―9―FES の た め の 歩 行 周 期 検 出 シ ス テ ム の 開 発 と 評 価
木澤 悟・武田 康平*
Development and Evaluation of Gait Cycle Dete ction System for FES
Satoru K I Z AWA and Kohei T A K E D A(平 成 2 6 年 1 2 月 12 日 受 理 )After stroke or spinal cord injury, he miplegic patients often suffer from drop foot.
Recently, the correction of drop foot using functional electrical stimulation (FES)
have been studied. FES is th e technique that stimulate peripheral nerves using
electrical current from external device to control muscle. Correction of gait using
FES for drop foot patients is pe rmitted by stimulation to common fibular nerve an ddorsiflexion toe during swing phase, therefore it is needs device detecting swing
phase on gait cycle. We have de velope d new system that combined tri-axial
accelerometer and gyroscope attached on patellar tendon and the use of Neural
Network learning, and proposed FES system for drop foot patient. In orde r to verify
usability of system, we tested to non-handicapped person as a preliminary step ofclinical trials.
K e y w o r d s : F u n c t i o na l e l e c t ri c al s t i mu l a ti on ( F E S ) , Ga i t c y c le de t e c ti on , H e mi pl eg ia ,I n e r t ia s en s o r

1. 緒 言を提案した．またシステムの有用性を検証するため，臨床実験の前段階として健常者を対象として実験を行

下垂足患者は歩行において爪先を十分な高さまで上った．

げられず，躓きやすく危険である．近年，脳の代わりに外部の装置から電気刺激を与える機能的電気刺激

2. 実験装置（以下 FES）を用いた歩行再建が研究されている．
FES を用いた下垂足患者の歩行再建においては，遊脚2.1. 歩行周期推定システムの原理期中に総腓骨神経を電気刺激して足を背屈させること

歩行は一定動作の繰り返しであり，足が地面に付いで動作の再建が可能となる．このため，歩行中遊脚期ている間を立脚期，足が地面から離れている間を遊脚を検出する装置が必要である．本研究では片麻痺患者期という．下垂足患者は遊脚期中につま先が上がらなの膝蓋腱上に慣性センサ（3 軸加速度センサおよび 1

いため，地面から十分な高さがとれず躓きやすい．

軸ジャイロセンサ）を装着し，Neural Network(以下FES を用いた下垂足患者の歩行再建では，遊脚期中にN.N.)と組み合わせることで遊脚期を推定するシステ

総腓骨神経に電気刺激を与えることにより，つま先をムを開発し，歩行再建における新しい FES システム上げさせることで歩行を補助する．FES による歩行再*秋田高専専攻科学生

平成27年２月

― 10 ―
木澤建のイメージを Fig.2-1 に示す．図は麻痺側の足の踵悟・武田康平

2.2. 遊脚期推定システムの構成にヒールスイッチが装着されており，ヒールスイッチ

Fig.2-3 に遊脚期推定システムの構成と装着図を示が OFF 状態になることで遊脚期を判断して，FES シす．システムは遊脚期推定システム本体，慣性センサ

ステムからすねに貼られた電極パッドを通じて電気刺(3 軸加速度センサ，1 軸ジャイロセンサ)，ヒールスイ激を送り(電気刺激 ON)，麻痺側のつま先を背屈させッチ，データロガーから構成され，データロガーは，て，つま先を上げて歩行を再建する様子である．従来

歩行時の全てのセンサとヒールスイッチの歩行状態をシステムでは靴底に取り付けたヒールスイッチを用い記録するためのものである．なお，ヒールスイッチおて遊脚期を検出していたが，使用者の違和感やスイッよび慣性センサは右足に装着した．また，N.N.学習おチの耐久性などの問題があった．これを改善するためよび推定精度の評価に用いるヒールスイッチは靴底のに，本研究では片麻痺患者の膝蓋腱上に 3 軸加速度セ踵部に入れている．次に各構成要素について述べる．

