第１章

緒言

人が動物と異なる決定的な要因の 1 つに直立二足歩行がある．この直立二足歩行は，手の自由な使用を確保し脳の発達を促した．その結果，高度な作業能力や豊かな創造性を生み出すに至ったとされる．人が歩行を行う際に全荷重を支持している部分が足裏であり，歩行時にはこの足裏に床反力が作用する．床反力とは身体と床面が接触している部分の反力を 1 本の力線に合成したものであり，歩行障害などのリハビリテーション現場において症状の診断や治療効果を評価するために用いられる．
また近年では，歩行動作におけるリハビリテーションを効率的に，また回復具合を的確に評価するため分析機器を用いた解析が行われている．運動分析において分析機器を用いる利点として，(1)データの⻑期間の保存が可能である．(2)目視では捉えられない高速現象を把握できる．(3)運動の状態だけでなく，力の状態を計測できる．などが挙げられる．またそのデータを用いることで，(1)治療評価の客観的評価が可能である．(2)分析結果がその後の治療方針の指標となる．(3)患者や親族に具体的な回復度具合などの説明が容易になる．
といった効果を得ることができる．以上のように，リハビリテーションにおいて歩行障害の程度を的確に判断，評価することは重要である．そのため，歩行の定量的な評価を目指し種々の歩行計測，解析が試みられている．[1]
床反力を計測する機器として，最もよく用いられているものに床反力計(Fig.1.1)というものがあり，一般的には VICON(Fig.1.2)などの測定設備の中で光学式カメラなどと一緒に用いられる．しかしこの床反力計は高精度である半面，非常に高価であり所有している団体も限られ，また大掛かりな装置であるため測定空間が限られ，日常動作の測定などは困難である．そこで従来研究では，小型で軽量，比較的安価，装着時に移動が可能で測定空間や測定動作に制限がないといった点に焦点を当て，リハビリテーション現場において±5kgf以内で床反力を測定出来るような，薄型フォースセンサを用いた床反力推定装置や計測システムの作製を行ってきた．それに次ぎ，薄型フォースセンサと同じひずみゲージを利用したロードセルというものを用いて，床反力を計測する装置や計測システムの作製を行ってきた．どちらも同じ原理で力を測定するものであるが，形状などの違いから床反力測定装置のハードウェア面での違いが生まれ，それに伴い計測前のプログラムや計測後のデータ処理などのソフトウェア面での違いが出てくる．
本研究では，後者のロードセルを用いた床反力を計測する装置や計測システムの作製に焦点を当て，前者の薄型フォースセンサを用いた床反力推定装置及び計測システムとの違い，利点，欠点などについて触れつつ装置や測定システムの概要を述べ，実際の歩行動作などにおける床反力の測定精度について考察する．

1

第２章

実験装置

本研究で作製した床反力計測システムについて，従来研究からの変更した箇所について説明しつつ，最終的に実験で用いる計測装置として示す．
2.1

ロードセルについて・ロードセルとは本研究で用いたロードセルを Fig.2.1 に示す．市販の体重計(DRETEC BODYSCALE「Glasse」)に使用されていたものを取り出し使用した．ロードセルとは，力(質量，トルク)を検出するセンサである．力を加えると，それを電気信号に変換して出力する．ロードセルには，磁歪式ロードセル，静電容量型ロードセル，ジャイロ式ロードセル，ひずみゲージ式ロードセルなどがあるが，本研究ではひずみ式ロードセルを使用した．ロードセルの表面にはひずみゲージというものが貼り付けられている．ひずみゲージは， 変形するとその変形の量に応じて抵抗値が変化するセンサである．ロードセルに力を加えるとロードセルが変形する．同時にひずみゲージも変形し，ひずみゲージが変形するとその抵抗値が変化する．ロードセルの電源端子に電圧を加えると，出力端子からはひずみゲージの抵抗値の変化に比例する電圧が出力される．ロードセルは，このような原理で力を電気信号に変換している．櫻井らの先行研究によると，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，デジタルマルチメータを使用して計測したところ，最大 50kgf まで量ることが可能である事が分かっている．［2］・ロードセルを使用した理由
前述したように，従来研究では NITTA 社製の薄型圧力センサ(Fig.2.2)を用いた床反力推定装置(Fig2.3)の開発を行ってきていた．薄型圧力センサ自体は薄く，小さく，軽量であることから装着時に移動がしやすく，測定空間や測定動作の制限が少ないという特⻑がある．
しかし，従来研究で使用している床反力推定装置は比較的安価での作製を目的の一部としているため，靴底に貼り付けてある圧力センサは，Fig2.3 の緑丸の箇所，すなわち人の歩行動作時の代表的な重心軌跡上に，荷重の大きく加わる踵部，MP 関節部(親指の二番目の関節)，拇趾部の 3 つのエリアに分けて計 6 つ配置しているのみである．圧力センサが薄型であるため歩行動作時に，圧力センサの貼り付けられていない箇所に荷重が分散した場合，床反力を正しく計測出来ない．そのため圧力センサを用いた装置では，得られた電圧を直接荷重に換算しても誤差が大きく出てしまう．そういった理由からこれまでは，センサから得られた電圧と実測荷重から重回帰分析を行うことで床反力を推定する方法を用いてきた．最近では，一ノ瀬［3］らのロジスティック回帰分析やパーセプトロンを用いた機械学習により推定精度は向上している．しかし，その仕組みやデータ処理が複雑であるので現段階では改善点も多く見られる．
本研究の目標の一部として，リハビリテーション現場における直立状態での踏み込み動作や歩行動作時の床反力を±5kgf 以内で測定出来る装置の開発というものがある．そこで
2

