| Project/Area Number |
21H04894
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
中村 裕一 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (40227947)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
秋田 純一 金沢大学, 融合科学系, 教授 (10303265)
森本 淳 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10505986)
戸田 真志 熊本大学, 半導体・デジタル研究教育機構, 教授 (40336417)
安 ち 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70747873)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥41,470,000 (Direct Cost: ¥31,900,000、Indirect Cost: ¥9,570,000)
Fiscal Year 2025: ¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
Fiscal Year 2024: ¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
Fiscal Year 2023: ¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
Fiscal Year 2022: ¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
Fiscal Year 2021: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000)
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| Keywords | 動作支援 / 動作予測 / パワーアシスト / QOLモニタリング / 筋電位計測 / 体性感覚提示 / 体性感覚呈示 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題では，パワーアシストのような動作支援機器が単に装着者の動作を補助するだけでなく，装着者に自尊心を保たせつつ安定した支援が可能となること，その結果として自信や達成感が増強されるように設計を行い，その効果を検証することを目的とする．そのために，(a) 姿勢や筋活動の計測，(b) 皮膚感覚や関節の拘束感などの体性感覚と弱い力を用いた柔らかい支援呈示，(c) 筋活動，生理的計測，表情などの外部表出，またQOLモニタリングを活用する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和6年度は，令和5年度までの研究成果に基づき，以下の取り組みを行った．
(1) 短時間後の筋シナジーを安定して予測できることを実証し，それを用いた動作支援実験を行った．まず，深層ネットワークを用いて立ち上がり時の各筋シナジーを予測する際に，時間解像度を変えたLSTMレイヤーを2-4層用いることによって， 300msec程度の先の値を90％以上の精度で予測できることを定量的に示した．さらに，膝の伸展に対応したシナジーの予測を用いてアシストチェアを予測によって早く起動すれば，より必要な筋力が減ることなどを知見として得た．(国際会議SIIで発表)
(2) 立ち上がりと座り込みを統一して扱うための運動生理学的分析を前年度から行っていたが，両動作を統合したデータから得られる4つの筋シナジーを用いれば，両方の運動を一つの予測器で検出できることがわかってきた．具体的には，立ち上がり，座り込みそれぞれについて，300msec先の予測が93%程度の精度で可能なことを示した．(国際会議ICRAで発表)
(3) 日常生活によく現れる立ち上がり動作を想定し，アシスト機器を安全に動作させることのできる状態 (positive) とそうでない状態 (near miss) を識別すること，立ち上がりには関係ない動作状態 (negative) を検出することが可能な識別器を設計し，その精度を確かめた．Positiveの場合には機器を起動し，near missの場合には装着者に注意を促しながら動作を抑制し，negativeの場合には．無視する（またはさり気なく伝える）ことを目的とした．
(4) 立ち上がり動作を途中で止めた場合の安全性を確保するために，上記の方法で立ち上がりを予測しながら，それとは異なる信号の振る舞いが現れた場合に意図の変更があったことを検出する深層ネットワークを構築した．
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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
以下のように，順調に研究を進めている．
(1) ユーザの動作意図認識および動作予測: 筋電位による筋活動計測および姿勢計測を入力として，DNNを用いた予測が可能であることを検証した．筋シナジーを利用することにより，立ち上がり動作を予測できる範囲が100-400msec程度となることがわかった．立ち上がりの支援については，座り込みと合わせて統一的な手法で動作検出，機器制御が行えることを明らかにした．また，アシスト機器は複数日から長期間に渡る利用が想定されるため，そのための手間のかからないキャリブレーション方法について提案した．
(2) 立ち上がり支援のための複数機器の協調制御とアシスト時の動作状態の計測・認識: (1)で実装した動作予測を用いて，イス型の立ち上がり支援デバイス，および，人工筋による膝のパワーアシスト機器を協調的に動作させる制御を実装した．また，イス型のアシスト機器を動作させながら，装着者の動作を計測することにより，ユーザが動作戦略を変えずにアシスト機器に適応できることがわかってきた．また，予測を用いて機器を動作させた場合に，ユーザが立ち上がりに必要とする筋力が少なくなること，その減少幅が，予測を用いて先回りして機器を起動した場合に大きくなることを知見として得た．
(3) 自己効力感を高めるためのシステム設計と表情・心拍による内部状態の計測: 音や振動などによって装着者とシステムの間のインタラクションを可能にする設計を取り込んできた．表情の計測については，ポジティブ，ネガティブ両面で，粒度の細かい識別が可能であることを実証してきており，動作にともなう心理状態やQOLの評価に利用可能な段階になってきた．
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| Strategy for Future Research Activity |
(1) 運動主体感・自己効力感を損なわないアシストを実現するために，ユーザの動作意図の認識および動作予測に関する研究を進めており．その実現可能性を示すことができた．現在，アシスト機器がユーザに及ぼす影響を計測・分析しており，予測による早い起動が，必要な筋力や自己効力感に関して良い効果をもたらすことがわかってきた．アシストのタイミング，強度を変えながら，ユーザの表情や生理的な状態を計測し，自己効力感や運動主体感に関する裏付けをとっていく．これに関する種々の実験を始めており，多くの知見が得られることが期待できる．
(2) ユーザの自己効力感を維持するためには，自分の状態を認知してもらいながら，励ますことなどが必要となる．そのためには，アシスト使用時の短時間的なフィードバックや経時的な状態を分析して伝えるフィードバックなど，種々の方法が考えられる．音声による方法や，経時的な変化を説明する方法などについても検討・実験を始めており，さらに，より主体的な運動を促すための分析とその提示方法について種々の試みに着手する予定である．
(3) パワーアシスト機器を家庭環境などで安全に利用するための環境整備は本研究課題の範囲を越えているが，ユーザが安心して動作できるようなプロトコルを設定することは自己効力感やQOLに大きく関わる．ユーザが動作中に意図を変更した場合の制御に取り組んでおり，その信頼性を高めることにより，多様な状況に対応する能力を確保することを目指す．また，アシスト機器が現在の動作方法を選択した理由を説明するプロトコルを設計することにより，ユーザと機器の相互の協調が密になり，運動主体感・自己効力感の補強が期待できる．
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