ンサと 1 軸ジャイロセンサを一体化した慣性センサを装着し，Neural Network(以下 N.N.)と組み合わせることで遊脚期を推定するシステムを提案した．その原理を Fig.2-2 に示す．N.N.は人の脳神経系の情報処理データロガー

遊脚期検出システム本体を模した機械学習の一種で，パターン認識を得意とする．ヒールスイッチと慣性センサの情報を基に N.N.
学習を行い，学習によって得られた重み関数，閾値およびプログラムをマイコンに書き込んで遊脚期推定システムを構築する．学習後，実装実験では 3 軸加速度センサおよび 1 軸ジャイロセンサの情報をマイコンに慣性センサ

ヒールスイッチ

Fig.2-3 遊脚期検出システムの装着図入力し，慣性センサ情報をもとに推定システムによって遊脚期または立脚期を判定，電気刺激装置を制御す

1) 歩行周期検出システム本体
Fig.2-4 に歩行周期検出システム本体を示す．
本シスる．

テムは，マイクロプロセッサに AVR マイコン
ATmega328 を搭載したマイコンボード Arduino Unoを使用し，N.N.によって算出された重み関数，閾値およびプログラムを随時書き込むことができる組み込みシステムである．また，センサから入力される信号を平滑化処理するローパスフィルタを搭載した．これは電気刺激立脚期(電気刺激OFF)

遊脚期(ヒールスイッチOFF→電気刺激ON)

立脚期(電気刺激OFF)

ノイズを除去することで N.N.の学習を円滑化し，誤作動を抑えるために用いた．なお，本装置は抵抗部が異なる基板に交換することで遮断周波数が変更できるが，Fig.2-1 FES による下垂足患者の歩行再建先行研究の結果を踏まえ 5[Hz]に固定している．また，ソフトウェア上で移動平均を用い，推定システムに入力するセンサ情報を平滑化して精度を高めるよう工夫

NeuralNetwork

制御信号

センサ情報

慣性センサ

している．

遊脚期推定システム本体

電気刺激

電気刺激装置Fig.2-2 遊脚期推定システム

電極パッド

Fig.2-4 遊脚期検出システム本体
秋田高専研究紀要第50号

― 11 ―FESのための歩行周期検出システムの開発と評価

2) 慣性センサ

4) データロガー

慣性センサは Fig.2-5 に示す日立金属 3 軸加速度セ

データロガーは日置電機 MEMORY HILOGGER

ンサH48CおよびFig.2-6に示す村田製作所 ジャイロ

8430 を使用し，歩行中の加速度センサの X 方向・Y

センサ ジャイロスターENC-03R を1基板上に搭載し方向・Z 方向の信号およびジャイロセンサの信号，ヒた．センサの仕様を Table.1 に示す．次に慣性センサールスイッチの波形，マイコンから出力される遊脚期を膝に装着した図を Fig.2-8 に示す．3 軸加速度セン指定信号を記録する．サンプリング間隔は 10[msec]

サの X 軸は遊脚期の上下方向，Y 軸は左右方向，Z 軸とした．

は前後方向の加速度を検知する．また，ジャイロセン
サは Y 軸回りを測定し，膝の回転角速度を検知する．

2.3. 実験の手順の概要
実験の手順を Fig.2-10 に示す．提案した推定システ
ムに N.N.によるアルゴリズムを用いている．そのため，学習によって事前に重み関数や閾値といった学習パラメータを取得しておく必要がある．予め，事前の N.N.

