| 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 / 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 |
超高齢社会において高齢者の身体機能を維持・改善することは重要な課題である。身体機能の低下に伴って、自分自身の力で目標を達成できるという自己効力感が低下してしまう。本研究では日常生活動作の起点となる起立動作に着目し、この起立動作を実現できるという自己効力感を与えることができる支援機器の開発を目指している。特に本研究では外骨格ロボットや椅子型の支援ロボットを組み合わせて動作の要所のみを支援する制御方策を確立することで使用者が自分自身の力をできるだけ活用して起立できるようにする。
2022年度では外骨格ロボットと椅子型支援ロボットを開発し、それらを同時に制御するプロトコルを確立することができた。また使用者の上体の前屈動作に合わせて椅子型支援ロボットの座面を動作させ、離臀後に膝の伸展を補助する外骨格ロボットの制御の効果を健常若年者において検証した。椅子座面の移動速度を変化させた際には特に移動速度が速い際には人の上体の前屈が減り、また離臀に寄与する筋シナジー（複数筋の協同発揮現象）の振幅を減少させられることが分かり、支援の効果を検証することができた。
さらに起立動作中に使用者の表面筋電図を用いて筋シナジーの推定を検討した研究では、やや推定誤差が存在するものの、現在の筋シナジーの活動からおおよそ100 ms後の活動が推定できることが示された。これによって使用者の姿勢情報だけではなく、筋シナジーを推定した上で支援機器の制御を行うことが今後期待される。
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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
2022年度までに外骨格ロボットおよび椅子型の支援機器を完成させ、統合したシステムを構築することができた。またウェアラブルセンサから使用者の運動情報の計測ならびに未来の状態の推定を行うシステムにも着手しており、順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は使用者の状態推定システムの確立を目指すことで、外骨格ロボットや椅子型の支援機器に対する制御信号やそのパラメータを動作中に推定できるようにする。特に筋骨格モデルを用いたシミュレーションを行うことで、自己効力感を高められる姿勢に誘導できるようにする。
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