式を構築するには，2次式で推定式を構築することで2章の問題が解決できると考えた．

3.2 対象と方法
対象は健常男子7名（A～G）で年齢22.1±1.1歳，身長169.9±4.5cm，体重61.3±4.9kgfとした．足裏を完全に地面に着け，荷重をかける動作（以下リハビリ動作）を用いて被験者7名分を測定し，推定式を構築した．これまでの研究より，高荷重での推定精度が低かったことから，10kgfおよび20kgfは10歩，30kgfは20歩，40kgfおよび50kgfは30歩ずつ測定した．この動作を用いた推定式方法を3つ提案した．リハビリ動作では，起立した状態で右脚を体重計に，履物式の装置を装着した左足を体重計と同じ高さの床反力計に乗せて測定した．その後各推定方法で，7名分のリハビリ動作の床反力を推定した．
（ⅰ）推定式を式（4）に示す．FZ’は床反力の推定値，A1～A27は様々な被験者でも推定できる回帰係数，f1～f6はセンサ出力である．

6

6

6

27

6

Fz ′ = ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑖 + ∑ ∑ ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑘 𝑓𝑙 （4）𝑖=1𝑖=7 𝑘=1 𝑙=1（ⅱ）回帰係数を算出するためのパラメータとして，被験者の足長，身長，体重を加えて推定式を算出した（式（5））．これにより，式（4）より推定精度が向上すると考えた．FZ’は床反力の推定値， A1～A54は様々な被験者でも推定できる回帰係数，f1～f6はセン
サ出力，f7～f9は，足長，身長，体重である．
6

54

9

9

Fz ′ = ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑖 + ∑ ∑ ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑘 𝑓𝑙 （5）𝑖=1𝑖=7 𝑘=1 𝑙=1（ⅲ）回帰係数を算出するためのパラメータとして，方法（ⅱ）に新たなパラメータを追加した。更に，荷重ごとに推定式を構築することにより，推定値と実測値の最大誤差が小さくなると考えた．センサ出力には，同じ荷重でも被験者によって特徴があった．そこで，測定した全てのデータを用いてセンサ出力の平均値を算出した．この値を基準として，測定時のセンサの合計値が基準値を上回っている場合は－50，下回っている場合は 50 とし，
10 個目のパラメータとして追加し，被験者 7 名分のリハビリ動作 10kgf のデータから 10kgfの荷重をかけた場合の推定式を構築した．その推定式を式（6）に示す．FZ’は床反力の推定
値，A1～A65 は様々な被験者でも推定できる回帰係数，f1～f6 はセンサ出力，f7～f10 は，足長，身長，体重，補正値である．同様に 20kgf～50kgf の荷重域の推定式も構築した（式（7）～式（10））．
6

65 10 10Fz ′ = ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑖 + ∑ ∑ ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑘 𝑓𝑙𝑖=1（6）～（10）𝑖=7 𝑘=1 𝑙=1

3.3 結果
前節で述べた推定方法（ⅰ）～（ⅲ）の結果を表5～表7に示す．これは，実測値と推定値の平均誤差，標準偏差，最大誤差を示している．更に，リハビリ現場では5kgfでの推定精度が必要になることから，5kgf以内の推定精度も示している．骨折患者の床反力の推定
精度は，5kgf以内での推定が重要であるため，被験者の体重で正規化せずに誤差をkgfで7検証した．
推定方法（ⅰ）では，平均して8.90±2.24kgfの誤差で推定が可能であった．平均して最大では，42.85kgf，5kgf以内での推定精度は53.49％であった．また，この推定方法による結果には傾向がみられた．荷重が大きくなるにつれ，床反力の誤差は大きくなる傾向であった．更に，低荷重における推定と高荷重での推定には特徴があった．図18より，低荷重
では，床反力は実測値より小さく推定される傾向にあった．これに対し図19より，高荷重では推定値は大きく推定する傾向にあった．結果としては表5より，被験者によって推定精度は異なり，様々な被験者の床反力を精度良く推定することは困難であった．
推定方法（ⅱ）では，平均して6.02±1.97kgfの誤差で推定が可能であった．最大では，33.03kgf，5kgf以内での推定精度は59.33％であった．この結果より推定方法（ⅰ）と比較
すると精度よく推定できていることがわかる，しかし，この5kgf以内での推定精度は60％程であり，最大では33kgfの誤差が生じた．また，全体として床反力の推定には傾向はみられなかったが，被験者によっては傾向がみられた．図20，図21より，同じ荷重時の推定であっても，実測値より小さく推定される場合と大きく推定される被験者が存在した．新たなパラメータを追加し，回帰係数を増やした場合，推定精度は向上したが，更なる精度向上が求められる．
推定方法（ⅲ）では，平均して1.18±0.89kgfの誤差で推定が可能であった．最大では，12.56kgf，5kgf以内での推定精度は99.35％であった．この結果より，推定方法（ⅰ），（ⅱ）と比較すると大幅に精度向上に成功した．また，この推定方法には傾向がみられた．図22より，低荷重では，実測値に沿った推定が可能であった．30kgfからは図23，図24より，実測値に沿わない推定となっていた．この推定方法では，センサ情報から新たなパラメータを追加し，荷重ごとに推定値を構築した．この方法により，5kgf以内での推定精度は平均して99％を超える精度で推定することが可能であった．