Fig.2-5

Fig.2-6

Fig.2-7

学習により重み関数と閾値を算出し，組み込みシステ

3 軸加速度センサ

1 軸ジャイロセンサ

一体型慣性センサ

ムである遊脚期検出システムの Arduino マイコンに書き込む．実装実験では，慣性センサを入力信号としTable.1 センサの仕様
日立金属 3軸加速度センサH48C
供給電圧[V] 検出範囲[g] 感度[mV/deg/s] 応答性[Hz]2.2~3.6±3333500
村田製作所 1軸ジャイロセンサENC-03R
供給電圧[V] 検出範囲[g] 感度[mV/deg/s] 応答性[Hz]2.7~5.25±300
0.6750て推定システムに入力し，遊脚期の状態であると判断した時に推定信号を出力する．そして，臨床応用の場
合はこの推定信号を刺激装置に入力し，前脛骨筋を刺激し足を背屈させることになる．以降で N.N.学習および実装実験の詳細を示す．

X軸加速度（上下方向）

NN
学習

Z軸加速度（前後方向）

Y軸回りの角速度（膝の回転方向）

ジャイロ3軸加速度センサ
1軸ジャイロセンサ（入力信号）
データロガー（センサ情報の記録・収集）

ヒールスイッチ（教師信号）

加速度

Y軸加速度
（左右方向）

+Y+Z

実装実験

+X

N.N学習

遊脚期推定プログラムとN.Nの閾値・重みをマイコンに書き込むシステムに入力

FES

Arduinoマイコン

3軸加速度センサ
1軸ジャイロセンサ（入力信号）
評価・検証

歩行周期検出システム

Fig.2-8 慣性センサの膝装着図
3) ヒールスイッチ
従来装置では遊脚期検出に用いたが，本研究では電気刺激装置（低周波治療器）

ヒールスイッチ（教師信号）

電極パッド

Fig.2-10 実験の手順
2.3.1. N.N.学習と組み込み

N.N.学習の教師信号用及び遊脚期推定の評価用にヒ

Fig.2-11 にデータロガーで記録された慣性センサ信ールスイッチ信号を用いる．
Fig.2-9 に示すようにヒー号とヒールスイッチ信号の例を示す．フットスイッチ

ルスイッチは靴の中敷きの踵部に固定されており，被の信号は，1[V]が立脚状態，0[V]が遊脚状態を示す．

験者に合わせ中敷きの大きさとスイッチの取り付け位

Fig.2-12 に N.N.の構造を示す．N.N.では入力層，中置を調節して使用する.

間層および出力層を構成する各要素(パーセプロトン)にそれぞれ重みをつけて合計し，その値が閾値 θ を超えるとニューロンが発火し出力される．本システムにおける N.N.学習は，教師信号としてヒールスイッチの情報を，N.N.の入力信号として膝に取り付けた 3 軸加速度センサおよび 1 軸ジャイロセンサの情報を用い，出力信号が教師信号と一致するよう重み関数，閾値をFig.2-9 ヒールスイッチ
平成27年２月調整する．N.N.の出力信号遊脚状態を示す Low 信号

― 12 ―
木澤悟・武田康平

または立脚状態を示す High 信号を出力するよう設計
ヒールスイッチることを考慮し，N.N.の構造は各センサ情報において，現時点，1 時点前および 2 時点前からなる 12 のパーセプロトンを持つ入力層，8 のパーセプロトンからなる
中間層，出力層を 1 とした．
学習はオフラインで行い，学習法には誤差逆伝播法(Back-Propagation 法)を，ソフトウェアは MATLAB Neural Network Toolbox をVolt[V]した．先行研究の結果を踏まえ，動的なシステムであN.N.推定出力100246810Time(sec)Fig.2-13 N.N.シミュレーション結果の一例
2.3.2. 実装実験による遊脚期検出用いる．また，N.N.学習によって得られた重み関数と実装実験は，前述の N.N.学習で得られた重み関数及閾値を用いて，出力した遊脚期推定波形がヒールスイび閾値を遊脚期推定システム本体に搭載した Arduinoッチの遊脚期信号に近似しているかを確かめるためのマイコンに書き込んだ後，遊脚期検出システム本体，シミュレーションを行う．その結果の一例を Fig.2-13

慣性センサ，ヒールスイッチ，データロガーを装着しに示す．実線は事前に学習で得たヒールスイッチの状て行う．データロガーを用いてヒールスイッチ信号と況，破線は N.N.の学習結果の出力である．図より，シN.N.推定出力信号を記録し，PC 上で解析を行って評