形状の関係上，薄型圧力センサより高さを生み出しやすく，荷重がセンサ以外の場所に逃げないような設計を実現しやすいロードセルを用いる事で，出力電圧から荷重を直接推定することができ複雑なデータ処理などをする事無く，目標とする精度で床反力を測定出来るのではないかと考え，今回ロードセルを用いた床反力測定装置を開発するに至った．
2.2

ロードセル使用のための回路基盤

ロードセルを使用するための回路図を Fig.2.4に，回路基盤を Fig.2.5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.2.4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．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．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細かな調整が可能になり，測定前の調整時間が短くなった．
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.2.4の REF 端子を GND と接続させた．
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．使用したロードセルは5個なので Fig.2.5の回路を1セットとし，それを5つ作成した．
当初，ユニバーサル基盤にはんだ付けをして回路基盤を作製していたが，はんだ付けが上手く出来ていない事により接触不良が生じるということが，同荷重を掛けても毎回出力値がばらつくという問題の原因であると考えていた．今回ブレッドボードを利用して回路基盤を作製したところ，問題点であったブリッジ回路の平衡状態が実験中を通して安定しており，同荷重を掛けた時の出力のばらつきは軽減された．
2.3

ロードセル用治具についてロードセルは市販の体重計から抜き取っているため，ロードセルを実験で使用する履物に固定し，ロードセルに荷重がきちんと伝わるようにするための治具を作製する必要があった．そこで，① ロードセルを履物に固定する治具(直径 42mm，高さ 14mm)Fig.2.6
3

② ロードセルに荷重を伝える治具(直径 39mm，高さ 7mm)Fig.2.7③ 治具全体を固定する蓋(直径 42mm，高さ 15mm)Fig.2.8の 3 つの部品をそれぞれ AutoCAD で設計し，3D プリンタで作製した．
固定する治具を履物の底面に，平らな面が上に来るよう接着し，固定治具の突起と加圧治具の切り欠きをはめる事で上下のみの移動に制限した．履物を踏んでいないときは，加圧治具は自重により下に移動し，ロードセルには力は加わらず，蓋治具を付けることで下方向へのストッパーとした．踏んだときは加圧治具がロードセルと接触し力が加わるといった仕組みとなっている．3D プリンタで用いた樹脂材料は，手で強く押すといった際の荷重に対して破壊や大きな変形が目立つといったことは見受けられなかったが，大荷重を掛けたときはパキパキと音が鳴るので，破壊や変形までの寿命はさほど⻑くないように感じられた．しかしながら，今回行った検証実験では，思考回数も実験時間もさほど⻑くないので，破損や変形による測定不良は回避出来ると考えそのまま使用した．
2.4

