2021 Fiscal Year Annual Research Report
Robot patient system that dramatically improves learning transferability by the effect of a patient view
Project/Area Number |
20H04261
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
太田 順 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50233127)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金井パック 雅子 関東学院大学, 看護学部, 教授 (50204532)
前田 樹海 東京有明医療大学, 看護学部, 教授 (80291574)
桑原 教彰 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 教授 (60395168)
緒方 大樹 東京工業大学, 情報理工学院, 特任准教授 (80598037)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | ロボット / 看護学 / 学習転移性 / 車椅子移乗 |
Outline of Annual Research Achievements |
人の立ち上がり動作のモデル化を行った. まず,ロボットの立ち上がり動作の改良に用いる基礎データを収集するために人の立ち上がり動作の計測実験を行った.具体的には,看護師役が患者役を立ち上がらせる動作をモーションキャプチャと床反力計で測定し,患者役に加えられる力やトルクと,それに対する応答としての患者の動きを計測した. 患者の腰に対して水平方向,鉛直方向にかかる力やトルクと腰の位置や角度の関係等を実験から得た.ここから,人が他者に支えられながら立ち上がる際には,他者から加えられた力やトルクに応じて実際に動作を生成していることが分かった. 次に,実験結果に基づいた人の立ち上がり動作のモデル化を行った.「人に支えられながら立ち上がる動作をロボットでどう再現するか 」という課題に対して,加えられた力に対して速度を生成するアドミッタンス制御モデルが適用できるのではないかという仮説を基に,実際の計測データにこのモデルを適用することで検証した.その結果,鉛直方向の力,水平方向の力,腰回りのモーメントについて,速度比例項と定数項をそれぞれおフィッティングしたところ,実際のデータとモデルの予測値の相関係数が全て 0.69以上と高くなり, 二乗平均誤差も小さいことから ロボットに適用可能とみなし,実装を試行することとした. ハードウェア面とソフトウェア面で既存の患者ロボットの改良を行った.ハードウェア面では,ロボットにかかる力を計測できるように腰のパーツを改良した.また,ソフトウェア面では,作成したモデルに基づいた立ち上がり動作を行うようなプログラムを作成した.
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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
車椅子移乗をされている患者の動作をアドミッタンス制御の形式でモデル化できることを,さまざまな実験結果から明らかにしたため.これにより患者ロボットシステム制御の方針を定めることができた.
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Strategy for Future Research Activity |
ロボットの実装を継続し,実験ができる状況にする.その上で,車椅子移乗実験を行い,提案モデルの妥当性を検証する.
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Research Products
(6 results)
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[Presentation] 車椅子移乗動作における患者の安全性を評価するための患者ロボットシステムの開発2022
Author(s)
鈴木 暖, 高御堂 良太, 金井Pak 雅子, 前田 樹海, 北島 泰子, 中村 充浩, 桑原 教彰, 緒方 大樹, 太田 順
Organizer
2022年度サービス学会 第10回 国内大会予稿集, A-2-1-01, (pp. 1-5). オンライン, 2022年3月7日~9日
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[Presentation] 車椅子移乗動作における患者ロボットの立ち上がり動作の制御則の提案2021
Author(s)
鈴木 暖, 高御堂 良太, 金井 Pak 雅子, 前田 樹海, 北島 泰子, 中村 充浩, 桑原 教彰, 緒方 大樹, 太田 順
Organizer
第39回日本ロボット学会学術講演会予稿集, RSJ2021AC1J2-07, (pp. 1-4), オンライン, 2021年9月8日~11日.
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