ミュレーション上では N.N.推定と実際の遊脚期は十価する．評価方法については次に示す．

分一致しているといえる．その後，学習で求められた各要素の重み関数，閾値を遊脚期検出システム本体の2.4. 推定精度の評価方法

Arduino マイコンに書き込み，実装実験を行う．
なお，

従来，遊脚期の判断にはヒールスイッチを用いて刺各データの時点間のサンプリング周期は，マイコンの激のタイミングの信号を FES システムに送っていた処理速度を考慮し 10[msec]としており，これに合わせが，開発した遊脚期推定システムはソフトウェアを使てデータロガーに取得するサンプリング時間もったシステムなため，時間的な遅れが避けられない．

10[msec]に同調してある．

その遅れについては，0.1[sec]前後であれば特に問題がないといわれている．また，推定エラーはリハビリ機器に対する信頼性や安全性に直結する問題であるので，遊脚期検出システムの信頼性を評価するため，以下の2 点について検討を行った．
1. 遊脚期開始および遊脚期終了の遅れ時間
2. 歩行中の推定出力エラー
Fig.2-14 に評価方法を示す．
破線は本システムの N.N.の出力信号，実線はヒールスイッチ信号である．前述
ヒールスイッチのとおり，ヒールスイッチは踵部に装着され，ON 状
態は踵部が地面に接地し始めてからつま先が離れるまでの立脚期，OFF 状態は足が地面を離れてから踵が地

Fig.2-11 学習用のセンサ情報と教師信号面に付き始めるまで直前までの遊脚期である．よって信号の立下りエッジが遊脚期開始時間，信号の立ち上がりエッジが遊脚期終了時間となる．このことから，システムの出力信号とフットスイッチ信号を比較し，立下りエッジのずれが遊脚期開始遅れ時間，立ち上が入力

出力りエッジのずれが遊脚期終了遅れ時間となる．FES による歩行再建においてはより正確なタイミングでの電遊脚期情報

気刺激を求められるため，この遅れ時間が短いほど推

教師信号:
ヒールスイッチ情報定システムの精度が高いものとする．実験では右足のセンサ情報

学習により

w j ,iwk

1 歩ごとの遊脚期開始遅れ，遊脚期終了遅れを求めて，
j

学習アルゴリズム：誤差逆伝播法

Fig.2-12 N.N の構造

決定

それぞれの右足の総歩数の遊脚期開始遅れの平均値および遊脚期終了遅れの平均値を用いて評価した．
また，本来，出力してはいけないタイミングに推定信号が出
秋田高専研究紀要第50号

― 13 ―FESのための歩行周期検出システムの開発と評価力される，あるいは本来，出力されるべきタイミング

3) 学習で得られた閾値，重み関数を遊脚期推定で出力されない波形を推定エラーとする．推定出力エシステム本体内の Arduino マイコンに書き

ラーは下垂足患者の歩行再建において危険な要素であ込む．

るため，開発したシステムの安全性や信頼性に関わる．

4) 実装実験では 1)と同じ直線コースを約 100

そのため，推定エラー数および全体の歩数に占める推秒間歩行し，その時に N.N.推定出力信号，定エラーの割合を求め，その値が小さいものほど信頼ヒールスイッチ信号をデータロガーに記録性が高いものとする．実験では右足の総歩数に占めるエラー回数の割合をエラー率とし，評価した．
遊脚期終了遅れ

遊脚期開始遅れする．
5) 実装実験で記録した各信号データのうち 90秒分を抽出し，遊脚期開始遅れ・終了遅れ時

N.N推定エラー
ヒールスイッチ間及び推定エラーについて評価した．

N.N.推定出力

Fig.3-1 基本実験の歩行コース
3.2. 実験結果
Fig.2-14 遊脚期推定の信頼性の評価方法
3. 基本実験(水平直線歩行)

