2021 Fiscal Year Research-status Report
高齢者の身体機能に対応する持続支援可能なロボット型パーソナルモビリティの研究開発
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20K20494
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
田中 敏明 東京大学, 先端科学技術研究センター, 特任研究員 (40248670)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 士雄 北海道科学大学, 保健医療学部, 准教授 (40760260)
小舘 尚文 北海道大学, 公共政策学連携研究部, センター研究員 (50396694)
三浦 貴大 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (80637075)
渡邉 高志 東北大学, 医工学研究科, 教授 (90250696)
白銀 暁 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 福祉機器開発部, 研究室長 (90404764)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| Keywords | パーソナルモビリティー / アシストロボット / 移動支援機器 / 高齢者・障害者 / 福祉工学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度（2022年5月）の課題である高齢者の関節運動と正常な関節運動との誤差を経時的にモニタリングする．また，RPM（ロボットスーツとパーソナルモビリティ）自体もセンシングし，高齢者の動きとの連動性を監視するシステムを構築する．結果として、ヒトとRPMの関節運動をセンシングするIMUを用いた歩行分析システムを構築した。歩行アプリとスマホを用いた無線式となった。健常人で歩行分析を実施した結果、データのバラツキを検討する変動係数において10％以下という再現性のあるデータの取得が可能となった。また、課題の一つである感覚フィードバックシステム構築として、歩行アプリで使用した無線式センサを用いて体幹および上下肢運動で異常運動を起こした際に，センサが感知し，振動と音声による複合刺激を使用者（患者）に提示するシステムを構築した。これにより、無線式位置センサで下肢関節の運動を監視し，正常運動から逸脱する場合，振動および音声刺激で注意を促すことが可能となった．また，RPM側自体にも位置センサを使用し，ヒトの動きを支援しつつ，異常運動を生じないよう監視可能となった。加えて、既製品である歩行アシストロボットを用いて、ロボットの関節運動とそれを装着したヒト側の関節運動が一致しているか動作解析装置を用いて計測分析した。結果として、ロボットスーツとヒトの関節位置のズレは膝関節、足関節ともに数センチとなった。また、運動制御が軽度であるほど、ズレは大となった。この結果より、ズレが歩行時のどのタイミングで大となり、使用する高齢者、障害者に負担と危険を伴うか詳細に検討可能なIMUセンサと注意喚起システムの構築の必要性が示唆された。
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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
本年度予定の課題はほぼクリアーしたが、昨年度と同じく、コロナ感染症対応のため被験者を依頼することが困難なため、パーソナルモビリティーおよびアシストロボットを用いた実験は、当面、健常人を被験者として基礎データを収集分析を実施した。また、先行研究データおよび文献的調査を精査した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度では、課題であるRPM制作・RPMのIoT化を目指す。本システムは， 3つの移動支援機器として、①立ち上がり座り等トランスファー支援を含む車椅子・パーソナルモビリティ，②歩行器様アシストロボット，③歩行様アシストロボットに、無線式センサおよび感覚フィードバック機能を有する．なお、本年度は振動・音声刺激に加え視覚刺激に関してHMD（ヘッドマウントディスプレイ）を用いて本フィードバックシステムに加え構築することとする。現在、①と②を構築した。本年度はこれに③を構築する。さらに，IoT技術を用い，常時モニタリングし，かつ，生体情報としてバイタルサイン（心拍，血圧）もモニタリングし，安全性を高めることとする．最終的には、開発した全システムの臨床応用としては，まず病院施設でのリハビリテーションとして用いるため，協力機関において，本システムの有効性の検証を行う．有効性の検証としては，具体的には，一昨年度に実施した臨床での身体機能評価およびセンシングで得たデータから，典型的な患者例のリハビリテーションの進捗状況と経時的比較検証を行い，本システムがより有効であり効率的なリハビリテーションを支援しうるかを検証する．
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| Causes of Carryover |
物品費に関しては、歩行アシスト機器等移動支援機器の選定に時間を要している。本研究での目的に合致した機器選定に時間を要したため、関節運動等への注意喚起システムを先行して実施した。来年度実施するIoT技術を用いた常時モニタリングに関して調査した。また、旅費に関しては、昨年度と同じく、コロナ感染対応のため、英国への海外出張および国内学会への参加が中止となった。
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