3.4 考察パラメータを増やし，回帰係数を増加することで床反力の推定精度は向上している．推定方法（ⅰ）では，高荷重になるにつれ床反力の推定誤差は大きくなっている．これは，被験者によってセンサに加わる荷重が異なるからだと考えられる．表8は，各荷重における被験者別のセンサ出力を表したものであり，センサの平均値，最大値，最小値を示している．表より，10kgfでは，センサ出力が大きく加わる被験者と小さく加わる被験者とでは約70[V]差がある．一方で50kgfでは，約200[V]差が生じている．これにより，高荷重では推定精度が低下したと考えられる．この問題は，センサの感圧面を広げるための治具を再検討することや，センサの個数を増やすことで解決の余地がある．
推定方法（ⅱ）では，新たに被験者固有の定数であるパラメータを追加し，回帰係数を増加させた推定式を構築した．これにより，推定精度は向上したが5kgf以内の推定精度は大きく向上しなかった．推定方法（ⅱ）においても被験者によってセンサ出力が異なるこ
8

とが精度低下の要因であると考えられる．そこで，推定方法（ⅲ）では荷重ごとに推定式を構築し，センサ出力から，大きく出力される被験者，小さく出力される被験者に補正値を与えた．この値を10個目のパラメータとして推定式を構築し床反力を推定すると推定精度は大幅に向上した．荷重ごとに推定式を構築することで5kgf以内の推定精度は90％を超えた．しかし，図23，図24より，実測値に沿った推定ができない傾向にあった．これは，被験者固有の定数を与え回帰係数を増やして構築した推定式に問題があると考えた．誤差を小さくするよう回帰式を算出するため，例えば40kgfの床反力を推定する場合，f7～f9の定数項で40kgf付近を推定し，センサ出力で大きく推定値が変動しない推定式を構築していたためである．
これらの結果より，荷重ごとに推定式を構築することで推定精度は向上し，履物型の装置を用いて床反力を推定する有用性が確かめられた．