Fig.3-2(a),(b)はそれぞれ，実装実験における学習時間 60 秒の場合と学習時間90 秒の場合のヒールスイッチと開発したシステムの推定出力の波形の比較

はじめに，開発した遊脚期推定システムが，通常のの一例である．破線は N.N.による推定出力，実線は平坦な直線歩行において，遊脚期を推定できるかどう

ヒールスイッチの出力である．学習時間 60 秒およかの基礎的な実験を行った．また，本来は下垂足患者

び学習時間 90 秒ではヒールスイッチ信号と N.N.推に臨床実験を行い，本システムの有効性を確認すべき定出力が概ね一致しており，十分に遊脚期を推定でではあるが，システムの安全性と信頼性を検証するたきているといえる．遊脚期開始遅れにおいて，遅れめに，健常者 5 名で水平な床面で直線歩行を行った．

時間のタイミングは被験者 5 人とも遅れ時間が 0.1[sec]~0.2[sec]の間に集中し，概ね，0.1[sec]付近の遅3.1. 実験内容れとなった．Table.2 には N.N.出力波形から読み取

実装実験は予め学習により重み，閾値パラメータをった被験者 A～E の 5 人の平均遊脚期開始遅れ時間，装置に設定しておく必要があるが，N.N.学習に使用す平均遊脚期終了遅れ時間およびエラー率を示す．Fiるデータ長さを 60 秒と 90 秒の 2 種類用意し，学習時g.3-3 は各被験者の平均した遊脚期開始遅れ時間の間の違いによる推定精度を比較した．これは先行研究比較であり，奥行きが学習時間 60 秒と 90 秒の違いにより得られている知見で，学習に用いるデータ量がである．グラフから平均遊脚期開始遅れは学習時間推定結果に影響するためである．しかしながら，デーの違いによる差異は見られず，Table.2 からも学習タ量を増やすと計算時間がかかるため，先行研究で得時間 60 秒の時は，平均の遅れは 0.13[sec]，学習時られた結果から，60 秒以上のデータ量があれば概ね良間 90 秒の時は，平均の遅れは 0.14[sec]であること好な結果が得られているので．60 秒と 90 秒を比較検から違いは見られない．
Fig.3-4 は各被験者の平均し討した．以下に実験手順を示す．

た遊脚期終了遅れ時間の比較であり，奥行きが学習

1) はじめに学習用のデータを取得するために時間 60[sec]と 90[sec]の違いである．グラフから遊Fig.3-1 に示す平面床の直線コースを約 100

脚期終了遅れは学習時間が長い 90[sec]の方が若干秒間，通常歩行をし，被験者の 3 軸加速度セ遅れが少ないことが読み取れる．Table.2 から学習

ンサ，1 軸ジャイロセンサ，ヒールスイッチ

時間 60[sec]の時は 0.08[sec]であり，学習時間 90

信号をデータロガーで記録する．

[sec]のときは 0.06[sec]であることから，学習時間が2) 学習用データとして各センサ情報，ヒールス長い方が若干，精度が上がっているといえる．Fig.

イッチ信号のうち 60 秒間，90 秒間分のデー

3-5 に各学習時間におけるエラー率の比較を示す．

タを抽出し，それぞれの時間分で N.N.学習

縦軸には推定エラー率，横軸には被験者，奥行きにを行って重み関数，閾値を算出する．

は学習時間を 2 通りとった．図より，学習時間が長平成27年２月

― 14 ―
木澤悟・武田康平

い 90[sec]の方が，推定エラーが改善されていることがVolt[V]

10.5

分かる．Table.2 から学習時間 60 秒の時は平均エラーヒールスイッチ
N.N.推定出力0051015Time[sec]2025率 5.2%，
学習時間 90 秒の時はエラー率 3.8%であり，30本システムの N.N.学習に基づく遊脚期を推定する出(a)学習時間 60 秒

力は N.N.学習時間を 60 秒間から 90 秒間に長くする

Volt[V]1

ことより推定エラー率を約 27%減少させることが可

0.5

ヒールスイッチ
N.N.推定出力0051015Time[sec]2025能になり，事前の学習時間を長くすれば，推定エラー30を減少させ，遊脚期の推定の精度を高めることができ(b)学習時間 90 秒ると考えられる.

