| Project/Area Number |
23K22723
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| Project/Area Number (Other) |
22H01452 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
安 ち 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70747873)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森本 淳 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10505986)
下田 真吾 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (20415186)
中村 裕一 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (40227947)
古川 淳一朗 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, 研究員 (50721619)
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70272672)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥16,900,000 (Direct Cost: ¥13,000,000、Indirect Cost: ¥3,900,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
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| Keywords | アシストロボット / 筋シナジー / 筋骨格シミュレーション / 筋力モビリティ楕円体 / 高齢者 / 起立動作 / 運動の支援機器 / 筋骨格モデル |
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| Outline of Research at the Start |
従来までに様々な動作支援機器が開発されてきたが，サイズが大きく，日常生活での使用が困難であったり，運動を支援しすぎることで本人が自分で動いているという自己効力感を得られないという問題があった．それに対して本研究では異なる種類の支援機器を使って，動作の要所のみを支援することで，支援機器のサイズも小型にし，また姿勢の調整のみを行うことで，使用者が自分自身の力で立ち上がることを支援する手法を開発する．具体的には動作中の姿勢や筋活動の情報から，筋を活動させるために最適な姿勢を導出し，それを異なる支援機器によって実現する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
起立動作は日常生活の起点となる重要な動作であり、これを支援することは重要である。本年度はまず若年者と高齢者を対象に、股関節と重心における筋力モビリティ楕円体を算出し、起立動作中に筋張力によって運動方向がどのように変化するかを調査した。その結果として、高齢者は若年者に比較して水平方向からみた楕円体の長軸の角度が低下し、上方向に力を発揮させにくい姿勢になっていることを明らかにした。また若年者に比べて高齢者は楕円体の扁平度が向上することが分かり、高齢者の起立動作は全方向に運動をしやすくなっており、転倒などを避けるような姿勢になっていることが示された。
またこの結果をもとに、新たに運動方向を変えるために椅子の座面を制御する方法を提案した。ここでは若年者に対して大腿部に重りを取り付けることで筋力の衰えを再現した。そして重りがついた条件においても、重りがついていない条件での起立動作から算出された楕円体の長軸の方向に近づける支援を行った。その結果として、支援を行うことで筋活動が減少することが分かった。また重りをつけないで独力で立ち上がった際の筋活動と比較すると相関係数も高く、自然な立ち上がりでの筋活動を維持しながら支援を行えていることを示した。
また下肢の筋電図から動作中の筋シナジーや動作を予想するアルゴリズムの開発を行った。ここでは離臀に寄与する筋シナジーや全身の伸展に寄与する筋シナジーの活動をおおよそ100～200ミリ秒前に推定できることを示した。この結果を利用し次年度以降は筋シナジーの予想に基づいて支援を行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度までに筋力モビリティ楕円体を利用して動作中の運動方向を推定する手法を確立し、実際の人を対象とした実験でも有効性が検証され、順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度以降は椅子座面の支援だけではなく、装着型外骨格ロボットを活用することで、複数ロボットを使用した支援の有効性を検証する。
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