| Project/Area Number |
23K22723
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| Project/Area Number (Other) |
22H01452 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
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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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森本 淳 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10505986)
下田 真吾 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (20415186)
中村 裕一 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (40227947)
古川 淳一朗 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, 研究員 (50721619)
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70272672)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥16,900,000 (Direct Cost: ¥13,000,000、Indirect Cost: ¥3,900,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
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| Keywords | アシストロボット / 立ち上がり動作 / 筋シナジー / 筋骨格シミュレーション / 筋力モビリティ楕円体 / 高齢者 / 起立動作 / 運動の支援機器 / 筋骨格モデル |
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| Outline of Research at the Start |
従来までに様々な動作支援機器が開発されてきたが，サイズが大きく，日常生活での使用が困難であったり，運動を支援しすぎることで本人が自分で動いているという自己効力感を得られないという問題があった．それに対して本研究では異なる種類の支援機器を使って，動作の要所のみを支援することで，支援機器のサイズも小型にし，また姿勢の調整のみを行うことで，使用者が自分自身の力で立ち上がることを支援する手法を開発する．具体的には動作中の姿勢や筋活動の情報から，筋を活動させるために最適な姿勢を導出し，それを異なる支援機器によって実現する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々は椅子型の支援機器と装着型外骨格ロボットを用いて、起立動作中における椅子からの離殿と全身の伸展を担う筋シナジーが最大限活用されるように姿勢を調整することで自己効力感を高める支援方策を開発している。そのために起立動作中の筋シナジーをリアルタイムに推定し（項目1）、各筋シナジーに対して筋骨格モデルから個人ごとに理想とする姿勢を算出し（項目2）、それに合わせて支援機器の制御を行うことで複数機器による協調的な支援を実現する（項目3）。今年度の成果は以下の通りである。
項目1：下肢から計測した表面筋電図データから、100 ms先の筋シナジーを予測するアルゴリズムを構築した。特にネットワーク構造の改善によって、離殿や伸展に寄与する筋シナジーの活動が精度良く予測できるようになった。
項目2：4リンク11筋の筋骨格モデルを利用して、各筋シナジーの活動によって重心に生成される加速度を計算する手法を確立した。これによって様々な立ち上がり動作の軌道によって身体を動かしやすい姿勢が変化することが分かり、現在までに個人に合わせた最適な動作軌道を調査している。
項目3： 項目1で実施した筋シナジーの予測と今までに開発した支援機器を接続することに成功し、実際に立ち上がる動作意図を推定して椅子の座面を制御することが可能となった。椅子の動作方向や動作速度が運動中の筋シナジーに与える影響を評価することができ、所望の運動状態を引き出す機器の制御パラメータを同定している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
現在までに項目1（ウェアラブルセンサによる筋シナジーの推定）と項目2（筋骨格シミュレータによる最適姿勢の算出）に関しては順調に進んでいるが、項目3（支援機器の協調的な制御則の開発）においては、実験機器の故障があり、修理に長時間を要してしまった。そのため、実際の機器を利用した実験が出来ず、やや遅れていると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度の研究では、今年度までに構築したシステムを統合して支援機器の効果を検証する。具体的には、使用者に合わせた最適な運動軌道を計算し、筋シナジーの活動に合わせて椅子型支援機器と装着型外骨格ロボットを制御することで、立ち上がり動作の支援を行う。ここでは膝の伸展力が弱くなった高齢者を使用者と想定することで、膝伸展力に合わせた最適な軌道を複数用意し、リアルタイムに支援軌道を切り替える予定である。
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