計測システム全体について・マイクロコントローラ
本研究では，ロードセルから得られる測定電圧を荷重に換算し記録，PC へ送信，表示させるためのマイクロコントローラとして Arduino を用いた．この Arduino は C 言語に似ており，初学者でも扱いやすい物となっている．床反力の実測値を測定する装置と本研究で作製した装置を合わせると，9 個のアナログポートが必要で，また測定範囲の関係上 5V の動作電圧を必要とした点から，今回は Arduino Leonardo を使用した．Arduino Leonardoの概要と仕様を Fig.2.9 に示す．
・実測値を測定する装置
本研究で作製した測定器具で測定した床反力の測定精度を比較検討するため，床反力の実測値を測定する装置(Fig.2.10)を用いた．これは市販の体重計を改良したものであるが，台座などはそのまま使用している．そのため，荷重をしっかり受け取れる設計になっており，また PC に実測値を取り込む際，瞬間的な数値の変化も追える様に改良した事で，歩行などの動的動作も計測できる体重計(以下，フォースプレート)となっている．
・作製した測定器具
市販の体重計から取り出したロードセルを作製した固定治具にはめ込み，履物の底面のつま先部に 2 個，踵部に 2 個，土踏まずの箇所を避け，真ん中の少し外側に 1 個配置しバランスが取れるようにした．［4］履物の底面が少し湾曲していたので，ロードセルが全て水平になり荷重を全て受けられるようにするため，履物と治具の間に水平な木の板を挟んだ．履物と木の間に隙間が出来るが，木の方が水平な状態になるように固定した上で隙間を木屑とボンドを混ぜ合わせたもので埋めた．また，前後の木の横幅が履物からはみ出ているが，これはロードセルの感圧範囲を考慮し近くなりすぎないよう配置したためである．
4

最終的に，グルーガンを用いて履物，木の板，ロードセル固定治具をそれぞれ固定した．
完成した測定器具を Fig.2.11 に示す．
上記で紹介した，回路基盤，マイクロコントローラ，実測値測定装置，作製した測定器具，PC を全て接続した状態の全体図を Fig.2.12 に示す．

5

第３章

装置の較正方法

使用したロードセルは，測定データを電圧として取得するが，装置の測定精度を検証するために，取得した電圧値を荷重値に変換する必要があった．ロードセルの荷重と電圧の関係を調べるのには圧縮試験機を使用するのが一般的であるが，先行研究［2］で，ロードセルと圧縮試験機の取り付けや接触させる事に工夫を要し，ロードセル単体と治具に固定した場合とで検出感度に差が出てしまうということにより今回は圧縮試験機を使用しなかった．
3.1

電圧を荷重に換算する方法

ロードセルの荷重と電圧の関係を調べるために，実際にロードセルを取り付けた履物を装着した状態で荷重動作を行い，得られた 5 つの電圧値と荷重値 1 つから(1)式のように関係付け，重回帰分析を用いて算出した回帰係数を，電圧を荷重に換算する係数としてロードセル 5 つそれぞれに定めた．ここで FZ は荷重の合計値，ｆ1〜ｆ5 はロードセル 5 つそれぞれの出力電圧値，A1〜A5 は求める回帰係数である．
＝++++(１)

ここでは，大量の測定データから最適な回帰係数 A1〜A5 を定め，全測定データと，定めた A1〜A5 を用いて全測定データ分の荷重の推定値を算出し，推定値と実測値の誤差やその要因などについて検討した．
3.2

回帰係数を求める実験

今回，ロードセルの電圧と荷重の関係を調べるのに圧縮試験機を使用せず，測定データから重回帰分析を用いて求めた．回帰係数を求めるために必要な測定データを取得するにあたり，いくつかの動作実験を行い実際に回帰係数の導出，精度検証を行った．実験の被験者は健常男性 1 名(22 歳，170cm，59.8kg)とし，実験動作は以下に示す 6 つの動作とした．
(1) 装置を装着した左足をフォースプレートの上に乗せ，荷重値がおよそ 10kg~50kg の間で変化するよう意識しながら，体重心の位置を移動させながら身体を揺らすというのを計 30 秒間行った．この時，足底面はフォースプレートから極力離れないようにした．
(2) 対象足でおよそ 10kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．
(3) 対象足でおよそ 20kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．

6

(4) 対象足でおよそ 30kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．
(5) 対象足でおよそ 40kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．
(6) 対象足でおよそ 50kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．
行った実験動作である体重心移動動作の模様を Fig.3.1 に，踏み込み動作の模様を Fig.3.2にそれぞれ示す．上記の実験を行った後，(1)〜(6)の測定データを 1 つにまとめて重回帰分析から回帰係数を決定した．
3.3