Fig.3-2 ヒールスイッチ信号と N.N.推定出力の比較（基本実験）
平均遊脚期開始遅れ[sec]4. 応用実験
学習データ60[sec]0.5学習データ90[sec]

0.4

0.18

0.3

0.11

0.2
0.1

0.150.110.21

0.11

0.0

0.11
被験者A

被験者B

0.16

0.06

被験者C

被験者D

4.1. 実験内容
基本実験の結果から，本研究で提案する遊脚期推定

0.16

システムが平地では有効であることが確かめられた．
応用実験では本システムのさらなる実用性を検証する被験者Eために階段昇降を想定し，階段と踊り場を含むコースで上昇歩行および下降歩行を行い，遊脚期を推定可能

Fig.3-3 平均遊脚期開始遅れ時間の比較であるか検討した．応用実験に用いた階段コースを
平均遊脚期終了遅れ[sec]Fig.4-1 に示す．1 階から踊り場までが 14 段，踊り場0.5

学習データ60[sec]から 2 階までが 6 段，2 階か ら踊り場まで 11 段，踊0.4

学習データ90[sec]り場から 3 階までが 9 段となっており，健常者におけ

0.3
0.07

0.2
0.1
0.0

る右足の総ステップ数は平均 34 歩である．実験手順

0.07

0.07

0.03

0.09
被験者A

0.06

0.08

0.08

被験者B

被験者C

0.07

3F

0.07

被験者D

被験者E

エラー率[%]

Fig.3-4 平均遊脚期終了遅れ時間の比較

50%

学習データ60[sec]40%

学習データ90[sec]

2F

30%
5.6%

20%
10%
0%

7.1%
被験者A

1.2%
2.5%

被験者B

3.9%
5.3%

被験者C

4.8%
6.0%
被験者D

3.2%

1F

5.1%
被験者E

Fig.4-1 階段コース

Fig.3-5 エラー率の比較
Table.2 基本実験の結果
右側総歩数[歩]平均遊脚期開始遅れ[sec]学習データ60秒 平均遊脚期終了遅れ[sec]
エラー歩数[歩]エラー率[％]
右側総歩数[歩]平均遊脚期開始遅れ[sec]学習データ90秒 平均遊脚期終了遅れ[sec]
エラー歩数[歩]エラー率[％]

被験者A
70
0.11
0.09
57.1
71
0.18
0.07
45.6

被験者B
被験者C
被験者D
81
76
83
0.21
0.11
0.06
0.08
0.08
0.07
24
52.5
5.3
6.0
81
76
83
0.11
0.15
0.16
0.06
0.07
0.03
1
3
4
1.2
3.9
4.8

被験者E
79
0.16
0.07
4
5.1
93
0.11
0.07
33.2

平均
77.8
0.13
0.08
4
5.2
80.8
0.14
0.06
33.8

秋田高専研究紀要第50号

― 15 ―FESのための歩行周期検出システムの開発と評価

は基本実験と同様，はじめに慣性センサ及びヒールス

時間は，被験者によって上昇より下降の方が遅れ時間

イッチを装着した状態で歩行して N.N.学習用データが小さかったり，逆に下降より上昇の方が遅れ時間がを採取し，N.N.学習によって得られた重み関数，閾値小さかったり，被験者によって遅れ時間の違いがみらを遊脚期検出システム内の Arduino マイコンに書きれる．平均した遊脚期終了遅れ時間についても，被験込み，その後，実装実験を行って評価した．なお，階者によって上昇より下降の方が遅れ時間が小さかった