9

4章 推定式の分岐
4.1 分岐方法
リハビリテーション現場や日常動作を測定するには，リアルタイムに床反力の推定値を被験者に知らせる必要がある．しかし，前章の推定方法だと，測定後PC上で推定値を算出するため，実用的でない．そこで，リアルタイムに推定値を出力させる方法を提案した．前章の結果より，荷重ごとの推定値は構築されているため，実測値とセンサの情報か
ら，どの荷重の推定式を使用するか分岐させてはと考えた（ⅰ）．また，実測値の情報を用いると，床反力計とウェアラブル装置の2つの装置からの値が必要になるため，2つの装置を持ち運ばなくてはならない．そこで，リハビリテーション現場や日常動作でより容易に測定，推定するため，ウェアラブル装置の情報のみを用いてどの推定式を用いるか分岐させる方法も提案した（ⅱ）．
（ⅰ）床反力計から得られる実測値が1kgf以上15kgf未満であれば1，それ以外であれば0とした．この値をGZとする．この値を従属変数，センサの値を独立変数として回帰係数を算出し推定値GZ’を得た（式（11））．これにより，GZとGZ’の誤差が最小になる回帰係数
A1～A6が得られた．ここで得られた推定値GZ’と実測値GZの誤差の二乗が0.5より大きけれ
ば1，小さければ0とした．この値を判別値とした．ここで，実測値GZと判別値が同様に1であれば10kgfの推定式を使用すると定めた．これを15kgf以上25kgf未満，25kgf以上35kgf
未満，35kgf以上45kgf未満，45kgf以上の各荷重域で判別式を構築（式（12）～式（15））
し同様に判別した．
6
𝐺𝑧 ′ = ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑖 （11）～（15）𝑖=1（ⅱ）次にセンサの情報だけで推定式を分岐する方法を示す．床反力計から得られる実測値が15kgf未満であれば1，それ以外であれば0とした．この値をGZとする．この値を従属
変数，センサの値を独立変数として回帰係数を新たに算出し，推定値GZ’を得た（式（16））．これにより，GZとGZ’の誤差が最小になる回帰係数A1～A27が得られた．方法（ⅱ）では，この推定値が0.5より大きければ1とし，0.5未満であれば0とした．これを25kgf未満，35kgf未満，45kgf未満で同様に行った（式（17）～式（19））．また，各荷重での判別でどの荷重域の推定式を使用するか示したものを表9に示す．
6627 6
𝐺𝑧 ′ = ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑖 + ∑ ∑ ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑘 𝑓𝑙 （16）～（19）𝑖=1𝑖=7 𝑘=1 𝑙=1
10

4.2 結果
様々な測定データからどの荷重域の推定式を使用するかを，実測値とセンサの値から判定し，床反力を推定した．前節で用いた測定データを用いて方法（ⅰ）でリハビリ動作における床反力を推定した．その結果を表10に示す．床反力の誤差は，平均して1.94±
2.67kgf，最大誤差は44.99kgf，5kgf以内の推定精度は93.50％であった． 前章で述べた推定方法と比較すると現場での実用性があり，5kgf以内の精度は90％を超えた．しかし，最大誤差の精度は前章の結果より大きく低下した．
次にこの推定方法を用いて，歩行動作を測定し，床反力を推定した．荷重ごとの推定式を構築しているため，正しく推定式を分岐できれば，歩行動作でも精度良く推定が可能であると考えた．被験者は，前章の被験者Aを測定した．図25より，推定値は50kgf付近までしか推定できておらず，60kgf付近の推定はできていない．そこで，最大で50kgfの荷重がかかる歩行を被験者A～Cに訓練させた．この動作を3歩測定し推定精度を検証した．その結果を表11，図26に示す．50kgfまでの歩行では，通常歩行より精度よく推定できている
ことが分かる． 床反力の誤差は，平均して3.62±2.51kgf，最大誤差は12.91kgf，5kgf以内の推定精度は72.96％であった．
更に実用性を考慮した方法（ⅱ）でのリハビリ動作結果を表12に示す．床反力の誤差
は，平均して5.69±7.58kgf，最大誤差は55.96kgf，5kgf以内の推定精度は71.65％であった．被験者によって推定精度は平均より低いものとなっていた．低加重では比較的推定精
度は高かったが，図27より，50kgf時に正しく推定式を分岐できていない傾向にあった．
更に，分岐方法（ⅰ）で用いた被験者3名分の歩行動作を推定した．歩行動作の推定結果
は，平均して13.80±12.80kgf，最大誤差は61.09kgf，5kgf以内の推定精度は33.96％であった．表13より歩行動作では誤差が大きく，精度良く推定できた被験者は見られなかった．