実験結果得られたロードセル 1〜5 毎の回帰係数を Table.3.1 に示し，得られた回帰係数を用いて推定した荷重と実測荷重の誤差平均，最大誤差，標準偏差，誤差 2kg 以内の割合についてまとめたものを Table.3.2 に示す．また，実験(2)〜(6)の実測値と推定値の比較結果のグラフ
を Fig.3.3〜Fig.3.7 に示す．
ロードセル 1〜5 の回帰係数はそれぞれ 19.75，26.4，25.53，18.88，24.38 となりロードセル 1 と 4 だけ 20 を下回り他の 3 つとやや違いが出ていた．
踏み込み動作の 10kgf〜50kgf における誤差平均はそれぞれ 0.39，0.41，1.32，1.26，1.28(kgf)となり，30kgf〜50kgf では 1.3 kgf ほどとなり，誤差自体はかなり低いが 10kgf と 20kgf に比べると少し誤差が増加している．最大誤差はそれぞれ 1.49，1.55，2.77，3.38，3.72(kgf)と な り ， 標 準 偏 差 は そ れ ぞ れ 0.39±0.27kgf ， 0.41±0.29kgf， 1.32±0.49 ， 1.26±0.75kgf ，1.28±0.77kgf となり，2kgf 以内での推定精度はそれぞれ 100，100，90.31，70.31，66.98(％)となった．これらも同様に，10kgf，20kgf と比べると 30〜50kgf のときの値から，誤差やばらつきが大きくなり，推定精度も悪くなる傾向が見られた．グラフだけを見ると，推定値が実測値の傾向に沿うように推定されている事が見て取れる．
3.4考察

ロードセル 1〜5 の回帰係数の中で，ロードセル 1 と 4 だけ他の 3 つより小さくなったのは，ロードセル 1 と 4 の配置や荷重のかけ方に起因するものであると考えた．それはロードセル 1 が内側の親指付近，ロードセル 4 が内側の踵付近に配置してあり，踏み込み動作を行う際に，無意識に外側に重心が偏っていたのではないかと考えたからである．実際に10〜30kgf では横並びで比べると，常に内側のロードセルの出力の方が大きい．重回帰分析
は同じ傾向のデータが多いと，その傾向に推定値が引っ張られるということが起こる．よって 10〜30kgf における，外側のロードセル 1 と 4 にあまり荷重がかかっていない，という傾向に引っ張られた回帰係数が算出されたのではないかと考えられる．また 40〜50kgf
では今まであまりかかっていなかったつま先側に，より大きく荷重をかけているという傾7向が見られ，40kgf では踵側のロードセル 2 つの力関係が逆になり，50kgf ではつま先側，
踵側共に力関係が逆になっていた．これらの理由で荷重が大きくなるにつれて，誤差が大きくなり，推定精度が低下しているということが見て取れる．

8

第４章

回帰係数を用いた実験

3 章では回帰係数の導出やその精度について述べた．ここでは求めた回帰係数をプログラム内に組み込み荷重を計測しながら被験者，測定データ，測定動作などを変更した際の，推定値と実測値の誤差や，その要因などについて検討する．3 章では回帰係数を決定するために集めたデータで荷重を推定したので，推定値と実測値の誤差が小さいのは自明であった．そこで被験者，測定データ，測定動作などを変更することで，決定した回帰係数の精度を検証する目的の実験を行った．
4.1

実験方法

被験者は健常男性 2 名(被験者 A，22 歳，172cm，63kg と被験者 B，24 歳，160cm，58kg)とし，実験動作は以下に示す 6 つの動作とした．
(1)対象足でおよそ 10kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．
(2)対象足でおよそ 20kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．
(3)対象足でおよそ 30kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．
(4)対象足でおよそ 40kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．
(5)対象足でおよそ 50kg の荷重がかかるように，フォースプレートをまっすぐ踏んでは足を離すというのを繰り返し，これを計 10 回行った．
(6)対象足でフォースプレートの上を踏みながら，重心が踵→真ん中→つま先の順に移動するように歩行する．これを計 2 回行った．
行った実験動作である歩行動作の模様を Fig.4.1 に示す．
4.2

実験結果

被験者 A，B それぞれの実験(1)〜(6)で推定した荷重と実測荷重の誤差平均，最大誤差，標準偏差，誤差 5kg 以内の割合についてまとめたものを Table.4.1 と Table.4.2 に示し，結果のグラフを Fig.4.2〜Fig.4.13 に示す．ここで，今回は 3 章の結果に比べ，誤差が大きくなると予想されたため，5kgf 以内で推定できる装置を作製したいという研究背景を考慮し，推定精度の範囲を 5kgf 以内と定めた．
9