段の段数は限られているため，学習用データ，学習時り，逆に下降より上昇の方が遅れ時間が小さかったり，間の違いによる比較検討はしていない．

被験者によって遅れ時間の違いがみられ，あまり上昇と下降で遅れ時間の差は見受けられない．Table.3 からも，上昇の場合の平均遊脚期開始遅れ時間 0.27[sec]，

4.2. 実験結果
Fig.4-2(a),(b)はそれぞれの実装実験において階段上下降の場合の平均遊脚期開始遅れ 0.20[sec]であり，一昇の場合と階段下降の場合のヒールスイッチと開発し方，上昇の場合の平均遊脚期終了遅れ時間 0.12[sec]，

たシステムの推定出力の波形の比較である．破線は下降の場合平均遊脚期終了遅れ時間 0.12[sec]である

N.N.による推定出力，実線はヒールスイッチの出力でことから，上昇と下降での時間的な違いはないことがある．Fig.3-2(a),(b)に示した水平直線歩行の基本実験言える．しかしながら平均遊脚期開始遅れと平均遊脚の結果と比べ，推定波形がやや遅れて出力されている期終了遅れとで比較した場合，上昇においては，遊脚ことが分かるが，N.N.推定出力はヒールスイッチの出期開始遅れが 0.27[sec]，遊脚期終了遅れが 0.12[sec]力と概ね一致しており，遊脚期を十分推定できているであり，約半分程度，遅れが小さいことが分かる．一

均した遊脚期開始遅れ時間の比較を示す．図の奥行きは上昇と下降の違いである．Fig.4-4 には被験者 5 人をまとめた平均した遊脚期終了遅れ時間の比較を示す．
図の奥行きは上昇と下降の違いである．Table.3 にはグラフから読み取った被験者 A~E の 5 人分の階段昇降の平均遊脚期開始遅れ時間，平均遊脚期終了遅れ時

平均遊脚期開始遅れ[sec]ことが分かる． Fig.4-3 には被験者 5 人をまとめた平上昇

0.50

下降

0.40

0.18

0.30

0.32

0.26

0.20

0.19

0.31

0.22
0.32

0.11
0.23

0.10

0.20

0.00
被験者A

被験者B間，およびエラー率を示す．平均した遊脚期開始遅れ

被験者C

被験者D

被験者E

Fig.4-3 平均遊脚期開始遅れの比較

00

ヒールスイッチ
N.N.推定出力51015Time[sec]202530(a) 階段上昇
Volt[V]

10.500

ヒールスイッチ
N.N.推定出力51015Time[sec]202530

平均遊脚期終了遅れ[sec]Volt[V]

10.50.50

上昇

0.40

下降

0.30

0.080.200.05

0.10

0.20

0.09

0.12

0.16

0.00

0.04
被験者A

(b) 階段下降
Fig.4-2 ヒールスイッチ信号と N.N.推定出力の比較（応用実験）

被験者B

0.14

0.20

被験者C

被験者D

0.09
被験者E

Fig.4-4 平均遊脚期終了遅れの比較

Table.3 応用実験の結果

上昇

下降

平成27年２月

右側総歩数（歩）
平均遊脚期開始遅れ[sec]
平均遊脚期終了遅れ[sec]
エラー歩数（歩）
エラー率[%]
右側総歩数（歩）
平均遊脚期開始遅れ[sec]
平均遊脚期終了遅れ[sec]
エラー歩数（歩）
エラー率[%]

被験者A 被験者B 被験者C 被験者D 被験者E
34
34
34
37
33
0.26
0.32
0.32
0.23
0.20
0.05
0.20
0.20
0.04
0.09
343348.8%
11.8%
8.8%
8.1%
12.1%
3436
32
35
35
0.18
0.19
0.11
0.22
0.31
0.08
0.09
0.12
0.16
0.14
23
313
5.9%
8.3%
9.4%
2.9%
8.6%

