2014 Fiscal Year Research-status Report
松葉杖歩行訓練のための「見守り・付き添い」型バーチャル・トレーナーロボットの開発
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26750236
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| Research Institution | Wakayama National College of Technology |
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Principal Investigator |
津田 尚明 和歌山工業高等専門学校, 知能機械工学科, 准教授 (40409793)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | リハビリテーション / 福祉工学 / 松葉杖歩行訓練器 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，松葉杖歩行中の転倒の可能性を予測し，可能性が高ければそのことを警告して転倒の可能性が減少するように教示する訓練システムを開発する．そのためには，身体部位の動作や身体の加速度を得ることが欠かせない．なぜなら，身体部位の動作は歩行の方法（歩容）を表し，身体加速度は身体のバランスを表す重要な指標とされるからである．
従来の方法で歩容を計測するためには，センサを松葉杖や身体に取り付けたり，複数カメラから成るモーションキャプチャシステムを使うなど大がかりな装置で計測する必要があった．
そこで本計画では，安価に市販され，小型軽量で取り扱いも容易なMS-Kinectセンサの導入を提案した．これは，MS-Kinectセンサのみで歩行動作を計測し，計測結果を使って加速度を推定するものである．
平成26年度は，具体的に，被験者の松葉杖歩行時の身体部位，特に大腿，膝，つま先など歩行に重要と思われる身体部位の動作と，歩行の安定性評価のためには欠かせないとされる身体の加速度を計測した．ここでは動作を正確に計測するために，一般的なモーションキャプチャシステムを使った．これらの計測結果を回帰分析したところ，特に腰を中心とした大腿の振れ具合（矢上面での振幅）と身体の加速度の変化傾向（振幅の変化）に相関があることが分かった．結果として，大腿の動作から身体加速度を推定する式を導出した．
実際に被験者の松葉杖歩行中の身体部位の動作をMS-Kinectセンサで計測して，導出した推定式を用いて身体加速度を推定した．このとき，加速度センサも併用して真の身体加速度も計測した．計測後，推定値と実測値を比較することで，推定式の有用性を確認した．
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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
平成26年度には，これまでのように松葉杖や歩行者にセンサを取り付ける代わりに，据え置いたMS-Kinectセンサとモーションキャプチャシステムで歩行動作を計測し，歩行の評価に必要な身体の加速度を推定する方法を確立した．当初の計画通りの進捗具合であり，おおむね順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成26年度に，MS-Kinectセンサを導入した．これを使って松葉杖歩行者の歩行の様子，特に大腿の動作を計測して，それを元に歩行中の身体の加速度を推定することを提案して達成した．しかし，MS-Kinectセンサの計測可能範囲には限界があるため，長距離の歩行を計測できない問題が発生した．
平成27年度以降には，MS-Kinectセンサを移動ロボットに載せて歩行者に伴走する機能を追加して，移動しながら歩行動作を計測・矯正する「付き添いロボット」として仕上げる．また，少し離れた場所から総括・指示する「見守りロボット」（実際には画像を提示）も開発する．これらを「付き添いロボット」と「見守りロボット」と呼び，これらの2つが協調するようにシステムとして組み上げる．その際には，被験者の協力を得て評価実験したり，医療スタッフや松葉杖使用者の助言を得たりしながら仕上げる．またこの過程では，多くの松葉杖歩行を計測するために，計測結果を活用・分析することで松葉杖歩行中の下肢のメカニズムを明らかにする．
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| Causes of Carryover |
差額が3,628円であり，ほぼ予定通り執行できたものと考えます．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
申請書に記載しました計画通り，次年度執行する計画です．
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