装着型ロボットの同調制御に基づく運動教示による腰痛予防アシスト制御と装着部の開発

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K14945
• Research Institution: International Professional University of Technology in Tokyo
• Principal Investigator: 水上 憲明 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 講師 (50735397)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 装着ロボット / 腰痛予防 / 持上動作アシスト / サーボモータ / 同調制御法 / 非外骨格型構造 / 機械学習 / 筋電位(EMG)

Outline of Annual Research Achievements

腰痛は業務上疾患の60%以上を占め，離職率増加の理由となる社会問題の一つである．本研究では装着型ロボットの能力補償(パワーアシストではない)による腰アシスト実現のために，運動教示を可能にする同調制御法に基づく腰アシスト制御法と腰部の負担軽減を可能にする人体装着部，更に腰アシストと歩行アシストをシームレスに行う動作切換機能の開発を行った．
持上動作の関節角度軌道の計測結果に基づきアシスト制御のための関節角度軌道生成プログラムを開発した．持上動作検知で，同調ゲインが低レベルに変化することでロボット主体の関節伸展動作の制御を実現した．アシスト効果は筋電位計測から検証した．装着部の開発は上体の姿勢を支え腰痛の原因となる脊柱起立筋への過度な負担の軽減が期待できるとの検討から，腰ベルト・体幹ベルトを用いた腹部腰部の固定を可能にするコントローラBOXを製作した．装着者の動作を検知して複数動作をシームレスに行う手法として，教師あり学習の機械学習に基づく予測モデル構築とロボットへの実装を行い，動作モード切換機能の評価を行った．
伸展動作が補助され負荷を軽減するには，ロボット関節角度の方が装着者関節角度より先行して動作して駆動トルクが作用する必要がある．関節軌道生成プログラムによって，関節制御が先行動作していることを実験から確認した．動作識別機能について，機械学習で生成した予測モデルの予測結果と実際の動作の比較から，90%以上の高い正解率が得られた．予測モデルをロボットに実装して動作切換機能の検証を行った．装着者の動作を検知してアシスト動作モードが切換わることを示した．持上動作のアシスト効果の実験検証では，アシスト無しとアシスト有りの比較において，筋使用量がアシスト有りで低減した被験者は88.9%，筋使用量の低減率が10%以上の被験者は66.7%を示し，アシストによる筋使用量の抑制効果を示唆した．