11

4.3 考察
推定式の分岐方法（ⅰ）では，前章の推定結果と比較すると，5kgf未満の推定精度は大きく低下していないが，最大誤差をみると精度が低下していることがわかる．これは，被験者によってセンサ出力が異なることが要因として考えられる．前章では，あらかじめ推
定荷重域付近のデータを用いている．しかし，今回の推定方法は，床反力計からの値と，センサの値から判別式（式（11）～式（15））を用いて，あらゆるデータからどの荷重域の推定式を使用するか分岐させている．ここで表8をみると，同じ荷重域であってもセンサ出力は異なっていることがわかる．被験者によっては，本研究で開発した履物式の装置
では荷重を拾いきれていないと考えられる．したがってセンサ出力が原因で推定式を分岐できていない可能性が高い．この分岐方法も，回帰係数を増やすことで分岐精度は向上すると考えられる．更にセンサの配置位置や個数，感圧面に荷重を収めるための治具を検討することでこの問題は改善される余地がある．
図25に示した推定方法（ⅰ）を用いた歩行動作の推定では，50kgf以上の荷重を推定できていないことがわかる．これは推定式を構築した教師データに問題がある．各荷重域の推定式には10kgf～50kgfのデータから推定式を構築している．そのため60kgfの荷重が掛かった際，50kgfの推定式で推定している．これは，60kgfの測定を行い，新たに推定式を構築することで推定できると考えられる．
50kgfまでの推定を考慮し，最大で50kgf程の荷重がかかる歩行動作を測定した結果では，荷重のピーク時を精度良く推定できていないことが図26よりわかる．被験者の情報として，身長等の定数をパラメータとして使用しているため，実測値に沿う推定が困難であるからだ．これは，3章の考察と同様に，実測値に沿う推定方法を新たに検討する必要がある．
推定方法（ⅱ）でリハビリ動作を推定した場合，方法（ⅰ）と比較して実用的であると考えたが，推定精度は低下した．この推定方法は，センサの値だけでどの荷重域の推定式を使用するか分岐させている．各荷重域において正しく推定されているかを表14に示した．15kgf未満はセンサの値だけで正しく分岐できているが，その後は正しく分岐されていない．被験者によってセンサ出力は異なるため，新たな分岐方法を検討する必要があ
る．これまで推定式の回帰係数を増やすことで精度が向上した傾向から，分岐式の精度も向上すると考えられる．歩行動作の結果も同様に精度向上の余地がある．

12

5章 結言インソール型および履物式のウェアラブル床反力測定装置を製作し，床反力を推定した．
2章では，体重計を改良しリアルタイムに床反力を測定できる床反力計を実測値として，センサ出力から被験者固有の回帰係数を算出し，一次式で推定式を構築した．この推定式で推定された床反力と実測値を比較し，定量的に精度を検証した．また，足圧中心においては，2つの方法を用いて推定した．その結果，実測値と推定値の誤差を平均して，体重の10％以内，足圧中心は2％以内で推定できた．しかし最大では体重の38.9％，足圧
中心は12.90％の誤差が生じた．被験者固有の係数を得るために，対象動作の測定前に係数を算出するための動作を測定しなければならないことや，最大誤差が大きいことから新たな推定方法の検討が必要である．
3章では，2章の問題から，どんな被験者でも推定できる方法を提案した．結果として，
パラメータを増やし推定式に二次式を組み込むことで推定精度は向上した．更に荷重ごとに推定式を構築することで，リハビリ動作では5kgf以内の推定精度は99％を超えた．最大
誤差も平均して4.4kgfまで抑えることができた．
4章では，3章の結果から，測定データからどの荷重域の推定式を使用するか分岐できればどのような動作でも推定が可能であると考えた．方法（ⅰ）と方法（ⅱ）での推定結果を比較すると，方法（ⅱ）での推定精度が低下した．方法（ⅱ）は測定と推定方法において，簡易的かつリアルタイムに床反力の推定が可能であったが推定精度は低かった．この問題は，被験者によってセンサ出力が異なるため，センサ出力からのみでは正しく分岐できなかったと考えられる．そのため分岐方法を見直す必要がある．今後は50kgf以上における荷重域の推定式の構築，センサ出力から精度良く推定式を分岐することを研究課題と
したい．

13

＜参考文献＞[1]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，医用電子と生体工学，15(7)，487-492，(1997)．
[2]葉山浩樹，福田博也：インソール型フォースセンサによる足圧中心軌跡の推定，生体医工学，54(1)，15-21，(2016)．
[3]島津秀昭，山越憲一，神谷瞭，戸川達男，土屋喜一：床反力 3 成分の連続測定用計装靴，医用電子と生体工学，22(3)，170-176，（1982)．
[4]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，pp1-pp22，（2015）.
[5]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，49(1)，245-249，(2011)．
[6]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，
52(2)，108-112，(2014)．

