2020 Fiscal Year Annual Research Report
Adaptive and Optimal Gait Assist System Based on Three-dimensional Biomechanical Analysis of Musculoskeletal Disease
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19J12205
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
江口 僚 慶應義塾大学, 理工学研究科, 特別研究員(DC2)
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2019-04-25 – 2021-03-31
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| Keywords | 動作計測 / 歩行解析 / ウェアラブルセンサ / 統計的機械学習 / 動作追跡 / センサフュージョン / 動作支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、運動器疾患患者の歩行を生体力学的に解析し支援するための、伸縮性ひずみセンサ（以下、伸縮センサ）搭載サポータを用いた関節角度計測システム、および支援効能を臨床現場にて簡便に評価するための、レーザレンジセンサ (LRS) と少数の圧力センサを計装したインソール型足圧センサを融合した両脚追跡システムを構築した。
はじめに、2本の伸縮センサを配置した膝関節サポータを開発し、日常生活での長時間の装着や着脱によるサポータのずれに対する、関節角度の適応的推定手法を構築した。方法として、2本の伸縮センサを上下部に配置したサポータを複数のずれ想定位置に装着し、混合ガウスモデルを用いて、位置毎に異なる2本のひずみ－関節角度の関係を学習した。角度推定時は、2本のひずみの関係を参照して最尤モデル（ずれ位置）を確率的に認識し、期待値を算出した。健常成人を対象とした計測実験を実施し、適応的推定の有効性を確認した。
本システムとこれまでに構築したインソール型足圧センサを用いた床反力推定システムを統合することで、生体力学的解析が実現され、歩行動作の修正支援が可能となる。
次に、LRSと足圧センサの統合システムを用いた両脚位置の追跡において、片脚が対側脚により隠れた際、同ストライド中の両脚の協調特性に基づき、適応的に位置を推定する隠れ補償手法を提案した。方法として、事前に直進歩行と曲率・方向の異なる旋回歩行を計測し、一歩行周期中の各脚の移動軌跡と進行方向の関係を混合ガウスモデルにより学習した。単一のLRSを使用した追跡時は、両脚の協調動作特性に基づき、一歩行周期中の両脚の軌跡の同時確率から最尤モデル（歩行タイプ）を同定し、隠れた脚の進行方向と位置を推定した。健常成人を対象とした歩行計測実験を実施し、隠れ補償により見失いや誤追跡を回避し、誤差60 mm未満の精度で脚位置を計測可能であることを確認した。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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