結果として，被験者 A は 10〜30kgf までは制度良く推定できているが，40，50kgf では少し誤差が出てき始めていた．しかしながら，5kgf 以内での推定精度は 72％ほどあった．歩行ではさらに推定精度が落ち，58％ほどとなっていたのが目立った．被験者 B は 5kgf 以内での推定精度は，10〜50kgf で全て 100％となっていた．荷重ごとの誤差の大小に，傾向を見出しづらいような結果となった．歩行は A と比べ最大誤差が 5kgf ほど大きかったが，誤差平均，標準偏差，推定精度どれを見ても似たような結果となった．
4.3

考察

まず，これは 3 章の検証実験の結果にも言えることであるのだが，作製した治具は実験中を通して，変形や破壊などは起きず，ロードセルだけに全荷重が加わる設計になっていたと考えられる．しかしながら，治具の材質，例えば硬度などによってロードセルが荷重を 100％検出出来ていなっかたり，治具自体の寿命についてはまだまだ検討の余地があったと考えられる．また，回路基盤についてだが，実験中に電圧の初期値が，実験前に記録していた初期値より低くなってしまい，計測電圧-初期電圧＝出力電圧という処理を行った際に，マイナスが出てしまうということが起きていた．便宜上マイナスを 0 としたのだが，実際には電圧は出力されているはずなので，その点が，回帰係数の導出や動作実験の結果に影響し，誤差の原因になったのではないかということが十分考えられた．
次に実験結果についての考察だが，荷重域によって推定値が大きく推定されていたり，小さく推定されていたりがバラバラであった．電圧と荷重の関係はロードセル単体で決まっていると考えていたが，3 章でも述べたとおり重回帰分析で回帰係数を決める場合は，電圧と荷重の関係は荷重のかけ方の傾向に依存するのではないかと考えられる．同じ荷重でも，より力のかかるロードセル，そうでないロードセルが被験者ごとに異なることで，推定精度も異なると考えられる．これは，同一被験者でも荷重域によって推定値が大きく推定されていたり，小さく推定されていたりがバラバラであった，という現象の理由にも当てはまるのではないかと考えられる．
今回の実験では，予想していたより 5kgf 以内での推定精度が良かった．これは薄型圧力センサに比べ，荷重を上手く拾えているという点が大きいと考えられる．しかしながら，被験者は 2 人と多くは無いので被験者を増やすことで，中には大きく誤差が生じる結果も出てくるかもしれない．だが本研究を通して，実験前に行うキャリブレーション実験を，被験者ごとに行う，すなわち被験者固有の回帰係数を作るというのが誤差の低減に繋がるのではないかという見解も得ることが出来た．またほかに，複数の回帰係数を被験者ごとに当てはめるようなプログラムを形成するなどの，誤差を低減する方法はいくつか考えられるので，より良い方法を見つけていくことが今後の課題である．

10第 5 章 結言
本研究では，ロードセルを用いたウェアラブルな床反力計の開発を行った．比較していた薄型圧力センサ用いたウェアラブルな床反力計と違い，荷重を上手くロードセルのみで拾えていると考えられたので，有意性のある研究であったと考えられる．しかしながら，その形状から，装置自体はあまりコンパクトには出来ず，柔軟性も無いことから測定動作が限られてしまうという問題点もあった．そういった意味ではよりウェアラブルな薄型圧力センサのほうが適してはいるが，今回の研究で得た，よりセンサが荷重を拾える治具の設計という観点を，薄型圧力センサ用いたウェアラブルな床反力計の開発に組み込むことで，よりウェアラブルで精度の良い床反力推定装置の開発に繋がると考え，それを今後の研究課題としていきたい．

11

参考文献
［1］松田拓也：足底圧計測装置による床反力及び下肢関節モーメントの推定，高知工科大学大学院，修士論文，1-59，（2003）．

［2］櫻井和人：フォースセンサを用いたウェアラブル床反力測定装置の製作，大分大学大学院，修士論文，1-49，（2016）．
［3］一ノ瀬颯斗：薄型圧力センサを用いたウェアラブル床反力計の開発，大分大学大学院，修士論文，1-34，（2019）．
［4］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）．