14図 1 薄型フォースセンサ（FlexiForce，NITTA 社製)

図 2 感圧面を広げるアルミニウムとポリエチレン

図 3 断面図15

図 4 抵抗-電圧変換回路

図 5 センサの配置位置16出力[%]

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

ロードセル
センサ

0

0.1

0.2

時間[秒]

0.3

0.4

0.5

図 6 早い荷重時の出力

100
80
ロードセル

出力[%]

60

センサ

40
20
0
0

10

20

30

40

時間[秒]

図 7 遅い荷重時の出力

17

50

60

表 1 早い荷重時のセンサ出力誤差

表 2 遅い荷重時のセンサ出力誤差18図 8 荷重と出力の関係

図 9 床反力計19

図 10 フォースプレートとセンサの座標系

図 11 測定風景

20

60
50

BW[％]

40
実測値
30

推定値
拇趾部

20

MP関節部
踵部

10
0
0

20

40

60

80

時間[％]

(a)床反力(b)足圧中心軌跡
図 12 起立動作の結果

21

100

130

歩行動作時の床反力（典型例）

110

BW[％]

90
実測値

70

推定値
50

拇趾部

30

MP関節部

10

踵部

-10 0

20

40

60

立脚期[％](a)

床反力(b)足圧中心軌跡
図 13 歩行動作の結果

22

80

100

起立動作時の床反力（特徴例）
80

BW[％]

60
実測値
推定値

40

拇趾部
MP関節部

20

踵部
0
0

20

40

60

80

時間[％]

(a)床反力(b)足圧中心軌跡
図 14 特徴的な起立動作の結果

23

100

歩行動作時の床反力（特徴例）
110
90

実測値

BW[％]

70

推定値

50

拇趾部
30

MP関節部

10

踵部

-10 0

20

40

60

80

立脚期[％](a) 床反力(b)

足圧中心軌跡図 15 特徴的な歩行動作の結果

24

100

表 3 床反力の推定誤差

表 4 足圧中心の推定誤差

25図 16 履物式ウェアラブル床反力測定装置

図 17 センサの配置位置

26

表 5 推定方法（ⅰ）の推定結果

表 6 推定方法（ⅱ）の推定結果

表 7 推定方法（ⅲ）の推定結果

27

15

荷重[kgf]

10

実測値
推定値

5

0
0

50

100

150

200

データ個数

図 18 低荷重時の傾向

55

荷重[kgf]

50

45

実測値
40

推定値

35

30
0

50

100

150

200

データ個数

図 19 高荷重時の傾向

28

250

25

荷重[kgf]

20

実測値
推定値

15

10
0

50

100

150

データ個数

図 20 小さく推定される場合

4035

荷重[kgf]

30
25
実測値
推定値

20
15
10
0

20

40

60

データ個数

図 21 大きく推定される場合

29

荷重[kgf]

15

10
実測値
推定値
5
0

50

100

150

データ個数

図 22 実測値に沿う推定

荷重[kgf]

35

30
実測値
推定値

25
0

50

100

データ個数

図 23 実測値に沿わない推定

荷重[kgf]

55

50
実測値
推定値

45

40
0

50

100

150
データ個数

200

250

図 24 実測値に沿わない推定（高荷重）30表 8 各荷重域における被験者ごとのセンサ情報

表 9 判別値と推定荷重域の決定

表 10 分岐方法（ⅰ）の結果

31

歩行動作
80

荷重[kgf]

60
実測値

40

推定値

20
0
-20

0

10

20

30

40

50

60

-40

データ個数

図 25 歩行動作における推定式の分岐表 11 50kgf までの歩行動作における推定（分岐方法（ⅰ））

歩行動作
50

荷重[kgf]

40
30
20

実測値
推定値

10
0
0

10

20

30

40

50

データ個数

図 26 分岐方法（ⅰ）を用いた歩行動作の推定32

表 12 分岐方法（ⅱ）における結果

実測値
60

推定値

50

荷重[kgf]

40
30
20
10
0
0
-10

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

データ個数

図 27 分岐方法（ⅱ）における傾向

33

8000

9000

表 13 分岐方法（ⅱ）における歩行動作の結果

表 14 分岐方法（ⅱ）の分岐精度34