Research on the structure of a cycling wheelchair to induce efficient nerve reflexes

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 16K01534
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 杉田 典大 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90396458)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 足漕ぎ車いす / 機械インピーダンス / 関節トルク

Outline of Annual Research Achievements

本研究課題である「負担が少なく，かつ必要最小限の筋力でより大きな駆動力を生じさせることができる足漕ぎ車いす構造」を調べるための手法として，ヒトの身体における機械的インピーダンスを用いた解析に着目した．機械インピーダンスの算出においては，外部摂動の有無による運動軌道の差をとる必要があるが，健常者に実際にペダリングをしてもらう実験を実施した結果，外部摂動を与えない場合でも運動軌道にいくつかのパターンが存在することが分かった．そこで，この無摂動時の運動パターンと推定対象とするクランク角範囲をそれぞれ細かく分けた合計21パターンの条件で機械インピーダンス推定を行った結果，パラメータによっては安定して求まる条件も存在したが，全体的に慣性と粘性のパラメータが極めて小さい値をとることが分かった．さらに，物理的パラメータであるはずの機械インピーダンスが負の値をとる場合が存在したため，この原因に関する調査が必要であることが分かった．
機械インピーダンス推定手法の確立と並行して，ペダリング運動時における身体的負荷の評価に利用する各関節トルク推定の精度を向上させるための方法を検討した．これを実現するために，筋骨格構造を持ったモデル構築とそれを用いた動力学計算が可能であるソフトウェア（OpenSim）を導入した．本研究対象である足漕ぎ車いすは構造が通常の自転車と異なっているため，従来のサイクリング運動モデルをそのまま適用することは難しい．そこで，従来のサイクリング運動モデルの修正を行うと共に，足漕ぎ車いすにおけるペダリング運動を正確に捉えるためのモーションキャプチャシステム調整を行った．このシステムを用いて健常者のペダリング運動データを取り込んだ結果，シミュレータ内で足漕ぎ車いすのペダリング運動を再現出来ることを確認した．