12

Fig.1.1

Fig.1.2

一般的な床反力計

動作解析装置(VICON)
13

Fig.2.1

使用した歪みゲージ式ロードセル

Fig.2.2

Fig.2.3

薄型圧力センサ

薄型圧力センサを用いた床反力推定インソール

14

Fig.2.4

Fig.2.5

回路図作製した回路基盤

15

Fig.2.6

ロードセルを履物に固定する治具

Fig.2.7

ロードセルに荷重を伝える治具Fig.2.8

治具全体を固定する蓋

16

Fig.2.9

Fig.2.10

Leonardo の概要と仕様

実測値測定装置(フォースプレート)

17

Fig.2.11

作製した測定器具

Fig.2.12

計測システム全体図18Fig.3.1

体重心移動動作

Fig.3.2

踏み込み動作19

ロードセル毎の回帰係数

Table3.2

Table3.2

実験動作毎の結果

1816荷重（ｋｇｆ）

141210

実測値

8推定値

64200500

1000

1500

2000

データ個数(個)Fig.3.1

10kgf の結果のグラフ

2025002826荷重（ｋｇｆ）

242220

実測値

18推定値

1614120500

1000

1500

2000

データ個数(個)Fig.3.2

20kgf の結果のグラフ

4240

荷重（ｋｇｆ）

38363432

実測値

30推定値

2826
2422200500

1000

1500

2000

データ個数(個)Fig.3.3

30kgf の結果のグラフ

212500525048

荷重（ｋｇｆ）

46444240

実測値

38推定値

363432300500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

データ個数(個)Fig.3.4

40kgf の結果のグラフ

5856荷重（ｋｇｆ）

54525048

実測値

46推定値

444240380500

1000

1500

2000

2500

データ個数(個)Fig.3.5

50kgf の結果のグラフ

2230003500

Fig.4.1

Table.4.1

歩行動作の模様

被験者 A の実験動作毎の結果

23

14荷重（ｋｇｆ）

121086

実測値
推定値

4200500

1000

1500

2000

2500

データ個数(個)Fig.4.2

被験者 A の 10kgf の結果のグラフ

2422荷重（ｋｇｆ）

2018
実測値

16推定値

1412100500

1000

1500

データ個数(個)Fig.4.3

被験者 A の 20kgf の結果のグラフ

24200036荷重（ｋｇｆ）

343230
実測値

28推定値

2624
220500

1000

1500

2000

2500

データ個数(個)Fig.4.4

被験者 A の 30kgf の結果のグラフ

5250荷重（ｋｇｆ）

4846
4442

実測値

40推定値

38363432
300500

1000

1500

2000

2500

データ個数(個)Fig.4.5

被験者 A の 40kgf の結果のグラフ

25

荷重（ｋｇｆ）

6462605856545250
48
46444240
3836

実測値
推定値

0500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

データ個数(個)Fig.4.6

被験者 A の 50kgf の結果のグラフ

8070

荷重（ｋｇｆ）

60
5040

実測値

30推定値

2010000.5

11.5

歩数(歩)

Fig.4.7

被験者 A の歩行動作の結果のグラフ

262

Table.4.1

被験者 A の実験動作毎の結果

1614荷重（ｋｇｆ）

12108
実測値
6推定値42001000

2000

3000

4000

データ個数(個)Fig.4.8

被験者 B の 10kgf の結果のグラフ

2750002826荷重（ｋｇｆ）

24222018

実測値

16推定値

1412100500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

データ個数(個)Fig.4.9

被験者 B の 20kgf の結果のグラフ

3634

荷重（ｋｇｆ）

323028
実測値
26推定値

2422200500

1000

1500

2000

2500

3000

データ個数(個)Fig.4.10

被験者 B の 30kgf の結果のグラフ

2835004644

荷重（ｋｇｆ）

424038
実測値
36推定値

3432300500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

データ個数(個)Fig.4.11

被験者 B の 40kgf の結果のグラフ

5856

荷重（ｋｇｆ）

54525048

実測値

46推定値

44424001000

2000

3000

4000

データ個数(個)Fig.4.12

被験者 B の 50kgf の結果のグラフ

2950009080

荷重（ｋｇｆ）

7060
50
実測値

40

推定値

30
20
10000.5

1

1.5

歩数(歩)

Fig.4.13

被験者 B の歩行動作の結果のグラフ

302