平均
34.4
0.27
0.12
3.4
9.9%
34.4
0.20
0.12
2.4
7.0%

― 16 ―
木澤悟・武田康平

方，下降においても，平均遊脚期開始遅れが 0.20[sec]，たが，平均遊脚期終了遅れは若干の改善が見られた．

平均遊脚期終了遅れが 0.12[sec]であり，上昇同様に半

これは学習時間が長くなったことにより歩行の情報が分程度で遊脚期終了遅れの方が遅れが小さく精度が良

N.N.学習に十分反映されたためであると考えられる．

いと言える．また，基本実験の水平直線歩行と比べた本システムは平坦な直線歩行においては歩行中遊脚期

場合，平均遊脚期開始遅れ時間は約 1.5 倍程度遅くなを十分に推定できているといえる．

り，平均遊脚期終了遅れ時間においても約 2 倍程度遅

階段と踊り場を組み合わせた応用実験では，階段上くなっており，水平直線歩行よりは若干．精度が減少

昇，下降共に基本実験に比べ平均遊脚期開始遅れ時間している．Fig.4-5 に被験者 A~E の 5 人の上昇と下降は約 1.5 倍程度遅くなり，平均遊脚期終了遅れ時間にの違いによるエラー率の比較を示す．縦軸は推定エラおいても約 2 倍程度遅くなっており，水平直線歩行よー率，横軸は被験者，奥行き軸は上昇と下降の違いでりは若干．精度が減少した．概ね遊脚期の推定ができある．被験者によって上昇と下降の推定エラーに大きているといえるが，遊脚期推定システムの実用化に向な差がないと言える．Table.3 から 5 人の平均値でみけてはさらなる改善が必要である．遅れ時間及びエラ

ると，エラー率は上昇で 10%，下降で 7%程度であり，ー率の増加の原因として，階段コースの長さの都合に若干，下降において精度が良いと言えるが，平均的によって十分な N.N.学習時間を確保できなかったこと10%程度の推定エラーが生じている．基本実験の水平が考えられる．今後の課題として，遅れ時間およびエ歩行のエラー率に比べ，推定エラーが増加し，推定精ラー率を改善する方法として，階段を 1 回だけでなく度が低くなっている．推定エラーが増加した要因とし複数回往復して事前の N.N.学習量を増やすことが考て考えられることは，水平歩行実行とは異なり階段のえられる．

段数が多くとれず，結果として学習用のデータ量が小さくなり，N.N.による学習が十分でなくなり，様々な参考文献状況に対応する汎化能力の低下が考えられる．
その他，推定エラー率を抑えるためには，事前の学習量を増や

1) 工藤，木澤, 慣性センサを用いた歩行周期検出シすために，階段を 1 回だけ上り下りするのではなく，ステムの評価, 独立行政法人 国立高等専門学校数回往復させて学習量を増やす必要があると思われる．

機構 秋田工業高等専門学校 研究紀要 第 49

エラー率[%]

号,pp9-16,(2014.2)
50

上昇

40

下降

30
5.9

20
10

8.80

被験者A

8.3
11.8

被験者B

9.4
2.9
8.8

被験者C

8.1

被験者D

8.6
12.12) Tomite, T., Shimada, Y., Matsunaga, T., Sasaki,
K.,

Yoshikawa, T., Iwami, T., Gait Cycle

Detection Using Tri-Axial Accelerometer and a
Gyroscope in Hemiplegic Patients, Akita
journalofmedicine,38(3-4),

pp.105-110,(2012.12)

被験者E

Fig.4-5 エラー率の比較
5. 結言
提案したシステムの有効性を検証するため，臨床実
験の前段階として健常者に対して実験を行った．基本
実験では単純なコースにおいて N.N.学習に用いるデータの長さによる違いを検証し，応用実験ではより実
践的な階段と踊り場を含むコースで実験を行った．
平坦な直線歩行である基本実験では，N.N.学習時間を 60 秒間から 90 秒間に長くすることより推定エラー率を約 27%減少させることができた．平均遊脚期開始
遅れは学習時間 60 秒，90 秒での違いは見られなかっ秋田高専研究紀要第50号