Project/Area Number |
22K04031
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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Research Institution | Hiroshima City University |
Principal Investigator |
小嵜 貴弘 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (20285422)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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Keywords | パワーアシスト / 制御システム / 腰痛 |
Outline of Research at the Start |
腰痛の発生が腰への負荷に加え,体の姿勢に依存するため,本研究では,体に着用することでアクチュエータにより腰の動作を補助することができるパワーアシスト装置の使用時において,体の姿勢と腰の負荷の両観点から,装置使用者の腰痛リスクを定量的に評価する方法の開発を目指す.更に,提案評価法と機械学習による動作予測を用い,適正な姿勢への誘導と動作補助を同時に行う制御システムの開発に取り組む.
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Outline of Annual Research Achievements |
身体着用型パワーアシスト装置は,搭載されたアクチュエータの駆動力により着用者の関節の動作を補助し,身体の負担を軽減することを目的としている.本研究では,装着者の作業姿勢等に依存した身体の負担を,定量的に逐次評価できるようにし,その評価値の大小に応じてアクチュエータによる支援の強弱を自動調節できる制御システムの開発を目指している.本年度に実施した研究の概要を以下に記載する. 1.昨年度は,身体各部位の負担の評価値を取得し,更に,それらの組み合わせから総合的負担に関する評価値を求められる手法を用いた.本年度は,その手法よりも負担評価の対象範囲が拡張された手法を試し,人体の動作をカメラで撮影した動画データから得られる人体各部の関節角度と,人体モデルを用いて計算される関節トルクを用い,身体負担の評価値と関節トルクなどの関係のモデル化を試み,身体負担評価モデルの構築について検討するとともに,更なるモデル精度の向上に取り組んだ. 2.上述の身体負担評価モデルをパワーアシスト装置の制御へ応用するに当たり,装着者の動作を予測し,未来の身体負担の評価値を推定することができれば,パワーアシスト装置を予測的に制御することが可能となり,アシスト遅延の低減や,負担の予測値を考慮に入れたアシスト制御が期待できる.そこで,時間依存のデータの扱いに特化した,時系列データの予測が可能なニューラルネットワークをモデルに応用することにより,予測的に身体負担の評価値が得られるシステムの構築を行った.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
パワーアシスト装置の制御のために十分な精度を持つ身体負担評価モデルの構築,負担予測システムの更なる性能向上,及び制御システムを実装して検証するための実験装置の機構などの設計のために時間を要し,特に実験装置の構築が完成に至らなかった.引き続きそれらの開発に取り組んでいる.
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Strategy for Future Research Activity |
これまで研究を進めてきた個々の技術の性能向上を図るとともに,実験装置の構築に注力し,更に,身体負担の評価に関するモデル及び予測システムを制御システムとして統合化して実験装置に実装することに取り組み,その性能について実験的に検証を行う予定である.
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